Algoritmo para PREDICCIONES más precisas

Javier.Finance

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Vientosolar dijo:
Pienso yo que si esas técnicas te funcionasen para predecir precios de acciones, no andarías aquí haciendo spam sin pagar publicidad de tu curso, y te limitarías a aplicarlas y a forrarte.
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donde hago publicidad de mi curso? Que por cierto son gratis los que doy xD
En vez de centrarte en el contenido del vídeo, prefieres reprobar. Lógico, eso es más fácil que aprender.
 
Vientosolar dijo:
No es reprobar. Respóndeme entonces a un par de preguntas: esas herramientas solamente sirven para ganar dinero. ¿Haces cursos para enseñar a ganar dinero a otros en vez de ganarlo simplemente tú mismo?

Y la segunda: si solamente usas el la curva formada por los precios , estás ante series temporales de varianza infinita. TODOS los modelos estadísticos o no de aprendizaje asumen varianza finita, desde la regresión hasta la red neuronal más compleja, incluyendo por supuesto el ensemble learning. Esos modelos no pueden funcionar y nunca lo han hecho. En los departamentos de estadística y econometría de toda España el seminario de predicción del ibex usando alguna de estas herramientas es un clásico. Que por supuesto no funciona. El truco está en predecir series temporales pasadas.que están simplificadas pues no recogen los miles de operaciones en cada mili segundo, y así , con las medias, se puede predecir… lo que pasó ayer, pero no lo que pasará mañana.

Entonces, la pregunta: ¿eres consciente de estas cosas? En caso afirmativo, ¿cómo te saltas el problema que he comentado?

Sorpréndeme positivamente y tendrás un comprador y un socio.
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Respondo a tus preguntas.

1.He grabado clases de programación gratis y cualquiera puede verlas. No vendo cursos. Además de que mi especialización, no es hacer herramientas de inversión, sin embargo, enseño lo básico para automatizar tus propias ideas. Sí que es verdad, que estoy minando datos y demás, para hacerlo en un futuro, no obstante, como entenderás, eso lleva un proceso largo.

2.El fondo Renaissance Technologies, es uno de los fondos más rentables del mundo, incluso mas que Warren Buffet. Basándose en especial en cálculos de predicción, estadística y matemáticas.
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3.Más del 40% de las transacciones en bolsa, las hacen bots que emplean trading algorítmico.

4.Es un hecho real y comprobable, que las correlaciones existen y esto se puede emplear matemáticamente a tu favor.

Gracias por todo tu interés, espero haber resuelto tus dudas!
 
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Vientosolar dijo:
Gracias a ti, pero creo que no te has enterado de lo que te he dicho ni de con quién estás hablando. Aunque si me has aclarado una duda que tenía: aún no has invertido utilizando las herramientas que comentas. En particular, Lo que hace la empresa que citas no tiene nada que ver con las técnicas estadísticas habituales, incluidas las que has traído. Es HFT y va por otro lado.

Que las correlaciones existan no impide que la variabilidad de la serie de precios sea demasiado grande para utilizar esas técnicas basadas en cálculos de medias que has traído. Todos los medios de predicción estadísticos , redes neuronales incluidos , calculan al final E[y|x], lo que requiere variabilidad finita (o infinitos datos). Lo que hace RT va por otro lado. Y lo de Wareen buffet también. Nosotros no tenemos ni la información privilegiada de unos, ni la posibilidad de hacer trampas de otros. Hay lenguajes codificados por los que las casas de trading se mandan mensajes en los paquetes de trading. Tienes que darte cuenta de que, independientemente de los análisis, si las manos fuertes detectan a mucha gente haciendo lo mismo, sea lo que sea, inmediatamente se posicionan en contrario con el dinero suficiente como para causar movimiento contrario y arramplar como el dinero de los pececillos. Es el Max pain point y no hay metodología estadística que pueda predecirlo, basada en datos (pasados) de entrenamiento.

Mi enfoque es distinto. Por supuesto que domino el AT, las herramientas automatizadas y el machine learning , hasta el punto de ser el autor de varias entradas en estos temas en la enciclopedia mundial de estadística. Pero siendo todo una cuestión de diferencia de información entre unos y otros, mi enfoque consiste en identificar los mecanismos y señales que mandan las manos fuertes a las débiles para animarles a meterse en el mercado (o a salir del mismo). Y después, moverme en contrario.

Eso utiliza más bien técnicas de IA tales como análisis de texto (que sí, utilizan estadística y machine learning a su vez). El fine tunning está en decidir la escala temporal de inversión , pero bueno.

Ánimo con esa recopilación de datos y con las inversiones.
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Y en qué momento he dicho que el análisis de textos no pueda combinarse con la técnica de esemble learning? Que yo no la utilice para invertir no significa que otra persona no pueda hacerlo.
Esto es un hilo que he abierto para compartir esta técnica y que cada uno le dé el uso que quiera. No para hablar de ti mismo o desprestigiarme.

