L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1508

[Ilya Antipin]

mytarmailS:

come sta il consigliere ilya?

Sono deluso dal Graal. C'è una forte deviazione dai miei calcoli teorici e dalle mie ipotesi. Sono stato ispirato dall'articolo omonimo di Maxim per studiare il fenomeno della cosiddetta memoria lunga odipendenza a lungo raggio .Ho scritto un indicatore basato sull'ARFIMA. Gli autori sostengono che ha una migliore capacità predittiva dell'ARIMA.

[Yuriy Asaulenko]

Ilya Antipin:

Deludente. C'è una forte deviazione dai miei calcoli teorici e dalle mie ipotesi. L'articolo omonimo di Maxim mi ha ispirato a studiare il fenomeno della cosiddetta memoria lunga odipendenza a lungo raggio...

Non esiste una cosa del genere, non dovete preoccuparvi.

[Maxim Dmitrievsky]

Ilya Antipin:

Sono deluso dal Graal. C'è una forte deviazione dai miei calcoli teorici e dalle mie ipotesi. L'articolo omonimo di Maxim mi ha ispirato a studiare il fenomeno della cosiddetta memoria lunga o dipendenza a lungo raggio .Ho scritto un indicatore basato sull'ARFIMA. Secondo l'opinione degli autori, ha una migliore capacità di previsione rispetto all'ARIMA.

LRD galleggia in onde, ha senso filtrare le aree con alta en, poi le previsioni hanno senso, per una piccola prospettiva. E scegli una finestra.

Le catene sono cattive per il clustering? Ci sono quasi, le riscriverò in mql per divertimento e le terrò nel mio arsenale

[mytarmailS]

Ilya Antipin:

Sono deluso dal Graal.

Allora, hai provato l'indicatore che ho lanciato con le catene o stavi solo giocando con i prezzi?

[Maxim Dmitrievsky]

Psicologi impressionati e coccolati meglio non guardare

[sibirqk]

Maxim Dmitrievsky:

Psicologi impressionati e coccolati meglio non guardare

Ma guarda un po'! Drobyshevsky dalla sistematizzazione dei crani di homenid, è passato a filosofeggiare su un tema sul loro contenuto (si intendono i crani). Inaspettatamente! L'ho guardato con grande piacere, grazie.

Pyssy: Sembra che non ne abbia mai abbastanza degli allori di Anokhin e Chernigovskaya.

[Maxim Dmitrievsky]

sibirqk:

Ma guarda un po'! Drobyshevsky passò dalla sistematizzazione dei crani degli homenidi al filosofare sul tema del loro contenuto (i crani, appunto). Inaspettatamente! L'ho guardato con grande piacere, grazie.

Pyssy: Sembra che abbia un problema con Anokhin e Chernigovskaya.

Non posso prendere sul serio le persone che quando non capiscono qualcosa, si rivolgono invariabilmente a Dio, o si umiliano così davanti ai sentimenti dei credenti. Anokhin sembra essere un tipo sensibile, ma quando inizia a pensare a cose elevate... Non dirò nulla del secondo :))

[Aleksey Vyazmikin]

Maxim Dmitrievsky:

Psicologi viziati impressionati meglio non guardare

Beh, sorpreso, non sapeva che le scimmie/umani antichi umanoidi sono ora considerati gli antenati delle scimmie moderne (58:18).

Dal materiale, sembra un pezzo di storia :) Purtroppo le giustificazioni sono deboli e contraddittorie, ma come punto di vista, lasciatele stare.

Secondo me, le ricerche simili dovrebbero essere supportate dall'analisi dei cambiamenti nel DNA delle sottospecie con la separazione delle nuove mutazioni che sono servite allo sviluppo della specie - allora sarà più interessante per me.

E per quanto riguarda i "riflessi condizionati", sulla base dei quali un uomo spesso prende decisioni sconsiderate nella sua vita quotidiana, anche su questioni importanti, è interessante un libro di Robert Cialdini chiamato "Psicologia dell'influenza". Anche lì l'argomento non è completamente trattato, ma è interessante la raccolta di tecniche utilizzate da persone competenti e interessate per i loro scopi.

[Maxim Dmitrievsky]

Ecco, te l'avevo detto :( gli psicologi esigono l'estrazione del DNA da resti fossilizzati, antichi come d. dinosauro

[Vladimir Perervenko]

Maxim Dmitrievsky:
E per quanto riguarda i circuiti, avete esaurito le prestazioni?

Con le catene tutto è ambiguo. Ho preso un logreturn EURUSD/M20, l'ho "aggiustato" con "lambertW" (immagini qui). Ho allenato il modello con due stati (il migliore, l'autore dice 5). Qui sotto troverete il codice e le immagini.

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([e-mail]))
#predStates <- cbind(post[,1:States])
prStat <- apply(post, 1, function(x) which.max(x))
Stat <- [e-mail]

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

Disegniamo il segnale e le citazioni

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))