Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 1508

 
mytarmailS:

¿cómo está la consejera ilya?

Estoy decepcionado con el grial. Hay una fuerte desviación de mis cálculos y supuestos teóricos. Me inspiré en el artículo de Maxim del mismo nombre para estudiar el fenómeno de la llamada memoria larga odependencia de largo alcance .Escribí un indicador basado en ARFIMA. Según los autores, tiene una mejor capacidad de predicción queARIMA.

Autoregressive fractionally integrated moving average - Wikipedia
Autoregressive fractionally integrated moving average - Wikipedia
  • en.wikipedia.org
In statistics, autoregressive fractionally integrated moving average models are time series models that generalize ARIMA (autoregressive integrated moving average) models by allowing non-integer values of the differencing parameter. These models are useful in modeling time series with long memory—that is, in which deviations from the long-run...
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Ilya Antipin:

Decepcionado. Hay una fuerte desviación de mis cálculos y supuestos teóricos. El artículo de Maxim del mismo nombre me ha inspirado para estudiar el fenómeno de la llamada memoria larga odependencia de largo alcance...

No existe tal cosa, no tienes que preocuparte por ello.
 
Ilya Antipin:

Estoy decepcionado con el grial. Hay una fuerte desviación de mis cálculos y supuestos teóricos. El artículo de Maxim del mismo nombre me inspiró a estudiar el fenómeno de la llamada memoria larga o dependencia de largo alcance .Escribí un indicador basado en ARFIMA. En opinión de los autores, tiene una mejor capacidad de predicción que ARIMA.

LRD flota en ondas, tiene sentido filtrar las zonas con alto en, entonces las predicciones tienen sentido, para una pequeña perspectiva. Y elige una ventana.

¿Las cadenas son malas para la agrupación? Casi lo tengo claro, las reescribiré en mql para divertirme, las tendré en mi arsenal
 
Ilya Antipin:

Estoy decepcionado con el grial.

¿Probaste el indicador que lancé con las cadenas? ¿O sólo estabas jugando con los precios?

 

Los psicólogos impresionados y mimados mejor que no miren


 
Maxim Dmitrievsky:

Los psicólogos impresionados y mimados mejor que no miren


¿Qué te parece? Drobyshevsky de la sistematización de los cráneos homenidos, ha pasado a filosofar sobre un tema sobre su contenido (se refiere a los cráneos). Inesperadamente. Lo he visto con mucho gusto, gracias.

Pyssy: Parece que no se duerme en los laureles de Anokhin y Chernigovskaya.
 
sibirqk:

¿Qué te parece? Drobyshevsky pasó de la sistematización de los cráneos de los homínidos a filosofar sobre su contenido (los cráneos, en realidad). Inesperadamente. Lo he visto con mucho gusto, gracias.

Pyssy: Parece que no está recibiendo ninguna paz de Anokhin y Chernigovskaya.

No puedo tomar en serio a las personas que cuando no entienden algo, acuden invariablemente a Dios, o se arrastran tanto ante los sentimientos de los creyentes. Anokhin parece un tipo sensato, pero cuando empieza a pensar en cosas altas... No diré nada del segundo :))

 
Maxim Dmitrievsky:

Los psicólogos mimados impresionados mejor que no miren


Bueno, sorprendido, no sabía que los antiguos simios/humanos humanoides se consideran ahora los ancestros de los simios modernos (58:18).

Por el material, parece un ajuste de la historia :) Desgraciadamente, el razonamiento es débil y contradictorio, pero como punto de vista... déjalo estar.

En mi opinión, las investigaciones similares deberían apoyarse en el análisis de los cambios en el ADN de las subespecies con la separación de las nuevas mutaciones que han servido al desarrollo de la especie - entonces será más interesante para mí.

Y en cuanto a los "reflejos condicionados", en base a los cuales un hombre suele tomar decisiones de forma irreflexiva en su vida cotidiana, incluso en cuestiones importantes, es interesante un libro de Robert Cialdini titulado "Psicología de la influencia". El tema tampoco se aborda en su totalidad allí, pero es interesante la recopilación de técnicas utilizadas por personas conocedoras e interesadas en sus propósitos.

 
Ahí tienes, te lo dije :( los psicólogos exigen la extracción de ADN de restos fósiles, tan antiguos como d. dinosaurio
 
Maxim Dmitrievsky:
¿Y los circuitos, se quedaron sin rendimiento?

Con las cadenas todo es ambiguo. Tomé un EURUSD/M20 logreturn, lo "ajusté" con "lambertW" (imágenes aquí). Entrené el modelo con dos estados (el mejor, el autor dice 5). A continuación encontrará el código y las imágenes.

require(LambertW)
set.seed(12358)
y1 <- diff(log(pr$close), 3)*100
out <- Gaussianize(y1, return.tau.mat = TRUE)
x1 <- get_input(y1, c(out$tau.mat[, 1]))  #  same as out$input
#---
 States <- 2 L
#set.seed(12358)
 param0 <- matrix(c(0.1, 0.05, -1, -0.1, -0.05, 1), States, 3 L, byrow = TRUE)
gamma0 <- ldhmm.gamma_init(m = States)
h <- ldhmm(m = States, param = param0, gamma = gamma0, stationary = TRUE)

mod <- ldhmm.mle(h, x1)
dc <- ldhmm.decoding(mod, x1)
post <- t(as.matrix(dc@states.prob))
#predStates <- cbind(post[,1:States])
prStat <- apply(post, 1, function(x) which.max(x))
Stat <- dc@states.global

mod@param
mod@delta
floor(mod@gamma*10000)/100
ldhmm.ld_stats(mod)


> mod@param
               mu      sigma    lambda
[1,] -0.001182310 0.09119015 0.4625385
[2,]  0.001808756 0.04114724 0.6977260
> mod@delta
[1] 0.4189323 0.5810677
> floor(mod@gamma*10000)/100
      [,1]  [,2]
[1,] 93.79  6.20
[2,]  4.47 95.52
> ldhmm.ld_stats(mod)
             mean         sd kurtosis
[1,] -0.001182310 0.05256228 2.142325
[2,]  0.001808756 0.02542165 2.465665

Dibujemos la señal y las comillas

par(mfrow = c(2,1))
matplot(tail(post, 300), t = "l", col = c(1,2,4,5))
abline(h = 0.5, col = 2)
plot(tail(pr$close, 300), t = "l")
par(mfrow = c(1,1))

señal