Machine Learning: la mia esperienza - Pagina 23
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  1. #221

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    Citazione Originariamente Scritto da P.A.T. Visualizza Messaggio
    "Amara" perché quando noto Jerusalmi parlare di educazione al risparmio, partecipare a convegni sull'eticita', vederlo inaugurare Tol Expo Milano, ed altri comportamenti protocollari mi assalgono dei crucci se le autorità che preparano i regolamenti dei mercati siano le stesse autorità che preparano i regolamenti - chennesoio- del tennis o del calcio.
    La penso come te: abbiamo l'Art. 47 della Costituzione ma viene da chiedersi che genere di tutela è quella per cui ogni tentativo di risparmiare e investire del denaro è falcidiato da mille balzelli più o meno occulti (come se non bastassero i tassi d'interesse negativi).

    Vabbè, lamentele a voce alta e nulla più.

    Nel mio mondo ideale le Borse sono enti pubblici senza fini di lucro col solo scopo di agevolare in ogni modo la gestione del risparmio... Il MM è un dipendente pubblico che ha lo scopo di minimizzare il denaro-lettera

  2. #222

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    Citazione Originariamente Scritto da Imar Visualizza Messaggio
    Già, con la conseguenza che se qualche pinco pallo capita davanti al book, non capisce cosa sta succedendo e vende..... il denaro informato può scaricare immediatamente a WS, dove il titolo è trattato regolarmente, ed incamerare un guadagno senza rischio.




    Giustissima presa d'atto.

    Solo, non capisco perchè "amara".

    La realtà è che tenere il mercato – da sempre - ha costi espliciti ed impliciti, ed il retail non può pretendere che chi tiene il mercato lo faccia "gratis et amore dei" (come si diceva ai miei tempi).
    Da sempre, nei pit umani, dove i locals si combattevano ferocemente per 1 tick c'era cameratismo in situazioni in cui la controparte era esterna. Chi era un outsider ed ha avuto modo di vedere da vicino un pit, ricorda assolutamente l'atmosfera del "noi contro loro", la stessa che si ha quando si arriva da stranieri in certi paesi un pò isolati dal mondo. La stessa cosa capita oggi, solo che non essendoci più il pit "umano", si può esprimere "solo" (and it’s enough) nei regolamenti, che sono scritti dal "banco", mica dall'utilizzatore.

    Questo fatto, nella mia esperienza, è quello che fa deragliare i backtest teorici per i sistemi di brevissimo termine, ancora prima ed ancora di più dell'overfitting.
    Il mercato non è un nostro collaboratore, il mercato è una controparte che fa i suoi interessi, esattamente come tutte le controparti che incontramo nella vita e con cui concludiamo contratti.



    Per tornare all'intelligenza artificiale, un commento con riferimento a FCA-PSA: ieri mattina nelle prime fasi concitate, il mercato ha parificato le 2 capitalizzazioni di Borsa, reazione istintiva alla frase "fusione paritaria"
    Bene, finchè non ci sarà una macchina in grado di capire alla velocità di un umano (cioè in qualche minuto) perchè quella cosa era sbagliata ( ed in effetti comprare FCA e shortare PSA era molto vicino ad un trade senza rischio ANCHE QUANDO PSA stava già perdendo l'8%), e di QUANTO era sbagliata........................ beh non venitemi a parlare di intelligenza artificiale, "machine" learning o altre diavolerie..... l'intelligenza ancora oggi è a tutti gli effetti solo umana (come la stupidità, by the way...).
    Non ho mai neanche per un istante pensato che possa esistere l'intelligenza artificiale. Quindi condivido questa opinione.

    L'intelligenza è associata al porsi domande, quella supposta artificiale quando va bene da solo risposte.

    Quelle che vediamo oggi sono statistiche. Il ML, l'AI sono statistiche computazionali, ovvero portati all'estremo per cercare risposte più aderenti alla realtà.

    Riguardo al messaggio di PAT, anche qui condivido la riflessione di Imar. I mercati dei capitali sono infrastrutture complesse che costano un sacco di soldi. Ci sono davvero pochissimi operatori che guadagnano tanto. La Intercontinental Exchange che controlla il NYSE ed Euronext ha revenues per appena 6 bilions di euro, farà ca. 2 bilions di euro di profitti. Per una capitalizzazione complessiva che sfiora i 35 trilioni di $ dei due mercati non credo sia tanto atteso il livello di qualità raggiunto.

    Cmq l'afterhours è fatto per chi deve prendere una posizione a prescindere, in tal caso si pensa che il costo di transazione sia cmq trascurabile rispetto al beneficio di prendere quella decisione.
    Ultima modifica di amartya78; 01-11-19 alle 21:36

  3. #223
    L'avatar di LungoX1
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    Citazione Originariamente Scritto da amartya78 Visualizza Messaggio
    Non ho mai neanche per un istante pensato che possa esistere l'intelligenza artificiale. Quindi condivido questa opinione.

    L'intelligenza è associata al porsi domande, quella supposta artificiale quando va bene da solo risposte.

    Quelle che vediamo oggi sono statistiche. Il ML, l'AI sono statistiche computazionali, ovvero portati all'estremo per cercare risposte più aderenti alla realtà.

    Riguardo al messaggio di PAT, anche qui condivido la riflessione di Imar. I mercati dei capitali sono infrastrutture complesse che costano un sacco di soldi. Ci sono davvero pochissimi operatori che guadagnano tanto. La Intercontinental Exchange che controlla il NYSE ed Euronext ha revenues per appena 6 bilions di euro, farà ca. 2 bilions di euro di profitti. Per una capitalizzazione complessiva che sfiora i 35 trilioni di $ dei due mercati non credo sia tanto atteso il livello di qualità raggiunto.

