L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 340
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R ha un pacchetto mxnet abbastanza buono. Ma i modelli più avanzati dovrebbero essere guardati in Pythone.
L'altro giorno stavo leggendo una recensione relativamente recente sulle reti neurali e sul software libero NS. Quindi Python è ben lontano dall'essere in vantaggio sul resto del mondo. È menzionato tra gli altri, ma, a quanto ho capito, non brilla per diversità. È un peccato che non ho salvato il link.
Per quanto riguarda R, a causa della specializzazione, manca completamente la matematica di modellazione abituale - per esempio, il filtraggio del segnale, e molte altre cose. Cosa si può fare - o si canta o si balla.
Guarda questo, questo, questo e forse questo.
Non tutto sarà chiaro, ma si spera che alcuni concetti di base sulle reti neurali vengano fuori.
Buona fortuna
A proposito, l'integrazione di MT4|5 con R è stata fatta o bisogna ancora applicare una DLL?
La mia opinione personale - neuronics, foresta, regressioni - tutto troppo debole per forex.............
Attualmente sto studiando modelli di riconoscimento dei modelli che guardano la storia per vedere come il prezzo si è comportato dopo modelli simili.............
Proprio sulle mie orme e pensa come me, è divertente.
Il mercato è una bestia interessante, è difficile capirlo subito... Vi dirò come potete aggiungere un po' più di stabilità a neuroke. L'ho scritto molto tempo fa, dovete aggiungere il cosiddetto "punto di vista critico".
la ricetta è questa:
1) prendere alcuni dati di mercato - può essere qualsiasi cosa, dagli indicatori al prezzo
2) prendere un campione di allenamento e dividerlo in tre parti "A" , "Б" , "Ц"
3) prendere un neurone all'uscita che abbia un vettore con la probabilità di una classe invece della classe stessa; insegnare questoneurone usando i dati di mercato del campione "A
4) predire i campioni "B" e "C" con il nostro neurone, ottenere un vettore di predizioni dei campioni "B" e "C
5) prendere una nuova rete neurale e addestrarla di nuovo con i dati di mercato del campione "B" e aggiungere un altro vettore di previsioni del campione "B" dalla vecchia rete neurale
6) campione "C" per la convalida
Provalo, vedi come funziona
filtraggio del segnale, e molto di più. e.
Posso essere più specifico? Molto interessante.
Mi è sembrato che tutto in R sia ridondante. Quello del rubricatore, di statistica, non sembra matlab, ma tutto sembra essere lì...
A proposito, l'integrazione di MT4|5 con R è stata fatta o bisogna ancora applicare una DLL?
Qui c'è una libreria con esempi. Nessuna lamentela.
Stai seguendo le mie orme e pensi come me, è divertente.
Il mercato è una bestia interessante, è difficile capirlo subito... Vi dirò come potete aggiungere un po' più di stabilità al neurocircuito, l'ho scritto molto tempo fa, dovete aggiungere un cosiddetto "punto di vista critico".
la ricetta è questa:
1) prendere alcuni dati di mercato - può essere qualsiasi cosa, dagli indicatori al prezzo
2) prendere un campione di allenamento e dividerlo in tre parti "A" , "Б" , "Ц"
3) prendere un neurone all'uscita del quale si usa un vettore con la probabilità di una classe invece della classe stessa; insegnare questoneurone usando i dati di mercato del campione "A
4) predire i campioni "B" e "C" con il nostro neurone, ottenere un vettore di predizioni dei campioni "B" e "C
5) prendere una nuova rete neurale e addestrarla di nuovo con i dati di mercato del campione "B" e aggiungere un altro vettore di previsioni del campione "B" dalla vecchia rete neurale
6) campione "C" per la convalida
Provate e vedete cosa succede.
Provato sugli alberi - anche lì si può prendere la probabilità della classe invece della classe. Lo schema è quasi tuo. Provato ancora di più: per due classi dividere la probabilità non a metà, ma ci sono metodi per dividerla altrimenti. Il miglioramento è di un paio di punti percentuali.
Tutto vuoto.
Dovremmo cercare dei predittori che siano rilevanti per l'obiettivo. E non preoccupatevi affatto dei modelli. Con buoni predittori, i modelli daranno più o meno gli stessi risultati.
Puoi essere più specifico? Molto interessante.
Pensavo che tutto in R fosse ridondante. Il rubricatore è suo, di statistica, non assomiglia a matlab, ma tutto sembra essere lì...
Specificamente già detto. Per esempio - filtraggio. I filtri in R sono assenti in quanto tali, filtri nel senso di ingegneria radio, e tutti i software di filtraggio. Trasformazione Z - assente. Le trasformazioni integrali sono assenti (di tutte queste solo le trasformazioni di Fourier sono presenti). R manca molto, per cui ho smesso di lavorare con SciLab alcuni mesi fa. Se l'avesse chiesto allora, avrebbe potuto essere più specifico).
Questo non è un difetto di R, ma una specificità. Anche SciLab ha i suoi svantaggi (specifiche)). I software mirano a risolvere problemi diversi, parzialmente sovrapposti.
Specificamente già detto. Per esempio - filtraggio. Non ci sono filtri in R in quanto tale, filtri nel senso di radio, e tutti i software di filtraggio. Trasformazione Z - assente. Le trasformazioni integrali sono assenti (di tutte queste solo le trasformazioni di Fourier sono presenti). R manca molto, per cui ho smesso di lavorare con SciLab alcuni mesi fa. Se l'avesse chiesto allora, avrebbe potuto essere più specifico).
Questo non è un difetto di R, ma una specificità. Anche SciLab ha i suoi svantaggi (specifiche)). Il software mira a risolvere diversi problemi, in parte sovrapposti.
Stai costruendo la tua frase in modo sbagliato. Tu scrivi: "Non sono riuscito a trovare i filtri di cui ho bisogno*. Dato che non so a quali filtri sei interessato, eccone alcuni a colpo d'occhio:
Pacchetto mFilter - filtro Baxter-King, filtro Butterworth, filtro Christiano-Fitzgerald, filtro Hodrick-Prescott, filtro di regressione trigonometrica
Pacchetto FKF - Filtro di Kalman veloce
package kza -coeff() Kolmogorov-Zurbenko Fourier Transform
e molti, molti altri...
Inoltre, se siete esperti di filtri e conoscete le formule matematiche per calcolarlo, non c'è nessun problema a calcolarlo semplicemente. No?
Buona fortuna
Specificamente già detto. Per esempio - filtraggio. Non ci sono filtri in R in quanto tale, filtri nel senso di radio, e tutti i software di filtraggio. Trasformazione Z - assente. Le trasformazioni integrali sono assenti (di tutte queste solo le trasformazioni di Fourier sono presenti). R manca molto, per cui ho smesso di lavorare con SciLab alcuni mesi fa. Se l'avesse chiesto allora, avrebbe potuto essere più specifico).
Questo non è un difetto di R, ma una specificità. Anche SciLab ha i suoi svantaggi (specifiche)). Il software mira a risolvere diversi problemi, parzialmente sovrapposti.
Non si tratta di R, ma di te.
Per quanto ho capito, lei è abile in alcuni strumenti matematici e naturalmente cerca di usarli nel trading.
Penso che l'altro approccio sia più corretto: stiamo cercando problemi nel trading, e poi stiamo cercando strumenti per risolvere questi problemi.
R è un sistema specializzato per l'uso della statistica nel trading, ed è per questo che diversi matlab, matcad (skylab non è affatto conosciuto) non hanno quotato come concorrenti per R un decennio fa.
Più specificamente sui filtri.
Un collega qui sopra ne ha nominati alcuni.
Ma i filtri servono a dividere il segnale d'ingresso e il primo a spiccare è la tendenza. Quindi lo smoothing, che ha come risultato l'evidenziazione del filtro, è il primo passo in molti pacchetti R. Come strumenti di lisciatura dichiarati tali, ce ne sono molti altri, qualitativamente diversi, per esempio SSA (crawler), wavelets.
Ma in realtà lo pseudo-problema dei filtri R che hai identificato, ha radici molto più profonde.
Perché ne avete bisogno? Un filtro è uno strumento ausiliario. E R ha soluzioni pronte per costruire unità decisionali. Possiamo designare due linee principali: apprendimento automatico e ARMA-ARIMA-ARFIMA-ARCH-GARCH. Cosa c'entrano i filtri?