Sería mejor para este hilo que aportaras las técnicas que crees más efectivas.

por cierto, la clasificación e interpretación de patrones como los de este vídeo, podrían ayudar a decodificar esos mensajes secretos que dices
 
Javier.Finance dijo:
Esto es un hilo que he abierto para compartir esta técnica y que cada uno le dé el uso que quiera. No para hablar de ti mismo o desprestigiarme.
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Uf, vaya calaña. Vamos a hacer una cosa. Voy a borrar todas mis intervenciones en tu hilo y te pido que borres las tuyas donde me citas . Cuando lo hayas hecho, borraré esta también, y te lo dejo impoluto.
 
Vientosolar dijo:
Uf, vaya calaña. Vamos a hacer una cosa. Voy a borrar todas mis intervenciones en tu hilo y te pido que borres las tuyas donde me citas . Cuando lo hayas hecho, borraré esta también, y te lo dejo impoluto.
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He leído lo que has puesto antes y 100% lo suscribo todo. El trading de alta frecuencia lo ha dolido todo. Yo lo único que hago es fundamental y a medio/largo plazo, el intradia, los stop loss y esas guano no me infunden nada de confianza.
 
Javier.Finance dijo:
Hombre, si algoritmo detecta pesimismo tmbn puede trabajar en base a eso eh
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Me parece realmente interesante tu trabajo. No obstante, hay cosas que están totalmente manipuladas. Por ejemplo, en la anterior crisis se creó SAREB para que el precio de la vivienda no se desplomará o cerraron el grifo del crédito, ya que algunos les interesaba que estuviera cerrado.
 
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Remero premium dijo:
Me parece realmente interesante tu trabajo. No obstante, hay cosas que están totalmente manipuladas. Por ejemplo, en la anterior crisis se creo SAREB para que el precio de la vivienda no se desplomará o cerraron el grifo del crédito, ya que algunos les interesaba que estuviera cerrado.
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Eso sería malo para un bot a largo plazo.
Si es para corto plazo, no afectaría en forma negativa a la predicción.
Ahora mismo estoy haciendo uno para trabajar en base a las tendencias, para trading de corto plazo con criptos. Minando datos de redes sociales y también de factores económicos que tengan correlación.
Lógicamente hay cientos de miles de personas haciendo lo mismo, pero la cosa es ir sin prisas. No vivir de esto, pero aprovechar para no oxidarse con la programación, cloud computing y tener portafolio actualizado.
 
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Libre Libre Quiero Ser dijo:
NO SE PUEDE PREDECIR EL COMPORTAMIENTO HUMANO

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Salvo que el humano deje de ser tal y comportarse como una máquina, claro

fruto del bombardeo sistemático de propaganda y la alienación de la sociedad moderna
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Sí se puede predecir, pero para ello tenemos que hablar de % de predicción. Modelos de predicción de cualquier comportamiento, hay muchos, superior al 50% es un buen modelo. Yo tengo uno de predicción de comportamiento emprendedor que explica el 56% de dicho comportamiento y habré utilizado como variables directas e intermedias unas 40. Eso es una bestialidad. En los papers publicados se utilizan bastantes menos. Pero si se utilizaran más, los porcentajes de predicción, es decir la varianza explicada, sería mayor.

Los constructos genéricos explican mucho más que cuando los troceas en ítems correlacionados, pero los ítems explican mucho mejor el comportamiento que el modelo global. Es cuestión de leer mucho, buscar una buena técnica estadística y hacer miles de simulaciones para intentar entender el modelo hasta que este encuentra el sentido global.
 
subvencionados dijo:
Sí se puede predecir, pero para ello tenemos que hablar de % de predicción. Modelos de predicción de cualquier comportamiento, hay muchos, superior al 50% es un buen modelo. Yo tengo uno de predicción de comportamiento emprendedor que explica el 56% de dicho comportamiento y habré utilizado como variables directas e intermedias unas 40. Eso es una bestialidad. En los papers publicados se utilizan bastantes menos. Pero si se utilizaran más, los porcentajes de predicción, es decir la varianza explicada, sería mayor.

Los constructos genéricos explican mucho más que cuando los troceas en ítems correlacionados, pero los ítems explican mucho mejor el comportamiento que el modelo global. Es cuestión de leer mucho, buscar una buena técnica estadística y hacer miles de simulaciones para intentar entender el modelo hasta que este encuentra el sentido global.
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No se satura al meter tantas variables?
 
El cociente señal/ruido es muy alto para cualquier tipo de autorregresión en series financieras

Y la correlación con variables exógenas necesita de mayor infraestructura de la que puede tener un programador medio de Python para explotarla

La información mutua entre el presente X y el pasado Y en una serie financiera

MI(X,Y)/sqrt(MI(X,X), MI(Y,Y))

es de poco más del 10%, y de eso poco vas a extraer con algoritmos estándar.
 
ciberobrero dijo:
El cociente señal/ruido es muy alto para cualquier tipo de autorregresión en series financieras

Y la correlación con variables exógenas necesita de mayor infraestructura de la que puede tener un programador medio de Python para explotarla

La información mutua entre el presente X y el pasado Y en una serie financiera

MI(X,Y)/sqrt(MI(X,X), MI(Y,Y))

es de poco más del 10%, y de eso poco vas a extraer con algoritmos estándar.
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me baso en factores psicologicos
 
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