Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3704

 
Maxim Kuznetsov #:

Статистикой они (const наклоны) и выявляются на фоне прочего, как-то уже не СБ. И их можно посчитать аналитическим способом, потому-что это следствие "условно-постоянной" волатильности, то есть совсем не СБ

Наклон не является случайной величиной. (можно вообще предположить что это "удобная, привычная" экспортёрам/импортёрам величина. Но это более фундаментальный нужен анализ, а не игры с пачками котировок)

А вот как поймать в реальном времени моменты разворотов или определить длительность колен такого зигзага, вот то вопрос :-)

Ничего не понятно, но очень интересно. Какой-то набор утверждений вытекающий непонятно из чего. Впрочем, как обычно.
 
Aleksey Nikolayev #:
Ничего не понятно, но очень интересно. Какой-то набор утверждений вытекающий непонятно из чего. Впрочем, как обычно.

я уже много лет назад рассказывал и неоднократно, как и что там считается. Всё просто, но все увлечены новыми игрушками ML, теперь ещё и AI :-) Предобработку и реальный анализ данных делать никто не умеет, да и не хочет.

Все хотят накидать в горшочек произвольных методов, насыпать данных и горшочек им должен как-то сам сварить и выдать грааль. Но выдаётся г-но и все удивляются, зато меряются сортами и консистенцией. Удачи вам

 
Maxim Kuznetsov #:

я уже много лет назад рассказывал и неоднократно, как и что там считается. Всё просто, но все увлечены новыми игрушками ML, теперь ещё и AI :-) Предобработку и реальный анализ данных делать никто не умеет, да и не хочет.

Все хотят накидать в горшочек произвольных методов, насыпать данных и горшочек им должен как-то сам сварить и выдать грааль. Но выдаётся г-но и все удивляются, зато меряются сортами и консистенцией. Удачи вам

Ну, привели бы тогда ссылки на "рассказывал ранее".

Пока больше похоже на "рассказывал ранее" от Рената. Кстати, давно не видно его на форуме, наверно занят паковкой своих трильонов денег.

[Удален]  
Aleksey Nikolayev #:

Согласен. Либо почти постоянна, либо меняется (на минутках например) по постоянному периодическому закону.

Непонятно только, как это постоянство может принести прибыль. Грубо говоря, у СБ тоже постоянная волатильность.

Ну дальше я мыслю от типа стратегии. Например, если возврата к среднему - ей подходят одни признаки и режимы, трендовая - другие. В принципе, в одномерном ряду котировок спрятано не так много признаков, чтобы можно было промахнуться :) А потом - как повезет. 

Допустим, по Мандельброту, если H != 0.5, то есть какие-то неэффективности, которые теоретически можно трансформировать в ТС. Но H величина переменная, а в конкретном режиме может получиться постоянной. То есть чтобы хоть что-то было постоянное. Если мультифрактальные спектр посчитать, то в нем будет несколько компонент с разным H.

Сложно какими-то нормальными словами сказать, что конкретно ищется :)
[Удален]  
Maxim Dmitrievsky #:

Допустим, по Мандельброту, если H != 0.5, то есть какие-то неэффективности, которые теоретически можно трансформировать в ТС. Но H величина переменная, а в конкретном режиме может получиться постоянной. То есть чтобы хоть что-то было постоянное. Если мультифрактальные спектр посчитать, то в нем будет несколько компонент с разным H.

Статья на тему 

На крипте самый высокий показатель неэффективности. На долларовых парах она исчезающе мала.

