Machine Learning: la mia esperienza - Pagina 34
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  1. #331

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    A proposito di cose che innescano altre cose... Spero non vi stiate perdendo GME da un paio d'ore a questa parte

  2. #332
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    Citazione Originariamente Scritto da Cren Visualizza Messaggio
    A proposito di cose che innescano altre cose... Spero non vi stiate perdendo GME da un paio d'ore a questa parte
    Ci sta "giocando" @Imar con le opzioni Gamestop!
    Winton

    Avevamo commentato che la IV delle sue opzioni ha "svalvolato"...

  3. #333

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    Citazione Originariamente Scritto da Blacksmith. Visualizza Messaggio
    Ci sta "giocando" @Imar con le opzioni Gamestop!
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    Avevamo commentato che la IV delle sue opzioni ha "svalvolato"...
    Concordo sia con l'uso delle ITM sia con il tentativo di "dispersion trading" su XRT, dove immagino che la IV(ariance) media ponderata delle varie azioni in pancia non combaciasse con quella dell'ETF nonostante GME (io ero dentro GME a cavallo del casino e XRT non l'ho proprio guardato).

    La correlazione implicita fa quadrare i conti ma com'era rispetto a quella storica?

  4. #334
    L'avatar di Federico Juvara
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    Non sto parlando di manipolazioni econometriche, è una cosa legata a come funzionano i mercati: perchè tu possa fare un profitto, devi avere in mano qualcosa che ti renda un pelo più furbo di chi c'è dall'altra parte.

    Se entrambi sapete che state negoziando una serie stazionaria, non ci può essere scambio perchè nessuno di voi due è fesso o fa beneficienza.

    Perchè ci sia lo scambio, tu devi sapere che la serie è stazionaria e l'altro non essere a conoscenza dei vincoli (cfr. arbitraggio statistico); oppure tu devi sapere che la serie può andare dove le pare e la tua controparte pensare che esistono dei limiti (cfr. EURCHF del 2015).
    Però se il mercato è super liquido e non regolamentato i polli che non lo sappiamo li trovi sempre

    Io e te non ci stiamo capendo.

    Un po' mi ricordi me da giovane (anche se, da quanto ho capito, anagraficamente sono un pelo più giovane io)

    Quello che ti sto dicendo è che la cosa più importante non è il funzionamento del marchingegno che usi, non importa che parliamo di SVM, LSTM, GPR, GARCH o Random Forest: la singola cosa più importante è che tu abbia una idea di cosa vuoi cercare e indagare per prendere una posizione sul mercato; una volta che l'hai chiaro, il modello da usare è solo una semplice conseguenza della necessità di farti aiutare dai dati e di rendere il tutto il più automatico possibile.

    Da questo punto di vista non c'è alcuna distinzione tra le cose che chiami "econometria", "statistica classica" e "ML": sono tutte scatole dentro le quali puoi mettere quello che vuoi e che possono tornarti informazione o rumore a seconda di cosa vuoi modellare. Che differenza vuoi che ci sia in termini pratici tra un GARCH con la massima verosimiglianza e una regressione bayesiana sui rendimenti con varianza tempo-variante? Nessuna! La vera domanda è se l'output che ottieni è qualcosa che vedi solo tu o se lo vedono (sotto forme diverse) anche tutti gli altri: nel primo caso, puoi pensare di lavorarci una strategia; nel secondo, non hai in mano nulla.

