This article highlights using prophet for forecasting the markets. You can find a jupyter notebook with the full code used in this post here. For this article, we’ll be using S&P 500 data from FRED. You can download this data into CSV format yourself or just grab a copy from the my github ‘examples’ directory here. let’s load our data and plot...
Keras is a high-level neural networks API, written in Python and capable of running on top of TensorFlow, CNTK, or Theano. It was developed with a focus on enabling fast experimentation. Being able to go from idea to result with the least possible delay is key to doing good research. Use Keras if you need a deep learning library that: Allows...
Neeraj Bokde, Gualberto Asencio-Cortes and Francisco Martinez-Alvarez
cran.r-project.org
This section discusses about the examples to introduce the use of the PSF package and to compare it with auto.arima() and ets() functions, which are well accepted functions in the R community working over time series forecasting techniques. The data used in this example are ’nottem’ and ’sunspots’ which are the standard time series dataset...
特に多次元クラスタリングを使う場合、ベクトルに特徴を持たせて、例えば増分でラグを持たせて...グループに分けてみる、つまりどの特徴が将来どの増分に対応するかを考えることができる
この集合を、例えばNSの学習に応用する...つまりデータマイニングのように
はい、まさにトレーニングの前に......またはTSのための別物として
ちなみに、多くのPythonパッケージ（Rでもあるはず）には、batch_sizeの他にtime_stepsというものがあり、時系列解析に使われているだけです。つまり、time_stepsの長さの行列がすぐに入力に与えられ、それがモデル内のテンソル内で考慮されるのである。
慣れていない私は、ちょっと驚くかもしれません。
市場は相互につながっているので、資本は1つの全体システムの中で流れています。ですから、良いディープモデルと計算資源が あれば、もちろんこうしたお金の塊の動きもキャッチできるのです。
特に多次元クラスタリングを使う場合、ベクトルに特徴を持たせて、例えば増分でラグを持たせて...グループに分けてみる、つまりどの特徴が将来どの増分に対応するかを考えることができる
この集合を、例えばNSの学習に応用する...つまりデータマイニングのように
はい、まさにトレーニングの前に......またはTSのための別物として
また、データマイニングについては、@Mihail Marchukajtesの オプションとボラティリティ・スマイルについてのアイデアがよかったです。ただ、パーサーに不具合があった。
今のところ、最適化された自己回帰モデルと適応的な要素の未知の組み合わせのようなものがあります。未知のものですが、楽しいです。）
という感じです。
アイデアが出尽くしたらインターマーケット分析とか、オプションのような外部情報とかやってみようかな。新しいことを学んだのであれば、うまくいくのですが、アイデアが出尽くしたときはそうもいきません。
スプレッドを考慮するならば、問題を発見する。そして、ピプシング的なことをする場合はスプレッドが必要です。
そのため、トレーニング時には、CopySpreadを通じて履歴からデータをアンロードし、バー上に最小限のスプレッドが存在することになります。そして、MOEはpobar分析を導くので、その後、適切にスプレッドを考慮するために、計算が行われた瞬間、すなわちOpen、Close、HighまたはLow（このスプレッドを追加したいものに応じて）に必要とされます。例えば、私はOpen priceで仕事をしています。また、当然ながらバーでの最小スプレッドは、バーが開く瞬間のスプレッドと等しくなることはほとんどありません。その結果、TPやSLが現実に設定されるものと10～20ポイント異なる場合があります。つまり、システムの収益性は、MOモデルが想定しているものとは全く異なるものになるのです。
そのため、バーへのスプレッドを最小限に抑えたトレーニングは、現実には再現できないのです。
つまり、2か所で問題が発生しているのです。
1 - 歴史の中で、私たちは学ぶ（スプレッドが異なる）上。
2 - 取引を行う時点（バーの開店時に決定する場合）。スプレッドが違えば、TPやSLも違ってきます。この特殊性は、オープンプライスと リアルティックの学習済みモデルの結果を比較したときに気づきました。その差は非常に大きい。つまり、実際の取引でもその差は大きくなります。
スプレッドを使わない（つまり、ティーチングシステムの能力からスキャルピングを使う可能性を否定する）か、実ティックでトレーニング用のマトリックスを収集し、実ティックでテストするか、どちらかです - 始値テストよりはるかに時間がかかります。別の方法として、処理を高速化するために、実際のティックを通過させ、必要なスプレッドを収集するカスタムシンボルを以前に作成することができます。
これまでのMOモデルを見ると、エントリーするかしないかの判断はモデルで行い、あとは資金管理とトレード戦略の問題です。
要するに、エントリーポイント、プロフィットレシオ、ピップスカウントは、単純なモデルのためのすべてではないのです。特にニューラルネットワークはローソク足の履歴からよく学習します。
エントリー/イグジットポイントの選択など、細かい部分をMetaTrader 2に移管するのであれば、2番目のモデルで行うことになります。あるいは、モデルを複雑にする。その場合、並列テンソルを使った深層学習だけが効果的に機能する。
これまでのMOモデルを見てみると、エントリーするかしないかの判断はモデルで行い、あとは資金管理とトレード戦略の問題です。
要するに、エントリーポイント、利益率、ピップカウンティングなど、すべてが単純なモデルのためではないのです。さらに、ニューラルネットワークはローソク足の履歴からよく学習する。
エントリー/イグジットポイントの選択など、細かい部分をMetaTrader 2に移管すれば、2番目のモデルで行うことになりますね。この場合、並列テンソルを用いたディープラーニングのみが有効である。
facebookのプロフェットはもう試されましたか？
なぜか私の liba はインストールを頑なに拒み、anaconda や python を入れてもインストール段階でハングして終わりです。
いやはや面白いものです。
http://pythondata.com/stock-market-forecasting-with-prophet/
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なぜか私の liba はインストールを頑なに拒み、anaconda や python を入れてもインストール段階でハングして終わりです。
いやはや面白いものです。
http://pythondata.com/stock-market-forecasting-with-prophet/
これらの記事を読んで、正直なところ、ブラウン博士のアプローチには感心しない。
一方、図書館は面白いですね。トレンドモデルにも目を通すと、きっと面白いことになると思います。
やはりKerasにこだわって います。特に強化学習は、Keras-RLと 組み合わせることで、簡単に実装することができます。
インストール時の注意点として、Anacondaを使用する場合、パッケージは「pip」ではなく「conda」を介してインストールする必要があります。
なぜか私のリバは頑なにインストールを拒否するのですが・・・。
https://cran.r-project.org/web/packages/PSF/vignettes/PSF_vignette.html
vr用の「上級者向け」ゲームで泣かないでください))。
https://cran.r-project.org/web/packages/PSF/vignettes/PSF_vignette.html
pythonの場合、以下のようなものが見当たりません。
もういろいろと溜まっているので、そろそろ新しいボットを作ろうかな :)
インストールに関する注意点として、Anacondaを使用する場合、パッケージは「pip」ではなく「conda」を介してインストールする必要があります。
はい、condu経由でやって、裸のpythonでpip経由でやりました...システム自体にバグがあって、ダウンロードしたものをビルドしてコンパイルできない...手でダウンロードし直さないといけないのかもしれませんね
というのは、何も心配することはありません。