В этом посте будет описано, как обрабатывать и хранить высокочастотные финансовые данные для поддержки вашего алгоритма машинного обучения на основе статистических свойств данных. Пост напрямую основан на содержании из книги «Достижения в области финансового машинного обучения» Маркоса Лопеса де Прадо. Физическое значение: Высокочастотные финансовые данные объемны и нуждаются в данных. Например. Финансовые данные с высокой периодичностью (тик за тиком или сделка за сделкой) за 20..

Поскольку такие высокочастотные хедж-фонды, как Renaissance Technologies, всегда появляются в новостях, я предлагаю здесь «вдумчивый эксперимент», чтобы наглядно объяснить, как эти фирмы могут, я подчеркиваю, могут добиваться такого заоблачного дохода от инвестиций. Лучше всего то, что для тех, кому не хватает внимания или не хватает времени, я объясню все это, используя минималистский стиль написания блога! Это перепечатка из моего блога DailyScreenz:..