Влад, в январе 2023-го  при ставке ЦБ 7,5%  был рост  IMOEX на 3,3%, что даже  выше среднего исторического. Ну а в декабре 2023-го ЦБ сделал ставку 16%, поэтому что можно было ждать в январе 2024-го. А январь 2025 +2,2% — это только чуть меньше среднеисторического. И это после бурного роста с 20.12.24, когда ЦБ неожиданно не повысил ставку. А в этом году только +0,6%, что в «левом хвосте».

Ну а январь 2022-го смотреть бессмысленно, если вспомнить дату публикации ультиматума Путина.

IliaM, тогда уже нужна 12% для роста рынка, а не 14. Ведь дело не в конкретной цифре, а в том, что ЦБ отказывается от политики превосходства ставки над текущей инфляцией в 2 с лишним раза. А демонстрирует это быстрое снижение ставки, как это было в 2020-м из-за ковида или в мае-сентябре 2022-го.

Михаил, не нравится, не читайте. Ведь даже из заголовка можно было легко понять, что топик не о торговле, а о динамике нашего рынка. 

Влад, если брать многолетнюю статистику нашего рынка, то январь получается самым растущим месяцем. Так что январь нынешнего года попал в «левый хвост» этого распределения. Собственно только из-за этого и главной причине этого (ставка ЦБ) мои топики. 

Это в июне-августе у нас действительно статистически доминируют подобные фазы вне зависимости от денежной политики.

Михаил, я дал ссылку, что постоянно пишу о том, чему уже больше 2-х лет («но причина понятна: ставка ЦБ слишком высока») ведь это то, что влияет не только на такую мелочь, как моя торговля, а на экономику моей страны. Если об этом публично и постоянно  не писать, то это  не прекратится.

Добавлю ключевую причину моих топиков: если б 13 февраля ЦБ сделал бы ставку не 15,5%, а 14%, то ни одного моего подобного топика Вы бы не увидели.

Михаил, я «ною» про такую такую «пилу» на российском фондовом рынке, которой уже больше 2-х лет 

smart-lab.ru/blog/1245812.php

Покажите сколько Вы заработали на фьючерсах на индекс МосБиржи за эти годы. О других инструментах в моих топиках де факто ничего нет.

Мультитрендовый, увы, только «подросло — продал, упало — купил», зарабатывает. А если наоборот, что только минус.

BeyG, ну и что в этом написано неправильно? В том и дело, что для отдельных классов нестационарных случайных последовательностей существуют методы преобразования, позволяющие сделать стационарную последовательность, которую можно подавать на вход ИИ для создания ее хорошего использования. Я только написал, что ИИ это преобразование найти не сможет, а должен сделать человек ДО использования ИИ.

Что собственно и демонстрируется авторами из приведенной Вами статьи.

BeyG, и чем это отличается от написанного мной: «Так что интересны только те, кто создаёт торговые ИИ, либо сильно преобразуя цены до подачи на вход, либо вообще на вход ИИ подают совсем другие данные.»?

BeyG, а это что ли не смогли перевести:

4.1.1 Input layers
Drawing inspiration from multi-channel representations in image processing (e.g., RGB channels), the grid-like structure of limit order book data is represented using two input channels: one for price and one for volume information. This results in a three-dimensional input x∈ℝH×W×C (Figure 2), where H denotes the depth of the LOB (i.e., the number of price levels), W is the window size representing the number of time steps used to construct each training example, and C is the number of channels which in this case is 2 for price and volume channels.

Перевод:

4.1.1 Входные слои

По аналогии с многоканальными представлениями в обработке изображений (например, с каналами RGB), сеточная структура данных книги лимитных ордеров представлена с помощью двух входных каналов: один для цены, другой для объема. В результате получается трехмерный входной сигнал x∈ℝH×W×C (рис. 2), где H обозначает глубину LOB (то есть количество ценовых уровней), W — размер окна, представляющий собой количество временных шагов, используемых для построения каждого обучающего примера, а C — количество каналов, в данном случае равное 2 для каналов цены и объема.

