Байесовский рекурсии является то, что понял, что я ничего не изобретаем здесь. Я использую эмпирический Байес, потому что я не достаточно умен, чтобы выбрать до, который работает лучше, чем эмпирические кривая. Восемь вариантов, которые я использую в настоящее время из постоянной серии томов. То есть, я первый redimension временных рядов в свечи аналогичного объема. Это немного не трудно, хотя, иногда, когда я внести изменения в модели у меня трудно понять, как получить задний сходиться. Твердая часть выяснить, где установить параметры риска, то есть максимальное количество доступной ликвидности для размещения в любом заданном порядке. Слишком мало, и прибыль теряется не хватает объема торговли, слишком много, и риск ликвидности. Балансировка асимметрии и эксцесс риска является сложным и пространство поиска для модели велико. Это, вероятно, либо NP-полной или NP-трудной задачей на самом деле. Лучший способ я обнаружил до сих пор, чтобы найти решения, которые соответствуют моим критериям пригодности, в моем вычислительном бюджета, является одной из форм имитации отжига. Это также то, что понимается, я ничего не изобретаем.