Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2574

Новый комментарий
Aleksey Nikolayev #:

egcm - удобный пакет, хотя что-то в нём не нашёл (точно уже не помню что именно, возможно связано с построением и изучением авторегрессии для спреда)

На форексе коинтеграции не видел, нужен нормальный брокер с нормальными инструментами и нормальными комиссиями.

Так там тоже показано что коинтергации по сути мало, в конце делают адаптивный спред "калманом"  ... Хотелось бы разобраться немного в этом
mytarmailS #:
Так там тоже показано что коинтергации по сути мало, в конце делают адаптивный спред "калманом"  ... Хотелось бы разобраться немного в этом

Тема реально сложная - много непростой математики.

Aleksey Nikolayev #:

Тема реально сложная - много непростой математики.

Та да.. особенно если гуманитарий

Это не форест на ирисах обучать )


Ничерта с этим калманом не понятно((

Aleksey Nikolayev #:

Да что вы несёте-то) Человек руководил HFT трейдингом в Альфа-банке.

А рена постиг суть всех граалей, само собой в сравнении человек "еще не вник"

mytarmailS #:

Та да.. особенно если гуманитарий

Это не форест на ирисах обучать )


Ничерта с этим калманом не понятно((

В статье калман тестируется на сгенерированных данных. Не уверен что он будет лучше скользящего варианта LS на реальных данных.

Andrei Trukhanovich #:

А рена постиг суть всех граалей, само собой в сравнении человек "еще не вник"

Преисполнился в своём познании)


Aleksey Nikolayev #:

В статье калман тестируется на сгенерированных данных. Не уверен что он будет лучше скользящего варианта LS на реальных данных.

Не, не , на реальных, все честно  Y_

head(Y_)
                EWH      EWZ
2000-08-01 1.947204 2.298111
2000-08-02 1.971071 2.285039
2000-08-03 1.994382 2.278438
2000-08-04 1.994382 2.317404
2000-08-07 2.012648 2.317404
2000-08-08 1.985123 2.317404

Вот считаеться mu и gamma по данным   Y_

Kalman <- estimate_mu_gamma_Kalman(Y_)

и бектест   по данным   Y_ 

return_Kalman <- pairs_trading(Y_["::2003-03"], Kalman$gamma["::2003-03"], Kalman$mu["::2003-03"], 
                               "Kalman", plot = TRUE)



Но суть не в том,  в функциях  estimate_mu_gamma....блабла

регресия и скользящая регресия деляться на трейн и тест , те как бы есть модель чтобы предсказывать новые данные (новый спред), а вот для калмана там этого нету , я не понимаю как оно там работает внутри, как по калману строить спред по новым данным. А кода столько непонятного что кровь из глаз уже идет

mytarmailS #:

Ничерта с этим калманом не понятно((

Там в любом случае все три стратегии расковыривать, проще наверное перед калманом расковырять вторую - у нее тот же принцип - адаптивность во времени, но она проще.

Andrei Trukhanovich #:

Там в любом случае все три стратегии расковыривать, проще наверное перед калманом расковырять вторую - у нее тот же принцип - адаптивность во времени, но она проще.

Не Андрей , вторая  rollingLS очень плохо работает 

Там еще пары очень неплохие взяты ... Если брать реальность то дай бог шоб тот калман чего то да показал

mytarmailS #:

Не Андрей , вторая  rollingLS очень плохо работает 

Там еще пары очень неплохие взяты ... Если брать реальность то дай бог шоб тот калман чего то да показал

Так эта картинка и есть сравнение на смоделированных данных. На реальных данных там дальше в конце и на их первой половине калман даже чуть похуже.

Грубо говоря, для калмана делаются некие априорные предположения и если они верны в реальности, то калман будет гораздо лучше и наоборот.

1...256725682569257025712572257325742575257625772578257925802581...3745
Новый комментарий