Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2324
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
А вы попробуйте кроме одного сообщения , прочитать несколько предыдущих , чтобы понять о чем речь шла
О, спасибо за совет, именно этого мне не хватало, выбираю наугад сообщения для ответа не читая остальные ))
А серьёзно - вы бы лучше формулировали чётко и научно что хотите сказать.
Предположу что вы по сути сказали - двумя синусоидами (ну и трендом) можно аппроксимировать какой-либо участок графика с какой-то может даже "приличной" точностью.
Верно или был какой-то другой глубинный смысл?
Если вы понимаете о чём говорите, не должно быть проблем пояснить свои слова!
О, спасибо за совет, именно этого мне не хватало, выбираю наугад сообщения для ответа не читая остальные ))
Как бы не было вам смешно, но именно это и делаете...
Если вы понимаете о чём говорите, не должно быть проблем пояснить свои слова!
Поясню...
Речь шла о том что не плохо было бы создать некий "преобразователь" рыночных данных (не стационарных) - в модель (стационарную, упрощенную, наглядную, с сохранением нужных нам свойств структуру) представить эту модель можно синусоидами
Так делают во всем мире все ученые, чтобы понять сложный процесс , строят модель , исследуют модель, прогнозируют модель, а не сам процесс, это мировая практика, так делают все, все кроме МОшников с самым низким уровнем подготовки, которые свято верят что АМО все само сделает..
Как бы не было вам смешно, но именно это и делаете...
Поясню...
Речь шла о том что не плохо было бы создать некий "преобразователь" рыночных данных (не стационарных) - в модель (стационарную, упрощенную, наглядную, с сохранением нужных нам свойств структуру) представить эту модель можно синусоидами
Так делают во всем мире все ученые, чтобы понять сложный процесс , строят модель , исследуют модель, прогнозируют модель, а не сам процесс, это мировая практика, так делают все, все кроме МОшников с самым низким уровнем подготовки, которые свято верят что АМО все само сделает..
Мысль верна, доказывать никому ничего не надо, просто реализуйте то о чем уже имеете представление. Рынок можно привести к общей форме(уле), просто на одном инструменте это будет работать раз в год, а другом каждый час.
МО это такой же инструмент исследования, только гораздо более мощный чем классический стат. анализ
любая модель анализируется и делаются выводы
Смешно читать тему. Пока не подкинешь нового материала - будет стагнировать до уровня орангутанов. Это все из-за незнания эконометрического базиса, ну и вообще незнания ничего :)
Посмотрел немного повнимательнее - вижу что несколько ошибся. Они из исходного ряда делают ряд из скользящих нелинейных метрик (пишут про фрактальную размерность и показатели Ляпунова). Этот новый ряд они считают (исходя из практических наблюдений) похожим на СБ. И вот этот ряд они методом типа Монте-Карло размножают в будущем и из получившегося набора берут вариант с наибольшей близостью к исходному.
Секретом остаётся вид конкретного преобразования исходного ряда в ряд из метрик и, что важнее - обратное преобразование.
В целом, выглядит всё это подозрительно (прежде всего, стиль изложения результатов) и не вызывает особого желания дальнейшего изучения вопроса.
Тоже кажется, что слишком красиво и туманно - что-то не договаривается. К тому же ряды взяты похожие по стат.характеристикам.
Как бы не было вам смешно, но именно это и делаете...
Поясню...
Речь шла о том что не плохо было бы создать некий "преобразователь" рыночных данных (не стационарных) - в модель (стационарную, упрощенную, наглядную, с сохранением нужных нам свойств структуру) представить эту модель можно синусоидами
Так делают во всем мире все ученые, чтобы понять сложный процесс , строят модель , исследуют модель, прогнозируют модель, а не сам процесс, это мировая практика, так делают все, все кроме МОшников с самым низким уровнем подготовки, которые свято верят что АМО все само сделает..
Немного прояснилось что вы имели ввиду. Полезнее конечно не стало.
Для начала просто скажу - что когда вы берёте котировки, ЛЮБЫЕ, и что-то с ними делаете, то вы уже имеете дело с моделью, а не с самим, по вашему выражению, сложным процессом.
Ну про остальные производные от котировок и говорить не стоит)
Ваш уничижительный отзыв про МО-шников говорит скорее о вашем низком уровне подготовки.
Полезнее конечно не стало.
Мне тоже, между прочим..
Для начала просто скажу - что когда вы берёте котировки, ЛЮБЫЕ, и что-то с ними делаете, то вы уже имеете дело с моделью, а не с самим, по вашему выражению, сложным процессом.
Ого, спасибо... А что разве кто то утверждал обратное?
Ваш уничижительный отзыв про МО-шников говорит скорее о вашем низком уровне подготовки.
Ну да, ну да.....
============
Что дальше? Есть что сказать ? или будем проговаривать очевидное , и высказывать субъективные суждения ?
Что дальше? Есть что сказать ? или будем проговаривать очевидное , и высказывать субъективные суждения ?
Ну очевидное - это то что двумя-тремя синусоидами даже не аппроксимировать нормально цену на длительном периоде. Ок, согласны?
Ну давайте ещё про модели поговорим - у меня вот идея есть - модель рынка через сеть игроков.
Выглядит грубо так (постараюсь в разрезе МО):
Есть N игроков субъектов, которые классифицированы по ряду признаков - объемы, частота сделок, длительность нахождения в позиции, склонность к бай-селл, доступ к информации и скорость, агрессия и т.п.
Моделируется рынок (цена инструмента) как результат обмена между игроками-субъектами (упрощенный стакан). Есть среда которая является поставщиком регулярных новостей и относительно случайных событий, на которые реагируют игроки, а также среда передаёт информацию между игроками.
Надеюсь в целом понятно. Не припомню подобных исследований-публикаций в плане реализации моделей, оно и понятно, т.к. практический выхлоп может быть только при доступе к реальным большим данным.
Но как модель для исследований думаю вполне годится. Для интерпретации в методах машинного обучения - простор для творчества, очевидно простыми архитектурами тут не обойтись, а нужно разрабатывать что-то специальное.