Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3514

[Vladimir Perervenko]

Кто нибудь скажет, какое отношение к машинному обучению имеет этот пустой треп? Выродилась ветка.

[Valeriy Yastremskiy]

Vladimir Perervenko #:
Кто нибудь скажет, какое отношение к машинному обучению имеет этот пустой треп? Выродилась ветка.

Это выходные. Все вернется))))

[[Удален]]

Написал чел, который сам ничего никогда не пишет. Это называется пукнуть в темку

[Maxim Kuznetsov]

совершенно по другому поводу попалось, но возможно будет небесполезно завсегдатаям ветки : https://arxiv.org/pdf/1808.03668 и https://dm13450.github.io/2022/02/02/Order-Flow-Imbalance.html

по крайней мере соотносится с темой ветки и интересанты в применении NN DL тут

[Aleksei Kuznetsov]

Maxim Kuznetsov #:

совершенно по другому поводу попалось, но возможно будет небесполезно завсегдатаям ветки : https://arxiv.org/pdf/1808.03668 и https://dm13450.github.io/2022/02/02/Order-Flow-Imbalance.html

по крайней мере соотносится с темой ветки и интересанты в применении NN DL тут

Если я правильно понял, то в первой статье обучались на:

134 миллионах строк (10 инструментов, каждый тик) и 4000 столбцов (40 столбцов с ценами и объемами * 100 предыдущих значений) = 536 миллиардов ячеек в матрице/массиве. Если это Float тип данных, то *4 байт = 2144 гигабайт.
Потом временные последовательности как то сжимаются и фильтруются.
МА упомянута, как один из вариантов сжатия. Т.е. подать не 100 последовательных во времени значений, как 100 отдельных фич, а одну МА (100).

The idea of the Inception Module can be also considered as using different moving averages in technical analysis. Practitioners often use moving averages with different decay weights to observe time-series momentum

Кто-то понял, что за свертки и фильтры?
  

[[Удален]]

Forester #:

Кто-то понял, что за свертки и фильтры?

Сверточный слой и слой лстм. Страйд (фильтр) это шаг перемещения в свертке

Фигня напридуманная, которая ничего не улучшает. Но эта архитектура (последовательность слоев) считается наиболее хорошей. На самом деле ничего не дает. Ну если явный сигнал в данных есть, то дает.

[СанСаныч Фоменко]

ИИ столкнулся с непреодолимым потолком

https://dzen.ru/a/ZkLZRGaQUXtVCKjH

[[Удален]]

Maxim Dmitrievsky #:
Сверточный слой и слой лстм. Страйд (фильтр) это шаг перемещения в свертке

Фигня напридуманная, которая ничего не улучшает. Но эта архитектура (последовательность слоев) считается наиболее хорошей. На самом деле ничего не дает. Ну если явный сигнал в данных есть, то дает.

Why you shouldn’t trade this model

So at the first glance, the OFI signal looks like a profitable strategy. Now I will highlight why it isn’t in practice.

• Trading costs will eat you alive

I’ve not taken into account any slippage, probability of fill, or anything that a real-world trading model would need to be practical. As our analysis around the Sharpe ratio has shown, it wants to trade as much as possible, which means transaction costs will just destroy the return profile. With every trade, you will pay the full bid-ask spread in a round trip to open and then close the trade.

Самое большое упущение

[Aleksei Kuznetsov]

Maxim Dmitrievsky #:
Сверточный слой и слой лстм. Страйд (фильтр) это шаг перемещения в свертке

Фигня напридуманная, которая ничего не улучшает. Но эта архитектура (последовательность слоев) считается наиболее хорошей. На самом деле ничего не дает. Ну если явный сигнал в данных есть, то дает.

По сверткам...
Если вторая функция для нее прямоугольная, то получится SMA


Если там другие формы этой функции (треугольные, экспоненциальные и др.) то получим что-то еще (может и EMA), просто будут другие коэффициенты для разных строк.
Но в любом случае как и с SMA и с EMA будет задержка из за усреднения.
Так что видимо и правда от них мало пользы, как и от МАшек. Один плюс - уменьшение числа предикторов.

[mytarmailS]

Forester #:
По сверткам...
Если вторая функция для нее прямоугольная, то получится SMA


Если там другие формы этой функции (треугольные, экспоненциальные и др.) то получим что-то еще (может и EMA), просто будут другие коэффициенты для разных строк.
Но в любом случае как и с SMA и с EMA будет задержка из за усреднения.
Так что видимо и правда от них мало пользы, как и от МАшек. Один плюс - уменьшение числа предикторов.

Это немного другое, то же но сильно приминивнее..

В сверточной нейронке ядра свертки "придумывает" нейронка в процессе обучения и ядер/фильтров там тысячи..

Так что думать что св. нейронку можно заменить одним прямоугольным ядром это абсурд