Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1000

 
Aleksey Nikolayev:

Я плохо знаком с предметом. Хотелось бы понять - возможно ли, что детрендирование с помощью ARFIMA будет полезно при резкой смене тренда (вершина или дно)?

Нет.

Надо моделировать все перечисленное. В частности можно рассматривать проблему о последующем поведении модели после выброса.

 
Поздравляю с юбилейной 1000 страницей. Хочу пожелать всем участникам покорить наконец то непослушного коня "НС" и всем стать миллионерами. Ибо награда за потраченное время должна быть адекватной.
 
Присоединяюсь к поздравлениям! Всем - удачи и безудержного профита!
 
 
TheXpert:

На вопрос что они здесь делают ответить посложнее. Привычка. 

Ещё наверно потому что выбора мало, даже англоязычных форумов с подобной тематикой на пальцах одной руки пересчитать, где более 1 сообщения в сутки, один элиттрейдер да и там тоже ликвидность подупала, пик алготрейдерского ажиотажа был где то в 2010, теперь народ понял что на шару только сыр в мышеловке, а воротить аналитические системы, подобные тем какие делают при распознавании новых частиц в БАК, это для единиц, не для большинства. А тут весело и диверсифицированно, как в Вавилоне, словно первобытный бульон, но не переходящий в хаос благодаря модерации.

 
Вопрос к старожилам , а пробовал ли кто то искать уровни с помощью мо? и если да то что делал?
 
Maxim Dmitrievsky:

Кстати, наследие Мандельброта это эконофизика

там у них свои какие-то формулы и метОды, но я не изучал. Постулируется как замена устаревшей теории эффективного рынка

Истоки эконофизики — в работах классиков. Бенуа Мандельброт в 1965 году обнаружил, что динамика финансовых рядов (колебаний цен на бирже) совершенно одинакова на малых и больших масштабах времени: по графику такого ряда практически невозможно определить, изображает он колебания цен в течение часа, суток или месяца. Это свойство Мандельброт назвал самоподобием, а обладающие им объекты — фракталами. Исследования процессов с такими свойствами ведутся в физике весьма энергично, и разработанные там методы анализа часто (но, увы, не всегда) помогают заметить аномалии в поведении финансовых рядов — предвестники резких обвалов или взлётов цен. Французский математик Луи Башелье ещё в самом начале XX века в своей «Теории спекуляций» пытался описать динамику финансовых рядов по аналогии с броуновским движением — хаотическим движением молекул в жидкости или газе. Современные модели, обобщающие такой подход, порождают фрактальные процессы, очень похожие по статистическим параметрам на реальные финансовые ряды. Многие из этих моделей опираются на созданную в 1970—1990-е годы теорию хаотических динамических систем — уравнений, порождающих сложную динамику, иногда почти неотличимую от случайного процесса. Современная эконофизика использует и другие мощные средства теоретической физики — например, континуальный интеграл, важнейший инструмент квантовой механики и квантовой теории поля. Но самое модное, пожалуй, направление сегодня — эволюционные игры, напрямую имитирующие деятельность бесчисленных инвесторов, следующих тем или иным предпочтениям и принципам.

В настоящее время, почти регулярные серии встреч на тему эконофизика включают: семинар Никкеи Econophysics Research, и симпозиумы APFA, ESHIA, Коллоквиум по эконофизике.

Статья в английской вики мне показалось несколько более осмысленной. Сложилось ощущение, что основные методы там - теория игр и моделирование навроде Монте-Карло. Отношение к ним у меня двоякое: с одной стороны я отчасти согласен с вашим и fxsaber's скепсисом относительно Монте-Карло (в комментариях к моей статье), а с другой - с интересом посмотрел бы на простые игровые модели рынка приводящие к нестационарным рядам цен. Также интересно и то, что эти методы могут быть мостиком между техническим и фундаментальным анализом. Не берусь утверждать, что всё это обязательно поможет в торговле, но вполне возможно, что можно будет получить некие модели, параметры которых можно будет уточнять посредством МО.

Где-то читал, что теория игр до недавних пор имела мало приложений в теории финансов, но теперь в этом есть прогресс. Хотелось бы узнать об этом побольше.

 
Aleksey Nikolayev:

Статья в английской вики мне показалось несколько более осмысленной. Сложилось ощущение, что основные методы там - теория игр и моделирование навроде Монте-Карло. Отношение к ним у меня двоякое: с одной стороны я отчасти согласен с вашим и fxsaber's скепсисом относительно Монте-Карло (в комментариях к моей статье), а с другой - с интересом посмотрел бы на простые игровые модели рынка приводящие к нестационарным рядам цен. Также интересно и то, что эти методы могут быть мостиком между техническим и фундаментальным анализом. Не берусь утверждать, что всё это обязательно поможет в торговле, но вполне возможно, что можно будет получить некие модели, параметры которых можно будет уточнять посредством МО.

Где-то читал, что теория игр до недавних пор имела мало приложений в теории финансов, но теперь в этом есть прогресс. Хотелось бы узнать об этом побольше.

Для меня теория игр для рынка получила развитие в RL (основы в моей статье), где платежная матрица заменена матрицей переходов или параметризированной стохастической политикой агента. Все это актуально конечно же до тех пор, пока стратегия рынка не меняется. Основа там все-таки это фрактальная теория применительно к рынку, в частности моделирование через ф-ю Вейершрасса-Мандельброта, как здесь упоминалось чуть выше и другие аналоги. Замоделировать теперь вместе эти 2 я пока не пробовал, но мысли есть как сделать интересные штуки. Более глубоко эконофизику не изучал и не знаю как она сейчас развивается, судя по скудной инфе в интернете - почти никак :)

 
Alexander_K2:

Вот такие графики получаются после экспоненциального прореживания тикового ВР. Как видим, дисперсия практически константа и днем и ночью.

Для этого достаточно взять окно расчета дисперсии размером в сутки. Никакое прореживание здесь вообще никаким боком не влияет. Если б вы умели делать тесты на истории, это давно стало бы очевидным.

 
Maxim Dmitrievsky:

Для меня теория игр для рынка получила развитие в RL (основы в моей статье), где платежная матрица заменена матрицей переходов или параметризированной стохастической политикой агента. Все это актуально конечно же до тех пор, пока стратегия рынка не меняется. Основа там все-таки это фрактальная теория применительно к рынку, в частности моделирование через ф-ю Вейершрасса-Мандельброта, как здесь упоминалось чуть выше и другие аналоги. Замоделировать теперь вместе эти 2 я пока не пробовал, но мысли есть как сделать интересные штуки. Более глубоко эконофизику не изучал и не знаю как она сейчас развивается, судя по скудной инфе в интернете - почти никак :)

RL это Reinforcement Learning?

Были бы интересны игровые модели непосредственно связанные с рынком. Например, можно попытаться смоделировать процесс хеджирования перекоса трейдерских позиций брокерами. Вдруг там есть некие устойчивые паттерны поведения цены (из-за неизбежного временного лага между накоплением перекоса и его хеджированием). Хотя, всё уже наверно давно посчитано.

В английской статье почему-то совсем нет Мандельброта. Можно его туда вписать) 

Причина обращения: