L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1495

 

Testato l'indicatore fractional.mq5. I risultati non erano significativamente migliori di quelli ottenuti con i rimpatriati. Risultati irrealisticamente buoni usando l'indicatore RVI serie[i] = iRVI(NULL, 0, 14, MODE_MAIN, i+1) - iRVI(NULL, 0, 14, MODE_MAIN, i+2). Il grafico della crescita delle azioni è mostrato nella schermata qui sotto. Questi risultati sono stati ottenuti nell'area di osservazione, ma la cosa sorprendente è che l'apprendimento avviene senza un insegnante. Ora resta da verificare le sue prestazioni nel tester. Ho dato un'occhiata e sono giunto alla conclusione che ldhmm è un pacchetto HMM più completo con molte funzioni ausiliarie utili per l'analisi delle serie temporali finanziarie.

 
Ilya Antipin:

Testato l'indicatore fractional.mq5. I risultati non sono molto migliori di quelli ottenuti con i rimpatriati. Risultati incredibilmente buoni sul campione di allenamento usando l'indicatore RVI series[i] = iRVI(NULL, 0, 14, MODE_MAIN, i+1) - iRVI(NULL, 0, 14, MODE_MAIN, i+2). Questi risultati sono stati ottenuti in ambito osservativo, ma ciò che è sorprendente è che l'apprendimento avviene senza un insegnante. Ora resta da verificare le sue prestazioni nel tester. Ho dato un'occhiata e sono giunto alla conclusione che ldhmm è un pacchetto HMM più completo con molte funzioni ausiliarie utili per l'analisi delle serie temporali finanziarie.

bello, vorrei avere qualche altro esempio di oos, altrimenti potrebbe essere un jolly.

che parametri frazionari hai usato? hai provato a ridurlo a 0,1, per esempio? e treshhold 1e-05 è ottimale.

infatti, non sono molto diversi :) il primo è più sensibile


 
Maxim Dmitrievsky:

Bello, vorrei avere un campione di ooze o qualcosa del genere, potrebbe essere un giro selvaggio.

e che parametro frazionario hai usato? diminuito a 0,1, per esempio? e treshhold 1e-05 è ottimale?

Sì, ho provato a cambiare grado e treshhold. La frequenza del segnale in tutte le impostazioni era bassa. Ora vedrò cosa mostra in ldhmm.

 

Sto pubblicando un indicatore mq4 sul pacchetto ldhmm.


File:
RLDHMM.zip  125 kb
 

E nessuno ha provato niente sui miei dati(( ma un sacco di roba vuota è stata scritta su di essi(

Ilya Antipin:

Sarebbe bello se tu pubblicassi anche il codice sul P

 
mytarmailS:

E nessuno ha provato niente con i miei dati(( ma tanta roba vuota è stata scritta(

Sarebbe bello se potessi anche postare il codice P

Non ho ancora tempo, ho scaricato della letteratura sui circuiti, ma non l'ho ancora letta.

Guarda il codice sorgente

+ che tipo di serie di dati hai lì, qualche numero. Non so perché dovrei fissare il mio modello a delle cifre strane.

 
mytarmailS:

Non sarebbe fantastico se potessi postare anche il codice P?

C'è un indicatore con il codice allegato. Il codice è davvero poco pettinato e arcaico, ma funziona.

 
Maxim Dmitrievsky:

+ che tipo di serie di dati hai lì, qualche numero.

Stanno calcolando un evento che spiega (e predice) quasi tutte le inversioni nel mercato, se si confronta il dataset con il prezzo è chiaramente visibile, ma nessuno lo ha fatto, ma ci sono un sacco di ritardati che hanno iniziato a scrivere tutti i tipi di sciocchezze come - "sì la media mobile è migliore",

"è tutto uno sguardo al futuro" yeah....

Maxim Dmitrievsky:

Che senso ha adattare il modello a numeri incomprensibili?

Chi ti ha chiesto di aggiustare qualcosa? Ho solo chiesto di fare la stessa cosa che ho fatto in un pacchetto diverso, per esempio con python. Ci vogliono 4 minuti e 4 righe di codice.

Ma hai iniziato a leggere qualcosa, imparare qualche teoria, scriverne e comunicare.

Come risultato, hai scritto tonnellate di pagine e hai dimenticato quello che ti è stato chiesto di fare) e ti è stato chiesto di spendere4 minuti su 4 righe di codice

È un peccato...

Vladimir Perervenko:

C'è un indicatore con il codice allegato. Il codice è davvero poco pettinato e arcaico, ma funziona.

Non so µl, ho cercato di capirlo ma c'è molta confusione, sarebbe meglio se mettessi solo il codice e R, ci sono solo poche righe di codice e tutto sarebbe chiaro, cosa è dove e dove.
 
mytarmailS:

Il calcolo di qualche evento che spiega (e predice) quasi tutte le inversioni del mercato, se si confronta il dataset con il prezzo è chiaramente visibile, ma nessuno l'ha fatto, ma c'era un gruppo di ritardati che ha iniziato a scrivere ogni sorta di sciocchezze come - "sì una media mobile è meglio",

"è tutto uno sguardo al futuro". Si ....

Chi ti ha chiesto di aggiustare qualcosa? Ho solo chiesto di fare la stessa cosa che ho fatto in un pacchetto diverso, per esempio con python. È un esercizio di 4 minuti con 4 righe di codice.

Ma hai iniziato a leggere qualcosa, a imparare qualche teoria, a scriverne e a comunicare.

Come risultato, hai scritto tonnellate di pagine e hai dimenticato quello che ti è stato chiesto di fare) e ti è stato chiesto di spendere4 minuti su 4 righe di codice

il che è un peccato...

Non so µl, ho cercato di capirlo ma c'è molta confusione, sarebbe meglio se mettessi solo il codice e R, ci sono solo poche righe di codice e tutto sarebbe chiaro, cosa è dove e dove.

perché anche quel pacchetto Python non funziona così, bisogna inserire matrici di probabilità di transizione, matrici di medie e altre cose. Da dove li prendi? Non capisco come funziona al volo, quindi devo leggere tutto l'algoritmo

e in realtà hai due righe di codice lì dentro

e comunque, giusto per capire, i modelli dello spazio di stato si dividono in processo di Markov e processo decisionale di Markov. Ho lavorato con il secondo, e il primo è il tuo caso. E anche lì ci sono sottospecie di algoritmi.

Asaiulenka è sempre in fiamme, non importa quello che dici.

 
Maxim Dmitrievsky:

e hai davvero due righe di codice lì.

Beh, più o meno, sì, ecco l'articolo da cui è stata presa la base di tuttohttp://gekkoquant.com/2014/09/07/hidden-markov-models-examples-in-r-part-3-of-4/.

Ed ecco uno snippet di codice dall'esempio nell'articolo.

Se si rimuove l'elaborazione e la visualizzazione dei dati, il codice è lungo tre righe.

Hidden Markov Models – Examples In R – Part 3 of 4
Hidden Markov Models – Examples In R – Part 3 of 4
  • 2014.09.07
  • GekkoQuant
  • gekkoquant.com
This post will explore how to train hidden markov models in R. The previous posts in this series detailed the maths that power the HMM, fortunately all of this has been implemented for us in the RHmm package. HMMs can be used in two ways for regime detection, the first is to use a single HMM where each state in the HMM is considered a “regime”...