Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 250

 
pantural:
OK, mas e se trabalharmos como limitadores, cotando, ficando de ambos os lados como nas trocas de moeda, vendendo liquidez? Por que você precisa de previsões?
pantural:
Essa é a resposta, ficar de pé limitadores de ambos os lados e fazer um lucro sem riscos.
Todas as negociações requerem previsões das condições futuras do mercado, não importando tendências, recuos, MM, arbitragem, volatilidade, em todos os lugares.
 
 

Demora muito tempo.

Alguém pode me dizer como trazer uma matriz, para análise e posterior diagnóstico através de transformações wavelet?

111112468
111123579
1111346810
1112457911
11135681012
11146791113
111578101214
112689111315
1137910121416
11481011131517
12591112141618
136101213151719
147111314161820
158121415171921
169131516182022
271014161719211
381115171820221
49121618192111
510131719202211
61114182021111
71215192122111
8131620221111
914172111111
1015182211111
 

Eu não sou muito bom em wavelets, mas alguns exemplos com o pacote dplR foram postados aqui, então eu vou confiar neles.

1) Esta é uma série temporal, portanto a matriz tem que ser de alguma forma convertida em um vetor longo. Você tem, por exemplo, cada linha da matriz é como uma janela deslizante de comprimento 9, e o offset da janela em cada nova linha = 0,5. Vou adicionar um último elemento de cada segunda fila ao vector. Seria melhor se você pegasse seu vetor como ele é, sem as janelas e matrizes deslizantes.
Eu tenho uma série cronológica como esta - 1 1 1 1 1 1 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 1 1 1 1 1 1 1.

2) O que está sombreado no gráfico não é confiável e não pode ser usado para previsões futuras. A cor "mais à direita na escala" na zona mais à direita sem sombra é verde (para os períodos 2 a 8).
E a resposta seria "atualmente períodos de 2 a 8 dominam", o que é realmente inútil. Qualquer que seja o vetor de entrada, essa é a resposta :).

inputMatrix <- t(matrix(c(1,    1,      1,      1,      1,      2,      4,      6,      8,
                          1,    1,      1,      1,      2,      3,      5,      7,      9,
                          1,    1,      1,      1,      3,      4,      6,      8,      10,
                          1,    1,      1,      2,      4,      5,      7,      9,      11,
                          1,    1,      1,      3,      5,      6,      8,      10,     12,
                          1,    1,      1,      4,      6,      7,      9,      11,     13,
                          1,    1,      1,      5,      7,      8,      10,     12,     14,
                          1,    1,      2,      6,      8,      9,      11,     13,     15,
                          1,    1,      3,      7,      9,      10,     12,     14,     16,
                          1,    1,      4,      8,      10,     11,     13,     15,     17,
                          1,    2,      5,      9,      11,     12,     14,     16,     18,
                          1,    3,      6,      10,     12,     13,     15,     17,     19,
                          1,    4,      7,      11,     13,     14,     16,     18,     20,
                          1,    5,      8,      12,     14,     15,     17,     19,     21,
                          1,    6,      9,      13,     15,     16,     18,     20,     22,
                          2,    7,      10,     14,     16,     17,     19,     21,     1,
                          3,    8,      11,     15,     17,     18,     20,     22,     1,
                          4,    9,      12,     16,     18,     19,     21,     1,      1,
                          5,    10,     13,     17,     19,     20,     22,     1,      1,
                          6,    11,     14,     18,     20,     21,     1,      1,      1,
                          7,    12,     15,     19,     21,     22,     1,      1,      1,
                          8,    13,     16,     20,     22,     1,      1,      1,      1,
                          9,    14,     17,     21,     1,      1,      1,      1,      1,
                          10,   15,     18,     22,     1,      1,      1,      1,      1
                         ), ncol=24, nrow = 9))

#создаём из матрицы временной ряд
for(i in seq(from = 1, to = nrow(inputMatrix), by = 2)){
  if(i==1){
    #первая строка матрицы берётся как есть`
    tsVector <- inputMatrix[i,]
  }else{
    #от каждой строй строки берётся последний элемент
    tsVector <- c(tsVector, inputMatrix[i,ncol(inputMatrix)])
  }
}

#полученный вектор
tsVector

library(dplR)

#рассчёт вейвлетов
waveletObj <- morlet(tsVector)

#показать расчитанные коэффициенты
waveletObj

#график
wavelet.plot(waveletObj)


 
Dr. Trader:

Eu não sou muito bom em wavelets, mas há exemplos de pacote dplR, eu vou confiar neles.

1) Esta é uma série temporal, portanto a matriz tem que ser de alguma forma convertida em um longo vetor. Você tem, por exemplo, cada linha da matriz é como uma janela deslizante de comprimento 9, e o offset da janela em cada nova linha = 0,5. Vou adicionar um último elemento de cada segunda fila ao vector. Seria melhor se você pegasse seu vetor como ele é, sem as janelas e matrizes deslizantes.
Saí com uma série cronológica como esta - 1 1 1 1 1 1 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 1 1 1 1 1 1 1.

2) O que está sombreado no gráfico não é confiável e não pode ser usado para prever o futuro. A cor "mais à direita na escala" na área sem sombra é verde (para o período = 8).


Ooo obrigado, eu vou ver isso!
 

O que o R

Alguém sabe se os números precisam ser convertidos em valores trigonométricos para a transformação wavelet?

Ou o que precisam de ser convertidos para iniciar os cálculos?

O que é R?

 
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Já tentou usar o google?
 
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Bem, se a Radius, então novamente não está muito claro. Definitivamente não é uma linguagem de programação))
 
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O que é R?

A transformação de Fourier dá resultados em números complexos onde existem partesreais e imaginárias. R nessas fórmulas significa trabalhar sem parte imaginária.