Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 741
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
Просто у Вас вопросы на уровне новичка.....
Ну вот и до пи..делся. Это я про себя... Лосяшь, первый за эти две недели... Но я не отчаиваюсь и продолжаю работать по ТС.
Конечно, я не имею опыта, поэтому мне и интересно спросить то, что я не понимаю.
Конечно, я не имею опыта, поэтому мне и интересно спросить то, что я не понимаю.
Попробуйте самостоятельно разобратся с технологие нейронных сетей и машинного обучения. Там и поговорим...
Попробуйте самостоятельно разобратся с технологие нейронных сетей и машинного обучения. Там и поговорим...
Мне бы не помешал учитель и наставник в данном вопросе...
Потому что вариация маленькая если на 30 наблюдений лерна и 30 теста получается точность в 90% то можно рискнуть, если нет выбора, но рынок на >95% это шум, поэтому точек нужно в тысячи раз больше чтобы получить прогноз хотя бы сравнимый по модулю с ошибкой.
PS: центральная предельная теорема - это базис статистики и её потомка МО, это как F = ma в механике, зря Вы так неуважительны к ней..
Где это Вы видели исполнение предельной теоремы на нестационарных случайных величинах?
Не можешь найти работу? Умножь время на мощность!
(Сборник универсальных советов.)
;)))))
Ну вот ещё одна ересь про "проблему нестационарности"...
Ретурн стационарен и почти гауссов, если выпрямить по волатильности, а только он и нужен, сама цена которая не стационарна в расчётах не участвует.
Изучаем GARCH и не выкладываем здесь еще одну ересь про "проблему нестационарности"... для ретурнов. Сотни моделей GARCH пытаются учесть нюансы нестационарности в ретурнах, правда у всех этих людей нет такого апломба.
...
Почему?
Да потому, что при теоретическом создании лекарства тратятся огромные усилия на обоснование влияния лекарства на заболевание.
Мы же отличаемся только тем, что валим все в кучу. Посмотрите ветку: 99% про персептроны и практически ничего про датамайнинг.
А где вы видели тут создателей лекарств? Одни потребители, вы вот перестали принимать случайные леса, теперь пьете arcch garch - пациенты однако...
Я гарч пытался изучить, даже несколько раз брался заново. Но каждый раз натыкался на стену из непреодолимых терминов статистики и эконометрики и так и не осилил.
Но я всё равно понял кое-что важное. Арима и гарч очень много времени тратят на моделирование внутренних состояний временного ряда, из которых потом получается цена. Т.е. есть десятки глобальных процессов проходящих в мире, а цена это уже некая их комбинация. Поэтому вместо моделирования самого временного ряда лучше попытаться смоделировать это скрытые процессы, и смоделировать взаимодействие этих процессов для получения нужного нам временного ряда.
У гарч и арима есть какие-то встроенные представления об этих происходящих скрытых процессах (сезонность, тренд, итд), но они ограничены формулами заложенными в эти модели десятки лет назад. Мы же можем используя МО попытаться создать собственные индикаторы, которые бы описывали эти внутренние состояния рынка, и тут уже ограничений гораздо меньше чем в garch. Но и ошибиться тоже легко, это тоже очень сложная задача.
Ретурн стационарен и почти гауссов, если выпрямить по волатильности, а только он и нужен, сама цена которая не стационарна в расчётах не участвует.
А вы выпрямляете волатильность на истории, или по приходу нового тика? Понятно что сдвинув, например мув, на пол периода назад и вычтя из исходных котировок можно в остатках получить почти Гаусс. Но для того чтобы знать что творится с волатильностью в самом интересном месте - на правом краю, нужно знать например будущие пол периода мува. А где ж их взять?
Я гарч пытался изучить, даже несколько раз брался заново. Но каждый раз натыкался на стену из непреодолимых терминов статистики и эконометрики и так и не осилил.
Но я всё равно понял кое-что важное. Арима и гарч очень много времени тратят на моделирование внутренних состояний временного ряда, из которых потом получается цена. Т.е. есть десятки глобальных процессов проходящих в мире, а цена это уже некая их комбинация. Поэтому вместо моделирования самого временного ряда лучше попытаться смоделировать это скрытые процессы, и смоделировать взаимодействие этих процессов для получения нужного нам временного ряда.
У гарч и арима есть какие-то встроенные представления об этих происходящих скрытых процессах (сезонность, тренд, итд), но они ограничены формулами заложенными в эти модели десятки лет назад. Мы же можем используя МО попытаться создать собственные индикаторы, которые бы описывали эти внутренние состояния рынка, и тут уже ограничений гораздо меньше чем в garch. Но и ошибиться тоже легко, это тоже очень сложная задача.
GARCH и МО не являются конкурентами, они полностью дополняют друг друга, чем сейчас я и занят: попыткой объединения старых наработок в области МО - тренд, и добавить GARCH для определения точки входа. Я уже писал, что у меня есть советник, который дал мне необходимую сумму денег за год торговли. Он состоял и RF и адаптивных машек (доработанные юрики). Но эта пара не решала проблем нестационарности.
Глобально я различаю два вида моделей:
На этой ветке все почему-то вцепились в МО. На каком основании? В основе классификации лежит некая взаимосвязь между целевой переменной и ее предикторами.
Ну, во-первых, любые крупицы по поводу взаимосвязи здесь моментально забалтываются, как это произошло со взаимной информацией
Во-вторых, кто доказал, что при наличии такого влияния предикторов на целевую переменную это влияние не будет меняться во времени? Я уже много кратно писал на основе реально торгующего советника, что из найденных предварительно 27 предикторов на каждом баре производится их отбор и остается от 5 до 15, причем этот перечень постоянно меняется в пределах 27 пердикторов. Т.е. величина влияния предикторов на целевую переменную меняется во времени и достаточно быстро.
Поэтому идея советника состоит в следующем: