Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 250
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Das ist die Antwort: Setzen Sie auf beiden Seiten Limiter und machen Sie einen risikolosen Gewinn.
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Zeitaufwendig.
Kann mir jemand sagen, wie ich eine Matrix zur Analyse und anschließenden Diagnose mittels Wavelet-Transformationen einbringen kann?
Ich kenne mich mit Wavelets nicht besonders gut aus, aber hier wurden einige Beispiele mit dem dplR-Paket gepostet, also werde ich mich darauf verlassen.
1) Da es sich um eine Zeitreihe handelt, muss die Matrix irgendwie in einen langen Vektor umgewandelt werden. Sie haben z. B. jede Matrixzeile wie ein Schiebefenster der Länge 9, und der Fenster-Offset für jede neue Zeile = 0,5. Ich werde dem Vektor ein letztes Element aus jeder zweiten Zeile hinzufügen. Es wäre besser, wenn Sie Ihren Vektor so nehmen, wie er ist, ohne die Schiebefenster und Matrizen.
Ich habe eine Zeitreihe wie diese - 1 1 1 1 1 1 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 1 1 1 1 1 1.
2) Was im Diagramm schattiert ist, ist unzuverlässig und kann nicht für Zukunftsprognosen verwendet werden. Die Farbe "ganz rechts auf der Skala" im ganz rechten, nicht schattierten Bereich ist grün (für die Zeiträume 2 bis 8).
Und die Antwort würde lauten: "Derzeit dominieren Perioden von 2 bis 8", was wirklich nutzlos ist. Wie auch immer der Eingangsvektor aussieht, das ist die Antwort :).
1, 1, 1, 1, 2, 3, 5, 7, 9,
1, 1, 1, 1, 3, 4, 6, 8, 10,
1, 1, 1, 2, 4, 5, 7, 9, 11,
1, 1, 1, 3, 5, 6, 8, 10, 12,
1, 1, 1, 4, 6, 7, 9, 11, 13,
1, 1, 1, 5, 7, 8, 10, 12, 14,
1, 1, 2, 6, 8, 9, 11, 13, 15,
1, 1, 3, 7, 9, 10, 12, 14, 16,
1, 1, 4, 8, 10, 11, 13, 15, 17,
1, 2, 5, 9, 11, 12, 14, 16, 18,
1, 3, 6, 10, 12, 13, 15, 17, 19,
1, 4, 7, 11, 13, 14, 16, 18, 20,
1, 5, 8, 12, 14, 15, 17, 19, 21,
1, 6, 9, 13, 15, 16, 18, 20, 22,
2, 7, 10, 14, 16, 17, 19, 21, 1,
3, 8, 11, 15, 17, 18, 20, 22, 1,
4, 9, 12, 16, 18, 19, 21, 1, 1,
5, 10, 13, 17, 19, 20, 22, 1, 1,
6, 11, 14, 18, 20, 21, 1, 1, 1,
7, 12, 15, 19, 21, 22, 1, 1, 1,
8, 13, 16, 20, 22, 1, 1, 1, 1,
9, 14, 17, 21, 1, 1, 1, 1, 1,
10, 15, 18, 22, 1, 1, 1, 1, 1
), ncol=24, nrow = 9))
#создаём из матрицы временной ряд
for(i in seq(from = 1, to = nrow(inputMatrix), by = 2)){
if(i==1){
#первая строка матрицы берётся как есть`
tsVector <- inputMatrix[i,]
}else{
#от каждой строй строки берётся последний элемент
tsVector <- c(tsVector, inputMatrix[i,ncol(inputMatrix)])
}
}
#полученный вектор
tsVector
library(dplR)
#рассчёт вейвлетов
waveletObj <- morlet(tsVector)
#показать расчитанные коэффициенты
waveletObj
#график
wavelet.plot(waveletObj)
Ich kenne mich mit Wavelets nicht besonders gut aus, aber es wurden hier Beispiele mit dem dplR-Paket gepostet, auf die ich mich stützen werde.
1) Da es sich um eine Zeitreihe handelt, muss die Matrix irgendwie in einen langen Vektor umgewandelt werden. Sie haben z. B. jede Matrixzeile wie ein Schiebefenster der Länge 9, und der Fenster-Offset für jede neue Zeile = 0,5. Ich werde dem Vektor ein letztes Element aus jeder zweiten Zeile hinzufügen. Es wäre besser, wenn Sie Ihren Vektor so nehmen, wie er ist, ohne die Schiebefenster und Matrizen.
Ich habe eine Zeitreihe wie diese - 1 1 1 1 1 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 1 1 1 1.
2) Was im Diagramm schattiert ist, ist unzuverlässig und kann nicht zur Vorhersage der Zukunft verwendet werden. Die Farbe "ganz rechts auf der Skala" im nicht schattierten Bereich ist grün (für Periode = 8).
Weiß jemand, ob die Zahlen in trigonometrische Werte für die Wavelet-Transformation umgewandelt werden müssen?
Oder wie müssen sie umgerechnet werden, um Berechnungen anzustellen?
Was ist R?
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