Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1719

 
Maxim Dmitrievsky:

посмотрю потом

да, да, суточные циклы, но приращения можно брать с разным лагом

грубо говоря, логика такая: дифференцируем ряд, прореживаем любым способом (не обязательно фикс. интервалы), ищем линейные зависимости. Это универсальная штука, на мой взгляд, для поиска зависимостей

Из раннего, хотя не думаю что сейчас бы что то нашел

 
Rorschach:

Есть возможность проверить на Вихре Мерсенна?

https://docs.scipy.org/doc/numpy-1.15.0/reference/generated/numpy.random.RandomState.html

generator = np.random.RandomState(0)

values = 0 + np.cumsum(generator.normal(0, 0.1, size=date_time.size)) 


numpy.random.RandomState — NumPy v1.15 Manual
  • docs.scipy.org
class seed=None¶ Container for the Mersenne Twister pseudo-random number generator. exposes a number of methods for generating random numbers drawn from a variety of probability distributions. In addition to the distribution-specific arguments, each method takes a keyword argument size that defaults to . If size is , then a single value is...
 
По сути, если частную АКФ смотреть на приращениях любого СБ, то там полно корреляций. А если смотреть на рыночных приращ., то корреляции слабее
 
Maxim Dmitrievsky:

Прикольно. У меня не получалось предсказать рандом. Хотя еще есть пара мыслей.

1.Взять какой нибудь криптостойкий генератор.

2. Вычислить прогноз для исходного гпсч и посчитать ошибку прогноза (ско гпсч-прогноз). Если хуже чем ско гпсч, тогда "завтра будет как сегодня" лучший прогноз на все времена.

 
Maxim Dmitrievsky:

посмотрю потом

да, да, суточные циклы, но приращения можно брать с разным лагом

грубо говоря, логика такая: дифференцируем ряд, прореживаем любым способом (не обязательно фикс. интервалы), ищем линейные зависимости. Это универсальная штука, на мой взгляд, для поиска зависимостей

Я сначала подумал, что речь о переходе на дневной тф, но раз сначала дифференцируем, то это не так. И я немного завис, не вижу "физического" смысла почему это работает. Если рассматривать как поток цен, то мы себя ограничиваем в наблюдении за ценообразованием. Если рассматривать как сигнал, то происходит даунсемплинг без предварительной фильтрации, а это алиасинг и мнимые частоты - искажение сигнала.

Самым реалистичным объяснением выглядит влияние реликтового излучения))) Тогда должны существовать суточные и годовые циклы.

 
Rorschach:

Я сначала подумал, что речь о переходе на дневной тф, но раз сначала дифференцируем, то это не так. И я немного завис, не вижу "физического" смысла почему это работает. Если рассматривать как поток цен, то мы себя ограничиваем в наблюдении за ценообразованием. Если рассматривать как сигнал, то происходит даунсемплинг без предварительной фильтрации, а это алиасинг и мнимые частоты - искажение сигнала.

Самым реалистичным объяснением выглядит влияние реликтового излучения))) Тогда должны существовать суточные и годовые циклы.

спасибо за ссылку )) как раз искал про природные циклы что-нибудь

зависимость часового приращения с лагом 24 от предыдущего с тем же лагом, например. Т.е. смотрим на предыдущее и прогнозируем текущее

это работает при условии отклонения среднего приращений от нуля (допустим, выборка за год). Там покупки или продажи соответственно. В статьях все есть

Причина разделять на суточные приращения понятна. Американская сессия это один процесс, европейская другой и так далее. Т.е. рассматриваем текущую европейскую сессию как продолжение вчерашней, конкретный час или несколько, вырезая все остальное

Месячные циклы тоже более-менее понятны. Насчет остальных не знаю

З.Ы. Попробовал сделать то же самое для коинтегрированных (условно) инструментов, улучшить коинтеграцию, взять по часам. Получше чем весь ряд целиком, но не вдохновило

 
Красивая картинка была... 
 
Может вообще торговые сессии повырезать отдельно и склеить, без гэпов, для наглядности. Ради прикола
 
Maxim Dmitrievsky:

спасибо за ссылку )) как раз искал про природные циклы что-нибудь

зависимость часового приращения с лагом 24 от предыдущего с тем же лагом, например. Т.е. смотрим на предыдущее и прогнозируем текущее

это работает при условии отклонения среднего приращений от нуля (допустим, выборка за год). Там покупки или продажи соответственно. В статьях все есть

Причина разделять на суточные приращения понятна. Американская сессия это один процесс, европейская другой и так далее. Т.е. рассматриваем текущую европейскую сессию как продолжение вчерашней, конкретный час или несколько, вырезая все остальное

Месячные циклы тоже более-менее понятны. Насчет остальных не знаю

З.Ы. Попробовал сделать то же самое для коинтегрированных (условно) инструментов, улучшить коинтеграцию, взять по часам. Получше чем весь ряд целиком, но не вдохновило

С котиром понятно, а вот почему на рандоме работает...

Кстати, я вроде что то такое делал, считал вероятность направления свечи в определенное время суток, и вроде как ничего интересного не нашел.

Из всего запомнились круглые уровни и циклы, но 10% на фоне "шума" как такое заюзать. Кстати, удивило существование цикла в 2.5 суток, долго менял настройки, но цикл похоже реальный.
 
Rorschach:

С котиром понятно, а вот почему на рандоме работает...

фз, пусть кто-нибудь еще проверит, может я гоню.. но метода та же

Причина обращения: