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”...
fractional.mq5インジケータをテストしました。その結果、帰国子女を対象とした場合と比較して、有意な差は認められなかった。RVI指標を用いた非現実的な良好な結果 series[i] = iRVI(NULL, 0, 14, MODE_MAIN, i+1) - iRVI(NULL, 0, 14, MODE_MAIN, i+2).エクイティ成長率のグラフは以下のスクリーンショットのとおりです。このような結果が観察されましたが、驚くべきは、教師がいなくても学習が行われることです。あとは、テスターで性能を確認するのみです。その結果、ldhmmは金融時系列分析に有用な多くの補助機能を備えた、より徹底したHMMパッケージであるという結論に達しました。
fractional.mq5インジケータをテストしました。帰国子女を対象とした場合と比較して、あまり良い結果が出ていない。RVI指標を用いたトレーニングサンプルでは信じられないほど良い結果 series[i] = iRVI(NULL, 0, 14, MODE_MAIN, i+1) - iRVI(NULL, 0, 14, MODE_MAIN, i+2)となりました。これらの結果は観察領域で得られたものですが、驚くべきは、教師がいなくても学習は起こるということです。あとは、テスターで性能を確認するのみです。その結果、ldhmmは金融時系列分析に有用な多くの補助機能を備えた、より徹底したHMMパッケージであるという結論に達しました。
そうでなければ、ワイルドカードになるかもしれませんね。
また、トレッシュホールドは1e-05が最適です。
実際、両者に大きな違いはありません :) 最初の方がより敏感です。
いいね、サンプルウーハーとかあったら荒れそうでいいんだけど。
そして、どのような分数パラメータを使用したのでしょうか？ 例えば、0.1に減少させ、トレッシュホールド1e-05が最適なのでしょうか？
ああ、度数とトレッシュホールドを変えてみたんだ。どの設定でも信号の周波数は低かった。これからldhmmで表示されるものを見てみます。
ldhmmパッケージのmq4インジケータを投稿しています。
そして、私のデータには誰も何も試していない(( しかし、多くの空論が書き込まれている(
Pのコードも載せていただけると嬉しいです。
そして、誰も私のデータで何も試していない(( でも、これだけ空っぽのものが書き込まれている((
Pコードも掲載していただけると幸いです。
まだ時間がないので、回路に関する文献をダウンロードしたのですが、まだ読めていません。
ソースコードを見る
+ どのようなデータセットをお持ちですか？なぜ、自分のモデルを変な桁に直さなければならないのか、わからない。
Pコードも掲載していただけると嬉しいのですが？
コード付きのインジケーターが添付されています。コードは本当に櫛の歯が立たないような古めかしいものですが、ちゃんと動きます。
+ どのようなデータセットをお持ちですか？
彼らは、市場のほとんどすべての反転を説明する（そして予測する）イベントを計算している、あなたがデータセットと価格を比較した場合、それは明らかに表示されていますが、誰もこれをやっていない、しかし、多くの知恵遅れは、次のようにすべての種類のナンセンスを書き始めた - はい移動平均が優れて います。
"すべては未来を覗くために "そう......。
理解しがたい数字にモデルを当てはめることに何の意味があるのだろうか。
私がお願いしたのは、同じことを別のパッケージ、たとえばpythonでやってくださいということだけです。 4分、4行のコードで 完了します。
しかし、何かを読み、理論を学び、それを書き、コミュニケーションをとるようになったのですね。
その結果、大量のページを書いてしまい、何を頼まれたのか忘れてしまった）、4行のコードに4分 かけるように言われました。
残念です...。
コード付きのインジケーターが添付されています。コードは本当に櫛の歯が立たない古風なものですが、機能します。
データセットと価格を比較すれば、市場のほとんどすべての反転を説明する（そして予測する）いくつかのイベントの計算は、それがはっきりと目に見えるが、誰もそれを行っていない、しかし、すべての種類のナンセンスを書き始めた知恵遅れの束があった - "はい、移動平均が 良い "のような。
"すべては未来を覗くために" そう......
私がお願いしたのは、同じことを別のパッケージ、たとえばpythonでやってくださいということだけです。 4行のコードで4分間の 練習です。
しかし、何かを読み、理論を学び、それを書き、コミュニケーションをとるようになったのですね。
その結果、大量のページを書いてしまい、何を頼まれたのか忘れてしまった）、4行のコードに4分 かけるように言われました。
というのは残念ですが...。
µlがわからない、把握しようとしたが、いろいろ混ざっている、コードとRを載せればもっといい、数行のコードがあるだけで、何がどこにあるのか、すべてが明確になるはずだ。というのも、そのPythonパッケージでさえ、遷移確率の行列や平均の行列などを入力しなければならず、そのように動作しないのです。どこから入手するのですか？その場で仕組みが分からないので、アルゴリズム全体を読む必要があります
で、実際には2行のコードがあります。
と、とにかく念のために言っておくと、状態空間モデルはマルコフ過程とマルコフ決定過程に分けられる。私は2つ目を担当したことがありますが、1つ目はあなたのケースですね。そしてそこには、アルゴリズムの亜種も存在する。
アサヒレンカは、何を言ってもずっと燃えている。
で、本当に2行のコードが入っていますね。
まあ、大雑把に言えばそうなんですが、http://gekkoquant.com/2014/09/07/hidden-markov-models-examples-in-r-part-3-of-4/ すべての根拠となった記事はこちらです。
そして、ここに記事中の例のコードスニペットを掲載します。
データ処理と可視化を取り除けば、3行のコードになります。