L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1206
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Perché approssimarlo? È già diviso in 10 stati dall'algoritmo di Viterbi, come un cluster in sostanza
Penso che il prezzo dovrebbe essere approssimato prima di fare i resi o non fare i resi?
Non riesco a capire se devo avvicinarlo o no.
A proposito, se qualcuno vuole dilettarsi con "cmm" ecco un articolo con codice ed esempi in R
http://gekkoquant.com/2014/09/07/hidden-markov-models-examples-in-r-part-3-of-4/
A proposito, gli stati SMM nell'articolo sono abbastanza interpretabili.
E c'è una dipendenza...
Ho addestrato "SMM" (modello di Markov nascosto) sui ricorsi, l'ho diviso in 10 stati e gli ho insegnato senza un insegnante, così ha diviso diverse distribuzioni da solo
distribuzioni di stato.
E qui ho raggruppato i rendimenti per stati, cioè ogni riga è uno stato di mercato separato
Alcuni stati (1,4,6,8,9) hanno troppo poche osservazioni, quindi non possono essere presi in considerazione
E ora cercherò di rigenerare la serie, cioè di fare una somma cumulativa, se si trova qualche tendenza in alcuni degli stati - la regolarità nella direzione
Ho fatto un riassunto cumulativo.
Gli Stati 5 e 7 hanno una struttura stabile, il 5 per la baia e il 7 per il villaggio.
Distribuzioni e curve molto interessanti. C'è asimmetria su quasi tutti. Grazie, darò un'altra occhiata e ammirerò.
A proposito, gli stati SMM nell'articolo sono abbastanza interpretabili.
Beh, nessuno sta discutendo, l'ho appena scritto a Maxim
Beh, nessuno sta discutendo, stavo solo scrivendo a Maxim.
IlGraal sarà pubblicato presto, aspetta solo un po'... Puoi inviare lettere di ringraziamento con distribuzioni di denaro più tardi
gobble on :)
https://www.mql5.com/ru/articles/4777
il graal sarà pubblicato presto, basta aspettare un po'... le lettere di ringraziamento con le distribuzioni di denaro saranno inviate più tardi
gobble on :)
https://www.mql5.com/ru/articles/4777
Fico, sembra di sbirciare in un laboratorio di magia. Il valore di ordermagic conferma solo questa sensazione)
Forte, sembra di entrare in un laboratorio magico. Il valore di ordermagic conferma solo questa sensazione)
Ho ancora un po' di materiale su PCA, ricerca di predittori e altre cose, penso che scriverò un altro articolo più tardi, prima di andare in Python MO
C'è più materiale su PCA, predittori di overclock e altre cose, penso che scriverò un altro articolo più tardi, prima di passare a Python MO.
Sì, non sarà fuori luogo.
Grazie per l'articolo.
Così finalmente avete combinato "Monte Carlo" con RDF:)))
L'articolo sembra essere interessante... vedrò quanto è efficace nei test dal vivo e quali miglioramenti possono essere fatti e vi aggiornerò...
Se avete qualche preoccupazione chiave da affrontare in questa versione per migliorare i risultati dei test in avanti, allora potete farmelo sapere.
Invece del "campionamento casuale" con shift_prob (probabilità spostata nel codice) voglio fare dei campioni da diverse distribuzioni, che dipendono dagli stati attuali del mercato... si può pensare a
può provare diverse distribuzioni per esso
Interessato qui, si è imbattuto in
Fondamenti di analisi bayesiana dei dati in R!