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...
아래는 내가 마무리하고 있는 내 기사에서 발췌한 두 가지입니다. 바퀴를 재발명하는 데 시간을 낭비할 필요가 없습니다. 전문가보다 더 잘 할 수는 없습니다. Python과 R은 이미 훌륭하게 통합되어 있습니다. 그냥 사용하세요.
" "TensorFlow" 라이브러리 사용
최근 빠르게 발전하는 심층 신경망 분야는 수많은 오픈 소스 라이브러리로 채워지고 있습니다. 널리 광고됨 텐서플로우(구글)CNTK(마이크로소프트) , 아파치 MXNet 그리고 많은 다른 사람들. 이러한 모든 주요 소프트웨어 개발자 및 기타 주요 소프트웨어 개발자가 R 컨소시엄의 구성원이라는 사실 때문에 이러한 모든 라이브러리에 대해 R용 API가 제공됩니다.
위의 모든 라이브러리는 매우 낮은 수준입니다. 초보자에게는 이 영역이 소화하기 어렵습니다. 이를 염두에 두고 Rstudio 팀은 R용 keras 패키지를 개발했습니다.
Keras는 빠른 실험에 중점을 두고 설계된 고급 신경망 API입니다. 가능한 한 최소한의 지연으로 아이디어에서 결과로 이동할 수 있는 능력은 좋은 연구를 수행하는 열쇠입니다. Keras에는 다음과 같은 주요 기능이 있습니다.
CPU 또는 GPU에서 동일하게 작업할 수 있습니다.
딥 러닝 모델의 프로토타입을 쉽게 만들 수 있는 친숙한 API입니다.
컨볼루션 네트워크(컴퓨터 비전용), 순환 네트워크(시퀀스 처리용) 및 이 둘의 조합에 대한 내장 지원.
다중 입력 또는 다중 출력 모델, 계층 공유, 모델 공유 등 임의의 네트워크 아키텍처를 지원합니다. 즉, Keras는 메모리 네트워크에서 신경 튜링 머신에 이르기까지 본질적으로 모든 딥 러닝 모델을 구축하는 데 적합합니다.
TensorFlow, CNTK 또는 Theano를 포함한 여러 백엔드에서 실행할 수 있습니다.
keras R 패키지를 설치 및 다운로드한 다음 TensorFlow, Python 및 환경을 포함하여 필요한 모든 것을 설치하는 keras::install_keras() 함수를 실행하기만 하면 됩니다. 가상 환경 또는 콘다 . 그냥 작동합니다! GPU에 Keras 및 TensorFlow를 설치하는 방법에 대한 지침은 다음을 참조하세요. 여기 . 자세한 내용은 기사 ."
소스 코드를 변경할 필요가 없습니다(시작 데이터는 모든 Keras 모델 및 tfestimators 에 대해 자동으로 캡처됨).
DNN의 프로세스 및 학습 결과에 대한 최상의 시각화는 TensorBoard 에서 제공합니다.
물론 딥 러닝 전문가에게는 tensorflow 패키지를 사용하여 저수준 TensorFlow 라이브러리로 직접 작업할 수 있는 기회가 주어집니다.
이 모든 패키지는 Python 모듈, 함수 및 클래스에 대한 핵심 - 그물형 - R 인터페이스를 기반으로 합니다. Python에서 호출될 때 R 데이터 유형은 자동으로 해당하는 Python 유형으로 변환됩니다. 값이 Python에서 R로 반환되면 다시 R 유형으로 변환됩니다. 자세히 살펴볼 가치가 있습니다.
이러한 모든 패키지는 잘 문서화되어 있으며, 수많은 예제가 제공되고 지속적으로 발전하는 개발자 클래스를 고려할 때 놀라운 일이 아닙니다. 따라서 우리는 기계 학습 분야에서 가장 발전된 고급 딥 러닝 모델(DNN, RNN, CNN, LSTM, VAE 등), 강화 학습(RL) 및 기타 많은 Python 개발을 사용할 수 있는 특별한 기회를 받았습니다. 터미널의 전문가와 지표, 충분한 지식과 경험"
Python과 MT의 통합이 거의 완료되었습니다. 추가 DLL을 작성해야 했습니다. 작은 것들이 남았습니다. mqh를 끝내고 문서에 씁니다. 라이브러리에는 많은 기능이 없지만 충분합니다. Python 스크립트를 다운로드하여 실행할 수 있습니다. 그리고 거기에서 어떤 함수도 호출하십시오. 목록에 대한 작업이 있지만 1차원적이고 균질한 작업만 있을 것입니다. 저것들. MQL 어레이는 목록으로 또는 그 반대로 변환됩니다.
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...
