Trading is all about forecasting price. If you have been reading my Forex Strategies 2.0 Blog, you must have seen I am focusing more and more on algorithmic trading. If you can forecast currency pair price with a reasonable degree of accuracy, you can make a lot of pips. Markets have changed a lot. Today algorithms rule the market. Wall Street...
Here we will present three elaborate examples of financial research with R. Every script provided here is reproducible, using refreshable data from the internet. You can download the code and replicate all results. Each research script is saved in a single .Rmd file and is available in the book repository, folder . The first example of research...
Сегодня Яндекс выложил в open source собственную библиотеку CatBoost, разработанную с учетом многолетнего опыта компании в области машинного обучения. С ее помощью можно эффективно обучать модели на разнородных данных, в том числе таких, которые трудно представить в виде чисел (например, виды облаков или категории товаров). Исходный код...
Welcome to the book site of Processing and Analyzing Financial Data with R. Here you can find the full online content of the book. The book is also available as an ebook (Amazon) and hardcover (CreateSpace / Amazon). If you liked the material and are using the book, please consider purchasing it. As an author, I certainly appreciate the gesture...
これはprophetの別の例ですが、Rの場合です（pythonは私にはうまくいきませんでした）。
引用ではなく、データを変換すれば、有馬よりも良い予測になると思います。
と有馬と比較して興味を持つ
https://strategy.doubledoji.com/how-to-use-facebooks-prophet-algorithm-in-forex-trading/
こちらも素晴らしい研究成果です。
https://msperlin.github.io/pafdR/research-scripts.html
これはprophetの別の例ですが、Rの場合です（pythonは私にはうまくいきませんでした）。
引用ではなく、データを変換すれば、有馬よりも良い予測になると思います。
と有馬と比較して興味を持つ
https://strategy.doubledoji.com/how-to-use-facebooks-prophet-algorithm-in-forex-trading/
アーチ上でテストする必要があります。時にはアーチ効果のない時系列も あるが、もしあるとすれば、それはgarchが必要であり、あるものをピックアップして（たくさんある）、分布をモデル化することが非常に有効である。
以下は、現在仕上げ中の拙稿からの抜粋です。自転車を再発明するような無駄な時間は必要ないのです。プロよりうまくは作れないでしょう。PythonとRはすでに素晴らしく統合されています。使うだけです。
"TensorFlowライブラリの使用"。
最近、急成長しているディープニューラルネットワークの分野は、多くのオープンソースライブラリによって充実してきています。広く宣伝されているTensorFlow(Google)、CNTK(Microsoft)、Apache MXNetなど。これらのライブラリや他の主要なソフトウェア開発者がRコンソーシアムの一員であることから、これらのライブラリすべてにRへのAPIが提供されています。
上記のライブラリは、いずれも非常に低レベルのものです。このあたりは、初心者が学ぶには、消化が難しいところです。このような背景から、RstudioチームはRのパッケージであるkerasを 開発しました。
Kerasは高水準のニューラルネットワークAPIで、素早く実験できることに重点を置いて設計されています。アイデアから結果まで、できるだけ遅れないように進めることが、良い研究をするためのポイントです。Kerasは以下のような主な特徴を持ちます。
keras Rパッケージをインストールしてダウンロードし、keras :: install_keras () 関数を実行するだけで、TensorFlow、Python、その他必要なもの (Virtualenv やConda 環境など) をインストールすることができます。まさに「効く！」。GPUへのKerasとTensorFLowのインストール方法については、こちらをご覧ください。これです。詳しくは記事をご覧 ください。"
"tfruns"パッケージは、TensorFlowの実験用です。tfruns パッケージは、TensorFlowの学習や実験をRから制御するためのツール群を提供します。
TensorBoardは、DNNの学習過程と結果を最適に視覚化することができます。
もちろん、深層学習愛好家は、tensorflow パッケージを使って、低レベルのTensorFlowライブラリを直接操作することもできます。
これらのパッケージはすべて、Pythonのモジュール、関数、クラスに対する基本的な-網目状の-Rインタフェースに基づいています。 Pythonで呼び出されると、Rのデータ型は自動的に同等のPythonの型に変換されます。PythonからRに値が返されるとき、Rの型に変換して返されます。じっくりと検討する価値がある。
これらのパッケージはすべて、開発者クラスを考えれば驚くことではありませんが、よく文書化されており、大量のサンプルが提供されており、常に進化しています。したがって、我々は専門家や指標で使用するユニークな機会を持っている最も先進的で高度な深層学習モデル（DNN、RNN、CNN、LSTM、VAEなど）、強化学習（RL）と機械学習の分野でパイソンの他の多くの開発、十分な知識と経験を持っている場合".
グッドラック
同時に、その戦略の複雑さと作業量は、専門的に悪魔崇拝に携わっていない1人の人間には多すぎるということでもあります。
PythonとMTの統合はほぼ終了。DLLを追加で書く必要があった。小さなものがいくつか残っています。mqhを完成させ、ドキュメントを作成する。ライブラリの機能は多くないが、十分だ。Pythonスクリプトを読み込んで実行することが可能です。また、そこから任意の関数を呼び出すこともできます。リストでも動作しますが、1次元で均質なもののみです。つまり、MQLの配列はリストに変換され、また元に戻ります。
しかし、Rのチュートリアルは良いですね。基礎や線形モデルからGarchやFacebook prophetまで...。(ここでprophetをアップロードするのは、ある界隈で関心を呼び起こし、非常に 使いやすいからです) pythonの場合とほぼ同じですが、より詳細にはRの先生から
一般に、計量 経済学からニューラルネットワークに行くのは論理的ですが、その逆はありません。つまり、（大学で勉強していない人は）すでにあるものを勉強して、それを反省材料にし、グリッドに沈めるのです
そして一般的には、計量経済学におけるニューラルネットワークは別格であり、（まだ）メインテーマではないことに注意してください。
https://msperlin.github.io/pafdR/
一般に、計量経済学から ニューラルネットワークに行くことはもちろん論理的であり、その逆はありえない。つまり、（大学で勉強していなければ）すでに存在するものを勉強し、考えるべきことを持ち、そしてネットワークにはまるということである
そして一般的には、計量経済学におけるニューラルネットワークは別格であり、（まだ）メインテーマではないことに注意してください。
https://msperlin.github.io/pafdR/
数年前、私はMatlabに興味を持ち、計量経済学のツールに関する私の考えとは異なり、「計量経済学」という名前のツールボックスにはGARCHモデルだけがありました。
MEをすることになった。私が最も驚いたのは、金融市場への手口適用に関する出版物が非常に少ないことです。
最近、私はGARCHに戻り、金融市場（証券取引所、指数、先物、通貨ペア）へのGARCHの適用に関する多くの出版物に驚かされました。まさに爆笑です。
ということは、matlabが正しいのかも？もしかして、NSを含むすべてのIO商品は、金融市場の第三者ツールなのでは？
ということは、matlabが正しいのかも？もしかしたら、NSを含むすべてのIOツールは、金融市場向けのサードパーティツールなのでは？
そうですね、既製の計量経済学的モデルではなく、あらゆる分野に共通するツール群に過ぎません。
ノンパラメトリック計量経済学は IRとファジーロジックだけなのですが、共通のアプローチができていないせいか、はっきりしたものを見たことがありません。仕組みがよくわからない :) 。