CONCLUSIONS This research utilizing the latest version of the Multifractal Detrended Fluctuation Analysis (MFDFA) provided a robust framework to uncover the fractal properties of these markets, offering deeper insights into their efficiency dynamics compared to earlier methods. The advanced capabilities of this method allowed for more accurate detection of multifractal behaviour. The result demonstrated that traditional asset classes such as stock indices (S&P 500, Nasdaq, Russell 2000, Hang Seng), U.S. Treasury bonds (10-year and 30-year), forex pairs (EUR/USD and GBP/USD), and commodities (gold and crude oil) exhibit characteristics of efficient markets. In contrast, cryptocurrencies like Bitcoin, Ethereum, USDT, and Binance Coin were found to be inefficient, highlighting a key distinction between emerging digital assets and traditional markets. The MFDFA method provided a robust framework to uncover the fractal properties of these markets, offering insights into their efficiency dynamics. These findings have importantimplications for investors, indicating that traditional assets may provide more stable and efficient investment opportunities, while cryptocurrencies are subject to inefficiencies and higher volatility.
 
Maxim Dmitrievsky #:

Статья на тему 

На крипте самый высокий показатель неэффективности. На долларовых парах она исчезающе мала.

Там надо внимательно смотреть что именно считается. Вполне возможно, что считается по сути нестационарность и от того что она больше всё может быть только хуже.

Грубо говоря, нам нужно не только отличие от СБ, но и некоторое постоянство этого отличия. 

[Удален]  
Aleksey Nikolayev #:

Там надо внимательно смотреть что именно считается. Вполне возможно, что считается по сути нестационарность и от того что она больше всё может быть только хуже.

Грубо говоря, нам нужно не только отличие от СБ, но и некоторое постоянство этого отличия. 

Считается вид случайности (мягкая/буйная), что конкретно прогнозируется и как, эти методы не сообщают. Мандельброт писал, что это не для прогнозирования, а для оценки риска :)

Типа какой величины плотину построить или какого размера стрп-лосс поставить, чтобы не слилось :)

А чтобы что-то конкретное прогнозировать, нужно предсказывать продолжение яиц и куриц, по моей имхе.
[Удален]  
В итоге, сложность построения всяких траекторий переходов и фазовых пространств вызовет желание использовать сверточную НС вместо всего этого, что, как известно, тоже не ведет к наполнению карманов.
 
Aleksey Nikolayev #:
Ничего не понятно, но очень интересно. Какой-то набор утверждений вытекающий непонятно из чего. Впрочем, как обычно.
Вы на разных языках)
 
Aleksey Nikolayev #:

Ну, привели бы тогда ссылки на "рассказывал ранее".


в отличии от того-же Рената, мне проще заново показать

ТС, наверное простит за некоторый переповтор офф-топа, в этой-же теме я такими картинками уже точно спамил :-)

Мы-же говорили про "условно-постоянные", так вот если считать статистикой то получается вот такая картина:

( статистикой у меня визуализация получилась симпатичнее, и она считает не только углы/рейты но и привязки и её объяснять проще)

Статистикой считается очень просто - все-же умеют строить "горизонтальные профили" ? 
так вот если так-же строить "диагональный профиль", то на нём будут проступать регулярные структуры, почти синусоиды (то что скриншоте линией - это "макушки" синусоид).
В зависимости от рейта (угла) диагонали, более или менее выраженные.
Современные мощности позволяют сделать чуть не сплошной перебор и выявить наиболее "выдающийся" рейт. Он кстати один, а остальные это всякие его кратности и комбинации. 
Валюты совершенно некого не стесняясь просто ходят с этим темпом. 
Статистика делает ещё и привязки, объективно показывая что узлы решётки точно попадают в регулярные максимумы и минимумы волатильности. 

Оно и связано с волатильностью, тот-же угол можно посчитать от тикового объёма. 

(кстати довольно прикольно и неожиданно, что длительные движения как правило начинаются прямо с утра, в минимуме волатильности, а вовсе не с разворотов на ам.сессии которые скорее закрывают прежнее.
Хотя вот про это возможно что эффект наблюдателя и просто лучше заметно)

Говорили про "уловно-постоянное" ? вот условно-постоянная картина в котировках, тесно связанная с такой-же условно-постоянной волатильностью. 

Я так думаю, что наличие подобной картины, а точнее её не учёт в вами любимых методах ML,NN очень сильно их сбивает.