하지만 R 튜토리얼은 좋은데.. 기본과 선형 모델부터 가치와 선지자의 페이스북까지.. ( 내가 여기에 선지자를 던지는 것은 헛된 것이 아니다. 특정 서클에 관심이 있고 사용하기 매우 쉽기 때문이다 ) 거의 나는 파이썬을 버렸던 것과 동일하지만 더 자세히는 R 선생님으로부터
일반적으로 계량 경제학 에서 신경망으로 이동하고 그 반대로 이동하는 것은 물론 논리적입니다. 이미 있는 것을 공부하고(대학에서 공부하지 않았다면) 성찰의 느낌을 갖기 위해 그리드에 고정
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...
그렇다면 matlab이 맞을까요? NS를 포함한 모든 ML 도구가 금융 시장을 위한 타사 도구일까요?
글쎄요, 그렇습니다. 이것들은 기성품 경제가 아닙니다. 모델이지만 모든 영역에 사용할 수 있는 범용 도구 세트일 뿐입니다.
비모수 경제학 은 MO와 퍼지 논리에 관한 것이지만 아직 이해할 수 있는 것은 보지 못했습니다. 아마도 일부 일반적인 접근 방식이 개발되지 않았기 때문일 것입니다. 글쎄, DNN에 더 많은 지표를 넣고 어떻게 작동하는지 명확하지 않은 것이 무엇인지 명확하지 않은 것을 제외하고는 :)
여기에 선지자의 또 다른 예가 있지만 R의 경우(파이썬에서는 이해하지 못했습니다)
데이터가 변환되고 베어 따옴표가 아닌 경우 일반적으로 Arima가 규범을 예측하는 것이 더 좋을 것이라고 생각합니다.
재미로 아리마와 비교
https://strategy.doubledoji.com/how-to-use-facebooks-prophet-algorithm-in-forex-trading/
여기에 연구와 함께 또 다른 큰 발판이 있습니다.
https://msperlin.github.io/pafdR/research-scripts.html
여기에 선지자의 또 다른 예가 있지만 R의 경우(파이썬에서는 이해하지 못했습니다)
데이터가 변환되고 베어 따옴표가 아닌 경우 일반적으로 Arima가 규범을 예측하는 것이 더 좋을 것이라고 생각합니다.
재미로 아리마와 비교
https://strategy.doubledoji.com/how-to-use-facebooks-prophet-algorithm-in-forex-trading/
아치에서 테스트해야 합니다. 아치 효과가 없는 시계열 도 있지만 만약 그렇다면 가치가 필요하고 완전히 특정한 것을 선택해야 하고(많이 있음) 분포를 모델링하는데 매우 유용하다. .
아래는 내가 마무리하고 있는 내 기사에서 발췌한 두 가지입니다. 바퀴를 재발명하는 데 시간을 낭비할 필요가 없습니다. 전문가보다 더 잘 할 수는 없습니다. Python과 R은 이미 훌륭하게 통합되어 있습니다. 그냥 사용하세요.
" "TensorFlow" 라이브러리 사용
최근 빠르게 발전하는 심층 신경망 분야는 수많은 오픈 소스 라이브러리로 채워지고 있습니다. 널리 광고됨 텐서플로우(구글) CNTK(마이크로소프트) , 아파치 MXNet 그리고 많은 다른 사람들. 이러한 모든 주요 소프트웨어 개발자 및 기타 주요 소프트웨어 개발자가 R 컨소시엄의 구성원이라는 사실 때문에 이러한 모든 라이브러리에 대해 R용 API가 제공됩니다.
위의 모든 라이브러리는 매우 낮은 수준입니다. 초보자에게는 이 영역이 소화하기 어렵습니다. 이를 염두에 두고 Rstudio 팀은 R용 keras 패키지를 개발했습니다.
Keras는 빠른 실험에 중점을 두고 설계된 고급 신경망 API입니다. 가능한 한 최소한의 지연으로 아이디어에서 결과로 이동할 수 있는 능력은 좋은 연구를 수행하는 열쇠입니다. Keras에는 다음과 같은 주요 기능이 있습니다.
keras R 패키지를 설치 및 다운로드한 다음 TensorFlow, Python 및 환경을 포함하여 필요한 모든 것을 설치하는 keras::install_keras() 함수를 실행하기만 하면 됩니다. 가상 환경 또는 콘다 . 그냥 작동합니다! GPU에 Keras 및 TensorFlow를 설치하는 방법에 대한 지침은 다음을 참조하세요. 여기 . 자세한 내용은 기사 ."
"tfruns 패키지는 TensorFlow로 실험을 수행하도록 설계되었습니다. tfruns 패키지는 R에서 TensorFlow 교육 및 실험을 관리하기 위한 도구 세트를 제공합니다.
DNN의 프로세스 및 학습 결과에 대한 최상의 시각화는 TensorBoard 에서 제공합니다.
물론 딥 러닝 전문가에게는 tensorflow 패키지를 사용하여 저수준 TensorFlow 라이브러리로 직접 작업할 수 있는 기회가 주어집니다.
이 모든 패키지는 Python 모듈, 함수 및 클래스에 대한 핵심 - 그물형 - R 인터페이스를 기반으로 합니다. Python에서 호출될 때 R 데이터 유형은 자동으로 해당하는 Python 유형으로 변환됩니다. 값이 Python에서 R로 반환되면 다시 R 유형으로 변환됩니다. 자세히 살펴볼 가치가 있습니다.
이러한 모든 패키지는 잘 문서화되어 있으며, 수많은 예제가 제공되고 지속적으로 발전하는 개발자 클래스를 고려할 때 놀라운 일이 아닙니다. 따라서 우리는 기계 학습 분야에서 가장 발전된 고급 딥 러닝 모델(DNN, RNN, CNN, LSTM, VAE 등), 강화 학습(RL) 및 기타 많은 Python 개발을 사용할 수 있는 특별한 기회를 받았습니다. 터미널의 전문가와 지표, 충분한 지식과 경험"
행운을 빕니다
동시에 데이터 사탄주의에 전문적으로 연루되지 않은 1인칭 시점에서는 전략의 복잡성과 작업량이 너무 많아집니다. :) 비록 언뜻 보기에는 그렇지 않을 수도 있습니다.
Python과 MT의 통합이 거의 완료되었습니다. 추가 DLL을 작성해야 했습니다. 작은 것들이 남았습니다. mqh를 끝내고 문서에 씁니다. 라이브러리에는 많은 기능이 없지만 충분합니다. Python 스크립트를 다운로드하여 실행할 수 있습니다. 그리고 거기에서 어떤 함수도 호출하십시오. 목록에 대한 작업이 있지만 1차원적이고 균질한 작업만 있을 것입니다. 저것들. MQL 어레이는 목록으로 또는 그 반대로 변환됩니다.
하지만 R 튜토리얼은 좋은데.. 기본과 선형 모델부터 가치와 선지자의 페이스북까지.. ( 내가 여기에 선지자를 던지는 것은 헛된 것이 아니다. 특정 서클에 관심이 있고 사용하기 매우 쉽기 때문이다 ) 거의 나는 파이썬을 버렸던 것과 동일하지만 더 자세히는 R 선생님으로부터
일반적으로 계량 경제학 에서 신경망으로 이동하고 그 반대로 이동하는 것은 물론 논리적입니다. 이미 있는 것을 공부하고(대학에서 공부하지 않았다면) 성찰의 느낌을 갖기 위해 그리드에 고정
음, 일반적으로 계량 경제학의 신경망은 별개이며 주요 주제가 아닙니다(현재로서는)
https://msperlin.github.io/pafdR/
일반적으로 계량 경제학 에서 신경망으로 이동하고 그 반대로 이동하는 것은 물론 논리적입니다. 이미 있는 것을 공부하고(대학에서 공부하지 않았다면) 성찰의 느낌을 갖기 위해 그리드에 충실
음, 일반적으로 계량 경제학의 신경망은 별개이며 주요 주제가 아닙니다(현재로서는)
https://msperlin.github.io/pafdR/
몇 년 전 저는 matlab에 관심이 있었고 "Econometrics"라는 도구 상자의 계량 경제학 도구에 대한 제 생각과 달리 GARCH 모델만 있었습니다.
결과적으로 MO에 종사. 무엇보다도 나는 놀랐습니다. 이것은 금융 시장에서 ML을 적용하는 것에 대한 매우 빈약한 간행물입니다.
최근에 나는 GARCH로 돌아왔고 나를 놀라게 한 것은 증권 거래소, 지수, 선물 및 통화 쌍과 같은 금융 시장에서 GARCH의 사용에 대한 엄청난 수의 간행물이었습니다. 그냥 헛소리.
그렇다면 matlab이 맞을까요? NS를 포함한 모든 ML 도구가 금융 시장을 위한 타사 도구일까요?
그렇다면 matlab이 맞을까요? NS를 포함한 모든 ML 도구가 금융 시장을 위한 타사 도구일까요?
글쎄요, 그렇습니다. 이것들은 기성품 경제가 아닙니다. 모델이지만 모든 영역에 사용할 수 있는 범용 도구 세트일 뿐입니다.
비모수 경제학 은 MO와 퍼지 논리에 관한 것이지만 아직 이해할 수 있는 것은 보지 못했습니다. 아마도 일부 일반적인 접근 방식이 개발되지 않았기 때문일 것입니다. 글쎄, DNN에 더 많은 지표를 넣고 어떻게 작동하는지 명확하지 않은 것이 무엇인지 명확하지 않은 것을 제외하고는 :)