Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 341
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
No se trata de R
He copiado tu artículo en Rattle, no estoy seguro de por qué has añadido los precios desnudos allí también, pero no importa, es un buen artículo) He ejecutado tu ejemplo y obtuve exactamente los mismos resultados. Todavía tengo una pregunta sobre RNN - aconséjame algún buen paquete, si está disponible en R, en particular LSTM. Vladimir ya me escribió que es mejor usar Python para las NS complicadas, pero puede ser en R ) Resulta que es bastante fácil de usar
p.s. Y una vez más, por favor envíenme información sobre su curso de formación
Por fin he entendido tu artículo sobre Rattle, no está claro por qué le has añadido más precios desnudos, pero no es la cuestión. Todavía tengo una pregunta sobre RNN - aconséjame algún buen paquete, si está disponible en R, en particular LSTM. Vladimir ya me escribió que es mejor usar Python para las NS complicadas, pero puede ser en R ) Resulta que es bastante fácil de usar
p.s. Y una vez más, por favor envíenme información sobre su curso
No puedo ayudar: no soy de redes, mi experiencia es sólo con nnet en rattle. Esta experiencia es negativa.
No tengo un curso de formación.
Mi artículo tiene deliberadamente un conjunto bastante amplio de predictores. Si se aprende a seleccionarlos, se puede conseguir que el error FUERA DEL ARCHIVO DE ENTRENAMIENTO (esto no es un OOV) en los predictores de artículos baje a menos del 35% para scaffolding y ada.
Buena suerte
He copiado tu artículo en Rattle, no estoy seguro de por qué pusiste los precios desnudos allí también, pero no importa, buen artículo ) Corrí tu ejemplo y obtuve exactamente los mismos resultados. Todavía tengo una pregunta sobre RNN - aconséjame algún buen paquete, si está disponible en R, en particular LSTM. Vladimir ya me escribió que es mejor usar Python para las NS complicadas, pero puede ser en R ) Resulta que es bastante fácil de usar
p.s. Y una vez más, por favor envíenme información sobre su curso
Si sin Pythona - rnn y mxnet . Puramente en R.
Buena suerte
No puedo ayudar: no hago redes - sólo experiencia con nnet en rattle. Esa experiencia es negativa.
No tengo un curso de formación.
Mi artículo tiene deliberadamente un conjunto bastante amplio de predictores. Si se aprende a seleccionarlos, se puede conseguir que el error FUERA DEL ARCHIVO DE ENTRENAMIENTO (esto no es un OOV) en los predictores de artículos baje a menos del 35% para scaffolding y ada.
Buena suerte
Si sin Pythona - rnn y mxnet. Puramente en R.
Buena suerte
gracias :)
No estás construyendo tu frase correctamente. Escribes: "No he podido encontrar los filtros que buscaba*. Como no sé cuáles son los filtros que te interesan, aquí tienes unos cuantos de un vistazo:
Paquete mFilter - Filtro Baxter-King, filtro Butterworth, filtro Christiano-Fitzgerald, filtro Hodrick-Prescott, filtro de regresión trigonométrica
Paquete FKF - Filtro de Kalman rápido ....
Además, si estás metido en el tema de los filtros y conoces la fórmula matemática con la que se calcula, no hay problema en calcularlo. ¿No?
Buena suerte
Gracias, no lo sabía.
Si conoces la fórmula matemática... ¿Quién conoce la fórmula?) Los filtros están diseñados para una tarea específica, y no basta con tomar los patrones de Bessel o Kalman y aplicarlos. También necesitas herramientas para trabajar con filtros. Los filtros no siempre se utilizan en su forma original.
He pensado en utilizar R y SciLab juntos, pero la combinación de datos R<->SciLab es una tarea bastante laboriosa y apenas tiene sentido, al menos en la fase de desarrollo.
Gracias, no lo sabía.
Si conoces la fórmula matemática... ¿Quién conoce la fórmula?) Los filtros están diseñados para una tarea específica, y no basta con tomar los patrones de Bessel o Kalman y aplicarlos. También se necesitan herramientas para trabajar con filtros.
Había pensado en utilizar R y SciLab juntos, pero la combinación de datos R<->SciLab es una tarea bastante laboriosa y es poco probable que tenga sentido, al menos en la etapa de desarrollo.
Ponte en contacto.
