Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1206
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¿Por qué aproximarlo? Ya está dividido en 10 estados por el algoritmo de Viterbi, como un cluster en esencia
Creo que el precio debe ser aproximado antes de hacer las devoluciones o no hacerlas?
No sé si debo aproximarme o no.
Por cierto, si alguien quiere incursionar en "cmm" aquí hay un artículo con código y ejemplos en R
http://gekkoquant.com/2014/09/07/hidden-markov-models-examples-in-r-part-3-of-4/
Por cierto, los estados del SMM en el artículo son bastante interpretables.
Y hay una dependencia...
He entrenado el "SMM" (modelo de Markov oculto) en los retornos, lo he dividido en 10 estados y lo he enseñado sin profesor, de modo que ha dividido por sí mismo diferentes distribuciones
distribuciones estatales.
Y aquí he agrupado los rendimientos por estados, es decir, cada fila es un estado de mercado distinto
Algunos estados (1,4,6,8,9) tienen muy pocas observaciones, por lo que no se pueden percibir en absoluto
Y ahora intentaré regenerar la serie, es decir hacer una suma acumulativa, si se encuentra alguna tendencia en alguno de los estados - la regularidad en la dirección
Hice un resumen acumulativo.
Los estados 5 y 7 tienen una estructura estable, el 5 para la bahía y el 7 para el pueblo.
Distribuciones y curvas muy interesantes. Hay asimetría en casi todos ellos. Gracias, voy a echar otro vistazo y admirar.
Por cierto, los estados del SMM en el artículo son bastante interpretables.
Bueno, nadie está discutiendo, sólo escribí sobre ello a Maxim
Bueno, nadie está discutiendo, sólo estaba escribiendo sobre ello a Maxim.
El grial se publicará pronto, sólo hay que esperar un poco... Puedes enviar cartas de agradecimiento con distribuciones de efectivo más tarde
engullir :)
https://www.mql5.com/ru/articles/4777
el grial se publicará pronto, sólo hay que esperar un poco... las cartas de agradecimiento con las distribuciones de efectivo se enviarán más tarde
engullir :)
https://www.mql5.com/ru/articles/4777
Genial, se siente como un vistazo a un laboratorio de magia. El valor de ordermagic no hace más que confirmar esta sensación)
Genial, se siente como entrar en un laboratorio de magia. El valor de ordermagic no hace más que confirmar esta sensación)
Tengo algo más de material sobre PCA, búsqueda de predictores y otras cosas, creo que voy a escribir un artículo más tarde, antes de ir a Python MO
Hay más material sobre PCA, predictores de overclocking y otras cosas, creo que escribiré un artículo más tarde, antes de cambiar a Python MO.
Sí, eso no estará fuera de lugar.
Gracias por el artículo.
Así que finalmente has combinado "Monte Carlo" con RDF:)))
El artículo parece interesante... Veré qué efectividad tiene en las pruebas en vivo y qué mejoras se pueden hacer y os pondré al día...
Si tiene alguna preocupación clave que abordar en esta versión para mejorar los resultados de las pruebas de avance, puede hacérmelo saber.
En lugar de un "muestreo aleatorio" con shift_prob (probabilidad desplazada en el código) quiero hacer muestras de diferentes distribuciones, que dependen de los estados actuales del mercado... puedes pensar en
puede probar diferentes distribuciones para ello
Interesado aquí, se encontró con
Fundamentos del análisis bayesiano de datos en R