交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1527

[Alexander_K]

马克西姆-德米特里耶夫斯基。

我必须在这个秋天完成这个课题，否则会很无聊。大量的时间花在研究神经网络设备上，然后是应用理论，根本没有人为金融市场开发过。由于某些原因，数据科学家们一般都胆怯地回避它。

是的，我们必须完成它，当然。

我怀疑国防部毕竟能胜任这项任务。然而，像沃洛克这样的人并不急于在这里告诉我们一切。而且可能是正确的。

而那些失败的人，认为任何地方和任何地方都是50/50，并失去信心......好的。

[Aleksei Kuznetsov]

Alexander_K:

和返回原点=66%的二维漂移

当然会的，当它收集了所有的站))))。

[Darirunu]

有意思的是，把主要的对子和一个系统，至少通过优化方法找到所有对子的天数参数，这样至少在过去一年的输出是零。

[Roman]

Alexander_K:

那么，为什么国防部在这项任务中会失败呢？一个哲学的、概念性的问题。我不知道这个问题的答案...

同样，很多人在挖掘的方向是错误的。
预测并试图获得至少95%的SB概率是一项徒劳的工作。
你必须从不同的角度看市场，而不是正面看。
而且有精确的数学工具可以完美地确定必要的市场特征（关于历史）。
最主要的是修改这些数学工具以适应我们的需要。
也就是说，我们不应该试图预测未来，而是利用过去和现在。

至于期权，没有人取消期权和现货之间的delta对冲。
或任何其他类型的套利。

[Ivan Negreshniy]

马克西姆-德米特里耶夫斯基。

我们需要完成今年秋季的主题...

最后剩下的就是打败地狱之神，就像奥菲斯、赛琪或赫拉克勒斯一样......)

[Igor Makanu]

马克西姆-德米特里耶夫斯基。

但在大多数情况下，他们都是用选项工作的。他们认为这已经证明了没有什么可以当场抓住的。

对于期权来说，策略是不同的--你可以在不同的行权价位（最远和最近的现价？或不同的日期？....）购买一个工具的几个期权。

而且似乎这些字符串的delta是交易的，加上 "微笑 "的分析

我想过如何在现货上检查这些期权策略，我想不出任何类似的东西，原则是不同的：现货有当前的价格，根据我们的预测进入和退出，期权有许多行权价格，当期权出局时进入和退出 ...这些是不同的策略

他们需要某种期权的软件，也许期权的MO有一定的道理，但在哪里可以得到期权的历史数据？

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伊戈尔-马卡努。

对于期权的策略是不同的--你可以在不同的行权价位（我想是最远的和接近当前价格的）买入同一工具的几个期权？或者是不同的日期？....),

而且似乎这些字符串的delta是交易的，加上 "微笑 "的分析

我想过如何在现货上检查这些期权策略，我想不出有什么类似的东西，原则是不同的：现货有当前的价格，根据我们的预测进入和退出，期权有许多行权价，当期权出了钱就可以进入和退出 ...这些是不同的策略

你需要一些期权的软件，也许在期权的MO中有一些真理，但在哪里可以得到期权的历史数据？

比这更复杂一些......我们使用Black-Scholes方程或像Merton跳跃这样的随机方程，MO用于调整参数。我不知道具体是如何交易的，但如果你有一个好的预测，我想这并不难。

你所需要的选择是对意志的预测。

这里是付费订阅的东西。对我来说，这不是那么容易，对其他人来说也是如此，我想:)

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以同样的方式，通过随机方程，选择BP预测的系数。更少的自由项，更少的过度训练，而且模型是建立在随机方程上的，而不是建立在任何东西上。

[Igor Makanu]

马克西姆-德米特里耶夫斯基。

比这更复杂一些......它是用布莱克-斯科尔斯方程或默顿跳等随机方程来预测的，而MO是用来调整参数的。我不知道具体是如何交易的，但如果你有一个好的预测，我想这并不难。

你所需要的选择是对意志的预测。

这里是付费订阅的东西。这对我和任何人来说都有点复杂，我想:)

谢谢，我将在晚上工作时读它。

在Runet上，99.9%的文章都在 "聪明地 "相互引用什么是看跌期权和看涨期权，这占了一篇文章的3/4））。- 我不知道在哪里以及如何测试 这些策略，也就是说，我没有任何头绪。

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伊戈尔-马卡努。

谢谢，我将在晚上工作时阅读。

期权交易本身的问题，在Runet上，99.9%的文章 "巧妙地 "相互引用什么是认沽和认购期权，这占了一篇文章的3/4。）- 我不知道在哪里以及如何测试 这些策略。

这都是针对白痴的文章。那些与科学打交道的人--他们通常满脑子都是数学，几乎没有免费的机会。