    Quindi io non ti sto dicendo di buttare tutto nel cestino a priori, ma se addestri la tua rete a cinquanta strati nascosti e migliaia di neuroni sui prezzi battuti dai market maker devi farti le domande giuste su cosa potrebbe individuare e perchè, e a quel punto la scelta delle feature diventa naturale. Cerchiamo il market maker sul mercatino italiano che si dimentica di aggiornare il quotatore quando va o torna dalla pausa pranzo? Abbiamo il sentore che il market maker si sia agganciato in modo maldestro al prezzo di altri strumenti che usa come copertura per evitare di essere infinocchiato? Certo, ma quali? Se lascio fare alla rete neurale, questa mi dirà che tutte le opzioni listate sul CBOE si muovono in modo non lineare assieme al loro sottostante: tu guarda che sorpresa, davvero inaspettato (*)
    Ho 35 anni, non voglio credere tu sia più giovane ed abbia iniziato ad usare la Bloomberg al liceo
    In sostanza mi stai dicendo che si debbano prima stabilire le inefficienze da trovare e poi analizzare per trovarle. Quindi se fai analisi fondamentale valuti macro, se no analisi statistiche o i giusti dati da dare in pasto al modello ML, giusto? Si riduce a questo.
    Però, c'è un però. Le inefficienze alla fine si possono ridurre alle categorie mean reversion, momentum, cicli e regimi, arbitraggio, macro ed eventi. Quasi tutte ricadono qua.
    Il punto è che essendo io un autodidatta di armi ce ne siano poche. Usi libri, forum, articoli, codici trovati, paper. Fine. Gli altri trader giustamente non ti danno dritte troppo specifiche per non rivelare dati sensibili perciò devi fare tutto da solo, non hai la possibilità di imparare da professionisti o lavorando in hedge fund a diretto contatto con strategie vere e profittevoli di alto livello. E quelle sono tutte fonti comuni, standard, con poco margine di fantasia. Alla fine ti ritrovi spaesato perchè le tecniche sono sempre quelle e non essendo un matematico in grado di elaborare modelli del tutto nuovi usi quelli che sai. Non saprei nemmeno come approcciarmi per trovare nuove inefficienze, non saprei nemmeno quali particolari indicazioni cercare in un prezzo che non siano quelle scritte su un libro. Ad esempio: sapere di una ratio particolare calcolata tra il prezzo tot e l'SP500 capace di spiegare una mean reversion è da professionista con esperienza nel campo, un autodidatta quel tipo di feature lo scopre solo se il libro o il blog pincopallo lo consigliano. Cioè tu stai un gradino (almeno) sopra a me, io senza consigli specifici non posso fare altro. E credimi mi manca solo di cercare nel deep web tra i file del Pentagono. Non so se mi spiego.

    P.S.: non pensare che Bloomberg ti aiuti così tanto se non sai esattamente cosa chiedergli, te lo dice uno che ormai sono quasi 10 anni che lo usa. Comunque i limiti delle API rendono difficile creare sistemi e scansioni su larga scala, è tutto un gigantesco bluff
    Limiti delle API dei broker classici o della Bloomberg intendi? Stai dicendo, quindi, che diventa inutile creare una strategia quantitativa per un retail.

    (*) In realtà qui una ricerca approfondita potrebbe rilevare alcuni meccanismi interessanti che vanno oltre quelli ovvi, ma ancora una volta si tratta di sapere in anticipo cosa cercare anziché buttare tutto dentro alla rete neurale.
    Torniamo alle categorie suddette, si. Ma a priori non si possono sapere dei meccanismi di un prezzo, dei pattern. Si usa il ML proprio per sgamare quelli che l'occhio nudo non può trovare, nascosti nel rumore. Va da sè l'impossibilità di una ipotesi. Cioè non posso cercare un trend se per sapere dell'esistenza del trend devo usare le tecniche di ML. E' una strada senza uscita quindi dai in pasto tutti i dati possibili che spieghino tutte le potenziali inefficienze e che siano correlati al target. Se come target ho il return di domani perchè dovrei cercare una feature per spiegare una inefficienza che non so nemmeno se ci sia invece di dargli una feature che sa spiegare bene il return stesso? Gli do il return t-1 per dire, anche non sapendo se l'autocorrelazione sia dovuta ad una particolare inefficienza. E' cervellotico ma spero si capisca.

  5. #335

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    Citazione Originariamente Scritto da Cren Visualizza Messaggio
    Concordo sia con l'uso delle ITM sia con il tentativo di "dispersion trading" su XRT, dove immagino che la IV(ariance) media ponderata delle varie azioni in pancia non combaciasse con quella dell'ETF nonostante GME (io ero dentro GME a cavallo del casino e XRT non l'ho proprio guardato).

    La correlazione implicita fa quadrare i conti ma com'era rispetto a quella storica?
    Solo una piccola precisazione: il "dispersion trading" nel caso in esame era complesso da eseguire ( o meglio, era molto meno "coperto" del solito), non tanto perchè si sarebbe stati "short implied correlation" ... (cosa che capita sempre ed è il motivo stesso perchè esiste un risk premium anche nella implied correlation) e neppure perchè anche broker primari quali IB avevano inibito il trading su opzioni GME anche per le posizioni LONG (il che da solo spiega che la tutela dei clienti era l'ultimo dei loro problemi...).

    Il vero problema era che il peso di GME dentro XRT è variabile in relazione all'andamento relativo della sua quotazione rispetto agli altri componenti.
    Cosa che è sempre vera, ma che in genere non crea grossi problemi, dato che è raro che in un ETF "sonnacchioso" ci sia un titolo che all'improvviso si muove del 100% nel giro di qualche ora.
    Nel caso specifico, quando ho scritto l'altro post, GME era il 20% di XRT, ma se fosse continuato a salire a mò di razzo, poteva diventarne anche il 30-40-50%... così facendo evaporare anche ogni possibile premio di arbitraggio tra le volatilità implicite.

    Questo lo specifico solo perchè se dovesse iniziare un altro giro di giostra (lo spero, così replico pari pari l'operatività passata...) , spero che nessuno che legge si faccia male con tentativi di "dispersion trading" e poi venga qui a lamentarsi col sottoscritto.

    Io non ho consigliato arbitraggi nè fatto previsioni, ho solo notato che - NEL MOMENTO IN CUI SCRIVEVO - la IV di XRT era più sopravalutata di quella di GME (ergo scontava il fatto che GME continuasse a salire IN TERMINI RELATIVI, cioè rispetto agli altri componenti dell'ETF), e che la cosa era evidente anche a livello di un banale confronto storico, cioè senza scomodare complessi modelli matematici...
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  6. #336
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    Scusate ma le opzioni con le nuove norme non erano vietate in Europa? Almeno come retail. Mai usate per scelta, quindi mi rendo conto la domanda possa essere ridicola.

  7. #337
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    Citazione Originariamente Scritto da Federico Juvara Visualizza Messaggio
    Scusate ma le opzioni con le nuove norme non erano vietate in Europa? Almeno come retail. Mai usate per scelta, quindi mi rendo conto la domanda possa essere ridicola.
    le opzioni regolamentate no

    C

  8. #338
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    Citazione Originariamente Scritto da cammello Visualizza Messaggio
    le opzioni regolamentate no

    C
    Ah ok, grazie

  9. #339

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    Condivido quello che ha scritto Cren. Cosa che ho anche scritto io all'inizio.

    Qualsiasi cosa si voglia far apprendere alla macchina sarebbe opportuno sapere quale è il modello che voglio ottimizzare, perchè parliamoci chiaro di ottimizzazione si tratta.

    Rimanendo strettamente in topic effettivamente il ML si suddivide in supervisionato e non supervisionato. Diciamo che nel non supervisionato non ci punterei neanche i classici due cents.

    Ma poi mi chiedo sempre e qui mi rivolgo a Federico o all'ipotetico lettore, avete prima di tutto fatto una analisi Ottimizzazione-Forward? No perchè se già questa va male la storia finisce li.

    Io per esempio prima di andare avanti in una discussione dico sempre fammi MINIMO vedere la proiezione FORWARD a seguito dell'Ottimizzazione.

    Come scrivevo, all'inizio avevo un risultato in termini di Ottimizzazione esagerato e poi crollava nella proiezione forward. Voglio dire ad un certo punto me ne frego di tutto e valuto l'effettiva capacità di ottenere i risultati.

    Pochissimi fanno questo test che io reputo preliminare.

  10. #340
    L'avatar di Federico Juvara
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    Citazione Originariamente Scritto da amartya78 Visualizza Messaggio
    Condivido quello che ha scritto Cren. Cosa che ho anche scritto io all'inizio.

    Qualsiasi cosa si voglia far apprendere alla macchina sarebbe opportuno sapere quale è il modello che voglio ottimizzare, perchè parliamoci chiaro di ottimizzazione si tratta.

    Rimanendo strettamente in topic effettivamente il ML si suddivide in supervisionato e non supervisionato. Diciamo che nel non supervisionato non ci punterei neanche i classici due cents.

    Ma poi mi chiedo sempre e qui mi rivolgo a Federico o all'ipotetico lettore, avete prima di tutto fatto una analisi Ottimizzazione-Forward? No perchè se già questa va male la storia finisce li.

    Io per esempio prima di andare avanti in una discussione dico sempre fammi MINIMO vedere la proiezione FORWARD a seguito dell'Ottimizzazione.

    Come scrivevo, all'inizio avevo un risultato in termini di Ottimizzazione esagerato e poi crollava nella proiezione forward. Voglio dire ad un certo punto me ne frego di tutto e valuto l'effettiva capacità di ottenere i risultati.

    Pochissimi fanno questo test che io reputo preliminare.
    No aspetta la forward optimization s fa alla fine come backtest della strategia, almeno per come la conosco io. Non la faccio perchè sono piantato sulla strategia e sui bias non uscendone. Su cosa la fai all'inizio?

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