交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 3218

[fxsaber]

СанСаныч Фоменко #:

再说一次，GARCH 是世界交易的基础理论，价值数万亿美元，在所有专业办公室都是如此。

这些信息从何而来？你为什么相信它？拜托，让我们抛开权威。至少要对你的看法提出最起码的质疑。

[Valeriy Yastremskiy]

Maxim Dmitrievsky #:

面对 GMM 其他生成模型，高级重采样 可以很好地完成工作。

我从原始数据中获得了合成特征值，并在此基础上训练了模型，结果它在原始数据上也能正常工作。

在 Renaissance 上有一整段视频，讲述了在数据不足的情况下，他们是如何生成数据的。

[Maxim Dmitrievsky]

Valeriy Yastremskiy #:

文艺复兴网站上有一整段视频，介绍他们是如何生成数据的，如果还不够的话。

在哪里

[Valeriy Yastremskiy]

Maxim Dmitrievsky #:
地点

https://www.youtube.com/watch?v=K10PVDm0LVw

这是最后一张，但上面这张也不错，有些想法))))))

这里）

[Maxim Dmitrievsky]

Valeriy Yastremskiy #:

https://www.youtube.com/watch?v=K10PVDm0LVw

这是最后一张，但上面这张也不错，有些想法))))))

这里）

嗯，还有蒙特卡洛。

[Valeriy Yastremskiy]

Maxim Dmitrievsky #:

你知道，蒙特卡洛

看起来像 90 年代末）。

你首先想到的是取一行数据并对其进行噪声处理）。

去掉噪声，得到一个数学模型，再用不同的方法去掉噪声。

如果任务是得到大致相同但不同的序列，还有什么其他想法呢？）

[mytarmailS]

在模拟交易中，我认为有两种方法。

1.可以根据数据修改 TS

2.可以相对于 TS 修改数据。

原则上，没有什么可以阻止您将这两种方法结合起来。

德普拉多在其关于再训练的文章中选择了第一种方法，萨博选择了第二种方法。

我建议首先比较这两种方法，选择最好的一种，然后再深入研究具体实施的细节。

在我看来，第一种方法更正确，因为我们了解 TS 的参数，而且这些参数是客观的，但在价格模拟问题上存在很多不确定因素。

[Valeriy Yastremskiy]

mytarmailS #:
在模拟交易中，我认为有两种方法。

1.您可以根据数据修改 TS

2.您可以修改与 TS 有关的数据。

原则上，没有什么可以阻止合并。

德普拉多在其关于再培训的文章中选择了第一种方式，萨博则选择了第二种方式。

我建议对这两种方法进行比较，选择最好的一种，然后深入研究具体实施的细节。

在我看来，第一种方法更正确，因为我们了解 TC 参数，而且这些参数是客观的，但在价格模拟方面存在很多问题

当数据不足时，更改数据是一项任务。而且为了更全面地了解 TS 的运行情况。此外，压力测试需要某些数据，而手头可能没有这些数据。

[mytarmailS]

Valeriy Yastremskiy #:

当数据不足时，更改数据是一项任务。为了更全面地了解 TC 的运行情况。此外，压力测试需要某些数据，而手头可能没有这些数据。

我们没有数据不足的问题

[СанСаныч Фоменко]

mytarmailS #:
我们不存在数据匮乏问题

有一个arima.sim 可以模拟arima 参数。

至于其他函数，我想不起来了。你还知道其他函数吗？MO 函数？如果 R 软件包中没有这些函数，你就不必这样做，但如果有的话，你可以用现成的。