    Cmq l'afterhours è fatto per chi deve prendere una posizione a prescindere, in tal caso si pensa che il costo di transazione sia cmq trascurabile rispetto al beneficio di prendere quella decisione.
    Bravo!

  4. #224

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    Buongiorno a tutti.

    Come sapete, se avete letto i miei messaggi, 7 anni fa ho dovuto per motivi personali abbandonare alcune ricerche che stavo conducendo sui modelli predittivi. Avevo cercato di coniugare due concetti il Mathematical Modeling e quello che oggi più di ieri viene chiamato Machine Learning. Sino al momento in cui ho dovuto lasciare quell'impegno il Mathematical Modeling stava dando ottimi risultati, per non dire outstanding, viceversa il ML mi procurava grandi delusioni. Lasciai con un grande punto interrogativo ma con la promessa che avrei cercato di dare una risposta definitiva a quella domanda.
    Dopo 7 anni, un lavoro monumentale(che mi ha davvero provato stavolta), over 20.000 source lines code di cui ca 15.000 built-in e 5.000 scritte da me (contate da un programma apposito) in modalità "array coding" per ridurre il numero totale di un fattore 10^2 e ridurre drammaticamente i tempi computazionali e tante altre cose posso finalmente rispondere(dopo che al terzo tentativo ho scritto il codice sorgente corretto per il parallel computing e molte ore di calcoli in notturna)alla domanda iniziale del thread: Si, il Machine Learning Supervisionato FUNZIONA! (Sono a 3 sigma di confidence level in crescita nel senso che ancora non ho trovato una predizione peggiore rispetto allo steady state).

    Con uno scostamento dell'1% rispetto allo steady state delle variabili ottengo un miglioramento medio della predizione del 65,73% ed un sigma dei risultati del 7,16%, mentre rispetto alla funzione obiettivo il miglioramento sale tra il 70 ed 80% e questo perchè migliore è il risultato nell'in-sample mediamente migliore è il risultato nell'out-sample e questo era anche uno degli obiettivi da verificare. Davvero tanto altro ci sarebbe da dire ma mi limito a questo che in fondo è l'oggetto del thread.

    Tanto vi dovevo!!!
    Ultima modifica di amartya78; 24-11-19 alle 14:42

  5. #225

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    Prendo spunto da questo articolo per fare alcune riflessioni

    Cio di umano che le macchine non avranno mai - Repubblica.it

    Per capire la struttura random dei mercati finanziari e di quanto sia profonda bisogna avere in mente alcuni numeri. In Go il giocatore al primo passo si hanno 361 possibilità.

    Adesso dalla mia ricerca ho desunto che il valore minimo per cui posso variare la singola variabile del modello matematico ed ottenere lo stesso path dello stato stazionario è pari ad un sigma di 10^-6 di una variabile espressa in percentuale quindi in valore assoluto siamo >= 10^-6. Ciò significa che se apro il sigma dell'estrazione di un numero casuale per un valore maggiore di 10^-6 inizio ad ottenere paths diversi da quello dello steady state.
    Immaginate adesso di avere una rete neurale costituita da 10 nodi, le combinazioni possibili sono almeno (10^6)^10. E supponiamo che a questa rete siano dati in pasto i prezzi di 10 anni con 10 nodi e senza consumo di dati attraverso metodi arima, arm, o medie mobili etc etc siamo ad un livello di gradi di libertà che è pari a 10/2500. Significa che non dovremmo aspettarci overfitting dal modello.
    Le combinazioni possibili su 10 nodi (>(10^6)^10) sono così tante che non esiste oggi alcun computer che possa eseguire una mole così ampia di paths ed anche se fosse potrebbe non scoprire alcun legame nei dati.
    La strada quindi non è il ML per i mercati finanziari e non lo sarà mai. Se fosse questa Google o IBM starebbero già guadagnando bilions visto che alla fine il ML è intimamente legato alle potenze computazionali.
    No la strada è maledettamente più complicata(e questa è la clausola di salvaguardia di chi opera nei mercati e dei mercati) e passa per un mix di branch coinvolte: dalla psicologia alla matematica, dalla statistica al ML, dall'ingegneria finanziaria alle infrastrutture di orders routing. Ogni elemento del puzzle va affinato il più possibile ed incastrato con l'altro e forse, dico forse alla fine hai un guadagno.

    Rispetto all'articolo aggiungerei solo che non solo le macchine non sanno distinguere tra quali sono le domande che contano, ma il punto vero è che ad oggi le macchine non sanno porre le domande. E' solo quando queste saranno in grado, se lo saranno, di porsi una domanda che verrà raggiunta la singolarità.
    Ultima modifica di amartya78; 29-11-19 alle 13:19

  6. #226

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    Un esempio semplice di come lavori un puro Machine Learning si ha guardando quelle che in gergo tecnico si chiamano weak correlations. Trattasi di correlazioni deboli, non spiegate, che la macchina scova analizzando i vari pattern e scovando correlazioni probabili, sebbene deboli.
    Ad esempio anni fa uscì la notizia secondo la quale le azioni della Berkshire Hathaway's salivano in corrispondenza di news relative a Anne Hathaway (notare la corrispondenza dei nomi). La macchina individuava una weak correlation e comprava.
    Does Anne Hathaway News Drive Berkshire Hathaway's Stock? - The Atlantic

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