Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1792
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
ДФ тест на стационарность, как применить его к правильности описания модели?
Строго говоря, это неверно - он является тестом на наличие единичного корня (это нулевая гипотеза) против предположения об отсутствии такого корня (это альтернативная гипотеза). НЕВЕРНО, что ЛЮБАЯ нестационарность тождественна наличию единичного корня - пример процесса Орнштейна-Уленбека со сменой параметров (разладка) является очевидно нестационарным, но не является авторегрессионным процессом с единичным корнем.
Применимость его для нашей задачи следует из нашего предположения, что любой участок является либо СБ, либо Орнштейн-Уленбеком, либо участком переключения между ними. Очевидно, малое значение p-value теста позволяет предположить, что Орнштейн-Уленбек подходит больше чем СБ и наоборот. Другое дело, что наше предположение о том, что возможны лишь два варианта может оказаться практически неприменимым и нам придётся расширять список моделей.
Вопрос минимального достаточного участка для достоверного теста)))
Это сложный нетривиальный вопрос, поэтому решать его лучше на глазок или подбором)
Aleksey Nikolayev:
1) использовать модель для прогнозирования цен.
Каким образом от стохастической модели можно получить прогноз? Она же при каждом запуске разную траекторию нарисует. Хоть и похожую.
Стандартным образом - матожидание и вероятности отклонения от него на заданную величину. Другое дело, что для СБ, например, этот прогноз особого смысла не имеет. Но для стационарного процесса (или кусочно-стационарного) смысл имеется. Например, для процесса Орнштейна-Уленбека (про который я собственно и писал) прогноз заключается в возвращении к среднему.
Строго говоря, это неверно - он является тестом на наличие единичного корня (это нулевая гипотеза) против предположения об отсутствии такого корня (это альтернативная гипотеза). НЕВЕРНО, что ЛЮБАЯ нестационарность тождественна наличию единичного корня - пример процесса Орнштейна-Уленбека со сменой параметров (разладка) является очевидно нестационарным, но не является авторегрессионным процессом с единичным корнем.
Применимость его для нашей задачи следует из нашего предположения, что любой участок является либо СБ, либо Орнштейн-Уленбеком, либо участком переключения между ними. Очевидно, малое значение p-value теста позволяет предположить, что Орнштейн-Уленбек подходит больше чем СБ и наоборот. Другое дело, что наше предположение о том, что возможны лишь два варианта может оказаться практически неприменимым и нам придётся расширять список моделей.
Это сложный нетривиальный вопрос, поэтому решать его лучше на глазок или подбором)
Единичный корень это условие нахождения корней полинома равным (или меньше) модуля единицы говорит о стационарности. Что ряд не шире определенного коридора. На краях корни полинома равны 1 или -1. Если корни больше то ряд становиться шире, меньше то ряд в коридоре. Как это можно применить к тому, насколько правильно система описывает ряд. По хорошему мы должны находить систему с минимальным количеством переменных достаточно правильно описывающую ряд.
Предположение что состояний два конечно не верно. Так же как и измерение одного параметра, некой степени стационарности не решит проблему узнать когда советник начнет сливать. Есть проблема ряда большого масштаба. На каждом масштабе ряд ведет себя неодинаково, часто влияние ряда большого масштаба ничтожно на меньшие, иногда существенно. В общем есть непонимание как применять характеристики рядов одного масштаба к другим масштабам.
Правильность параметров на глазок или подбором иногда имеет существенное значение на результат)))
https://3dnews.ru/1011653
Так и не понял, в чем новизна, новой нс дали материал работы старой нс и она воспроизвела правила и алгоритм работы результата работы старой нс. Или что то пропустил)))
Так и не понял, в чем новизна, новой нс дали материал работы старой нс и она воспроизвела правила и алгоритм работы результата работы старой нс. Или что то пропустил)))
Как я понял, результатом является написанный код новой программы, который воспроизводит игру без подачи новых/любых данных на вход.
Единичный корень это условие нахождения корней полинома равным (или меньше) модуля единицы говорит о стационарности. Что ряд не шире определенного коридора. На краях корни полинома равны 1 или -1. Если корни больше то ряд становиться шире, меньше то ряд в коридоре.
Понятие корня (характеристического многочлена) определено ТОЛЬКО для авторегрессионных процессов. Есть основания считать любой стационарный процесс авторегресионным. Есть также нестационарные авторегрессионные процессы. НО! Гораздо больше процессов, которые НЕстационарны и НЕ являются авторегрессионными (и никак не сводимы к ним) - для них рассуждения о корнях вовсе лишены смысла.
Как это можно применить к тому, насколько правильно система описывает ряд.
Это необходимое условие (но не достаточное) и работает оно только в рамках данного предположения о двух состояний. Если оно не выполнено, то нет смысла утверждать, что мы имеем дело с рядом отличным от СБ (введение второго состояния оказалось избыточным - цена всегда похожа на СБ). Если же оно выполнено, то нужно проверить нормальность и независимость остатков, значимость отличия параметров от нуля и тд.
По хорошему мы должны находить систему с минимальным количеством переменных достаточно правильно описывающую ряд.
Ну да, начиная с их минимума и постепенно наращивать, понимая, что в какой-то всё будет идеально "описываться" из-за переподгонки от обилия параметров.
По сути, обычный матстат - проверка статистических гипотез. Например, пусть у нас возможна только одна из двух моделей - СБ или Орнштейн-Уленбек, тогда получается задача различения двух гипотез, которая решается известным тестом Дики-Фуллера.
Коллеги приветствую,
Понимаю что вопрос совсем не в тему, но всё же задам. У кого ни будь есть образ убунты для загрузки его в OpenStack? Ну чтоб образ был сконфигурирован и начал таки загружатся на удалённом сервере. Убунту нужна с рабочим столом естественно, графическом режиме, а то я опять уже заипался честнослово. 6 часов грузил в майл образ своей системы, но загружатся на хостинге он не стал, когда начал разбиратся понял что его нужно было настраивать хитрым способом. Сейчас сделал ещё один образ типа с настройками, но хз прокатит или нет. И ведь главное говорю тех поддержке майловской "сделайте хоть один стандартный образ с графическим рабочим столом, для машинного обучения было бы в самый раз", а они мне в ответ мы не настраиваем ОС наших клиентов. Ну и толку то. Я всё бабло слил у них, но так и не смог установить инстант в графическом режиме. Этол просто пипец товарищи :-(