Si usas Matlab, marshalling R<-> Matlab es un hecho.
Buena suerte
Pero en realidad el problema del pseudofiltro R que has identificado tiene raíces mucho más profundas.
¿Por qué las necesita? Un filtro es una herramienta auxiliar. Y R tiene soluciones listas para construir unidades de decisión. Podemos designar dos líneas principales: aprendizaje automático y ARMA-ARIMA-ARFIMA-GARCH. ¿Y qué tiene que ver esto con los filtros en sí?
¿Por qué los filtros?
Existe un campo llamado ingeniería radioeléctrica estadística. En pocas palabras, es la ciencia que detecta y aísla las señales del ruido, e incluso del ruido que hay debajo.
En el caso general, antes de poder detectar o identificar una señal, tenemos que amplificar el espectro de energía de la señal mediante diversas transformaciones y debilitar los componentes de ruido, lo que naturalmente aumenta la relación señal/ruido de la serie temporal y simplifica el posterior procesamiento e identificación de la señal.
En nuestro caso, lo que es una señal y lo que es ruido depende de cada uno, según la estrategia.
¿Por qué los filtros?
Existe un campo llamado ingeniería radioeléctrica estadística. En términos sencillos, es la ciencia de detectar y aislar las señales del ruido, e incluso de las que están por debajo del ruido.
En el caso general, antes de poder detectar o identificar una señal, tenemos que amplificar el espectro de energía de la señal y debilitar los componentes de ruido mediante diversas transformaciones que, naturalmente, aumentan la relación señal/ruido de la serie temporal y simplifican el posterior procesamiento e identificación de la señal.
En nuestro caso, lo que es señal y lo que es ruido depende de cada uno, según la estrategia.
Un error típico de los ingenieros de radio es creer que hay señal en los mercados financieros y no pueden imaginar ni en sus sueños más locos que no hay señal en los mercados financieros y que nunca la habrá. Por eso los filtros no se utilizan prácticamente nunca en los mercados financieros.
Hay otra circunstancia puramente técnica: los mercados financieros son series temporales no estacionarias, por lo que una parte importante de las estadísticas que funcionan bien en la ingeniería de radio se va al garete. He sobrevivido a muchos ingenieros de radio de este foro. Les he aconsejado a todos: si quieren ganar dinero, olvídense de la ingeniería de radio. Les aconsejé a todos: si quieres ganar dinero, no te preocupes por la ingeniería de radio, olvídalo.
No hay ninguna señal en los mercados financieros y nunca la habrá.
Creo* que hay uno después de todo. Digamos que estoy tratando de construir una estrategia mediante el comercio de los precios de apertura en H1. No hay stops ni tomas, sino sólo la función CopyOpen() de mql, y un Asesor Experto que una vez por hora decide dónde estará el precio en una hora y toma una posición en esa dirección. Resulta que trabajo con una señal con una frecuencia de muestreo de 1/3600 Hz, ¿no?
* No soy técnico de radio y no conozco los términos, tal vez el precio de apertura debería llamarse de otra manera que señal.
Típico error de todos los ingenieros de radio: creen que hay una señal en los mercados financieros, mientras que ni en sus sueños más salvajes pueden imaginar la situación de que no hay señal en los mercados financieros y nunca la habrá. Por eso los filtros casi nunca se utilizan en los mercados financieros.
Hay otra circunstancia puramente técnica: los mercados financieros son series temporales no estacionarias, lo que hace que la mayor parte de las estadísticas se vayan al garete, lo que funciona bien en la ingeniería de radio. He sobrevivido a muchos ingenieros de radio de este foro. Les he aconsejado a todos: si quieren ganar dinero, olvídense de la ingeniería de radio. Para siempre.
Si no hay señal, ¿qué buscas? Buscas una señal sin admitirla).
Por lo tanto, lo que se entiende por una señal en el mercado - un cierto conjunto de patrones (en el sentido de las imágenes en algún espacio), lo que indica la posibilidad de entrar en el comercio en un momento dado de tiempo. Una tarea de clasificación típica. Y por cierto, antes de realizar la clasificación, es deseable que este espacio sea, si no ortogonal, al menos linealmente independiente, lo cual es imposible en principio sin utilizar ninguna filtración.
Entiendo que sus predictores son un intento de aumentar la relación señal/ruido.