Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1490
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Ich habe noch nicht nachgeschaut, ich habe heute frei. Ich werde Ihnen Bescheid geben, wenn ich Zeit habe, später in der Woche, meine ich.
Ich schaue mir die Pakete erst einmal an. Ich denke,https://hmmlearn.readthedocs.io/en/latest/tutorial.html
sollte
Dann nimmt man den Viterbi-Algorithmus und kommt zu folgendem Ergebnis (Datentest)
Sie erhalten zwei Zustände, die in etwa so aussehen sollten.
Das ist ein echter Gral.)
Vielleicht bin ich verwirrt, aber sind diese Bilder nicht vor nicht allzu langer Zeit jemand Inocenti gezeigt? Und dann stellte sich heraus, dass es ein Spanner war, fiaspalm
Ich bin mir nicht sicher, wie sich das auf die Nicht-Stationarität auswirkt... und wenn es langsam ist, dann ist es noch schwieriger, ein Verhältnis zu finden.
Imho ist das Hauptproblem die Skalierung/Transformation von Daten, die Zyklusextraktion, da selbst nicht-lineare Regression oder SVM gute Ergebnisse liefern, wenn sich die Muster wiederholen (bei künstlicher VR)
d.h. Probleme mit der Musterauswahl sind weit hergeholtJa, ich versuche nur, das Thema zu erhellen))
Vielleicht bin ich verwirrt, aber wurden diese Bilder nicht vor nicht allzu langer Zeit von jemandem namens Inokentiy gezeigt, und dann stellte sich heraus, dass es ein Spanner war, schade, facepalm
Imho können Sie ähnliche Bilder mit gewöhnlichen MAs erhalten. Schauen Sie genauer hin.
Sieht aus wie wirklich nicht besser als die mashki, tatsächlich für einen bestimmten Bereich kann mashki und kühler optimiert werden, und, ja, der Gral ist wieder weg gerutscht ...
Es ist nur so, dass die Färbung der Karte anscheinend wie die von Inokenty ist, deshalb habe ich sie...Imho kann man, wenn man die Modi richtig zuordnet, informative AR-Funktionen erhalten
Ich bin immer noch meinen Kopf gegen die Wand, wie man es in mql neu zu schreiben, aber das ist das fehlende Element, das Ihre Müll in funktionierende Modelle verwandeln wird
https://www.quantstart.com/articles/market-regime-detection-using-hidden-markov-models-in-qstrader
Warum sollte man sie umschreiben? Siehe alglib.
CMarkovCPD::~CMarkovCPD(void)
{
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| DESCRIPTION: |
//| This function creates MCPD (Markov Chains for Population Data) |
//| solver. |
//| This solver can be used to find transition matrix P for |
//| N-dimensional prediction problem where transition from X[i] to |
//| X[i+1] is modelled as X[i+1] = P*X[i] |
//| where X[i] and X[i+1] are N-dimensional population vectors |
//| (components of each X are non-negative), and P is a N*N |
//| transition matrix (elements of are non-negative, each column |
//| sums to 1.0). |
//| Such models arise when when: |
//| * there is some population of individuals |
//| * individuals can have different states |
//| * individuals can transit from one state to another |
//| * population size is constant, i.e. there is no new individuals |
//| and no one leaves population |
//| * you want to model transitions of individuals from one state |
//| into another |
//| USAGE: |
//| Here we give very brief outline of the MCPD. We strongly |
//| recommend you to read examples in the ALGLIB Reference Manual |
//| and to read ALGLIB User Guide on data analysis which is |
//| available at http://www.alglib.net/dataanalysis/ |
//| 1. User initializes algorithm state with MCPDCreate() call |
//| 2. User adds one or more tracks - sequences of states which |
//| describe evolution of a system being modelled from different |
//| starting conditions |
//| 3. User may add optional boundary, equality and/or linear |
//| constraints on the coefficients of P by calling one of the |
//| following functions: |
//| * MCPDSetEC() to set equality constraints |
//| * MCPDSetBC() to set bound constraints |
//| * MCPDSetLC() to set linear constraints |
//| 4. Optionally, user may set custom weights for prediction errors |
//| (by default, algorithm assigns non-equal, automatically chosen|
//| weights for errors in the prediction of different components |
//| of X). It can be done with a call of |
//| MCPDSetPredictionWeights() function. |
//| 5. User calls MCPDSolve() function which takes algorithm state |
//| and pointer (delegate, etc.) to callback function which |
//| calculates F/G. |
//| 6. User calls MCPDResults() to get solution |
//| INPUT PARAMETERS: |
//| N - problem dimension, N>=1 |
//| OUTPUT PARAMETERS: |
//| State - structure stores algorithm state |
//+------------------------------------------------------------------+
Warum sollte man ihn umschreiben? Siehe alglib.
Wow, ist das in Datanalisis oder Solver? Ich habe es nicht in der Hilfe gesehen.
Wow, ist das in der Datenanalyse oder in den Solvern? Ich habe es nicht in der Hilfe gesehen
datanalisis - Suche nach der Datei selbst
in der Überschrift steht "siehe Beispiele auf der Website", aber es gibt keine Beispiele auf der Website
In der Kopfzeile heißt es, dass Sie sich die Beispiele auf der Website ansehen sollen, aber es gibt keine Beispiele auf der Website
Wenn Sie wissen, wie man damit in anderen Sprachen arbeitet, können Sie diese Version analog dazu verwenden. Die E/A-Parameter sollten ähnlich sein.