Добавлю рисунок 2



Вы что ли не видите linear projection, positional embeddings и transformer  ДО подачи на нейросеть?

BeyG, ну и где тут подача цен на вход нейросети без сильного преобразования?

BeyG, а это Вы внимательно прочли:

In this section we discuss the proposed LiT model architecture (Figure 2) which consists of three main components: (1) a linear projection concatenated with positional embeddings to efficiently represent structured patches from the limit order book data; (2) transformer layers utilizing self-attention mechanisms to encode spatial and temporal dependencies between patches; and (3) LSTM layers to further model long-term temporal dependencies. Additionally, we provide details regarding the experimental training and fine-tuning settings.

4.1.1 Input layers
Drawing inspiration from multi-channel representations in image processing (e.g., RGB channels), the grid-like structure of limit order book data is represented using two input channels: one for price and one for volume information. This results in a three-dimensional input x∈ℝH×W×C (Figure 2), where H denotes the depth of the LOB (i.e., the number of price levels), W is the window size representing the number of time steps used to construct each training example, and C is the number of channels which in this case is 2 for price and volume channels.

BeyG, 

Современные архитектуры работают с распределениями вероятностей и динамически адапцируются к смене рыночных режимов. 

А кто сказал, что смена — это на «долгий» срок? Но это мелочь. Вы хоть бы прочли, что подают авторы на вход нейросетей в приведенной Вами ссылке. Где там мое утверждение: "современные ИИ, на вход которых подаются либо прошлые цены, либо какие-то их приращения (обычные, процентные или логарифмов) — это «путь в никуда».?

Вы что ли не прочли то, что я тоже написал: «Так что интересны только те, кто создаёт торговые ИИ, либо сильно преобразуя цены до подачи на вход, либо вообще на вход ИИ подают совсем другие данные.» ?

В Вашей же ссылке пишется о таких преобразованиях ДО подачи на машинное обучение.

Инфляцию, если и смотреть, то через увеличение ВВП предыдущего года на эту величину. Вот и получаем совсем другое

Synthetic, так результат то получен для того, что знали еще в 50-е годы 20 века:

Не существует автомата, который может создать статистический  прогноз непостоянной функции от случайной нестационарной последовательности на  алгоритме обучения на прошлой истории этой случайной последовательности.

А определение нестационарных случайных последовательностей в теории вероятностей появилось в 1932-м году.

А у моего утверждения о бессмысленности ИИ четкое и обязательное продолжение: «на вход которых подаются либо прошлые цены, либо какие-то их приращения (обычные, процентные или логарифмов)»

Ratio_, ИИ не может анализировать случайные нестационарные последовательности. А цены и их любые приращения — это таковые последовательности и есть.

ves2010, динамики исходных показателей за день до прогноза дают правильный прогноз погодных условий с вероятностью больше 0,9 по основным показателям — температура и осадки. А более дальние прогнозы погоды лучше и не смотреть, они ошибаются в половине случаев больше чем на 5 градусов и в осадках.

Да и в прогнозных алгоритмах погоды нет градусов  и осадков вчера на входе. 

Уж сколько раз писал, что ещё в 80-х годах прошлого века доказано, что современные ИИ, на вход которых подаются либо прошлые цены, либо какие-то их приращения (обычные, процентные или логарифмов) — это «путь в никуда».

И зачем экспериментировать с этим? 

Так что интересны только те, кто создаёт торговые ИИ, либо сильно преобразуя цены до подачи на вход, либо вообще на вход ИИ подают совсем другие данные. 

karma, впервые такое слышу про любую ставку. Я писал, что рынок вырастет, если в ближайшее время будет ожидаться ставка текущая инфляция + 1%. А у нас текущая инфляция 6%. Как из снижения ставки с 16% до 15,5% можно ожидать ставку 7%?

der_trei, это хороший показатель ещё и потому, что под эту ставку -1% банки могут разместить средства и в ЦБ. Но он может на десятые доли процента отличаться от ставки ЦБ и  его точное значение мы узнаём только в конце дня.