Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1508

[Ilya Antipin]

mytarmailS:

como vai a conselheira ilya?

Estou desapontado com o graal. Há um forte desvio em relação aos meus cálculos teóricos e suposições. Fui inspirado pelo artigo de mesmo nome de Maxim para estudar o fenômeno da chamada memória de longoalcance oudependência de longo alcance .Eu escrevi um indicador baseado na ARFIMA. Os autores afirmam que tem uma melhor capacidade de previsão do que aARIMA.

[Yuriy Asaulenko]

Ilya Antipin:

Desapontado. Há um forte desvio em relação aos meus cálculos teóricos e suposições. O artigo de mesmo nome do Maxim inspirou-me a estudar fenómenos de memória longa oude dependência de longo alcance...

Não existe tal coisa, não tens de te preocupar com isso.

[Maxim Dmitrievsky]

Ilya Antipin:

Estou desapontado com o graal. Há um forte desvio em relação aos meus cálculos teóricos e suposições. O artigo de Maxim com o mesmo nome inspirou-me a estudar o fenómeno da chamada memória de longa duração ou dependência de longo alcance .Eu escrevi um indicador baseado na ARFIMA. Na opinião dos autores, tem uma melhor capacidade de previsão do que a ARIMA.

O LRD flutua em ondas, faz sentido filtrar áreas com en alto, então as previsões fazem sentido, para uma pequena perspectiva. E escolhe uma janela.

As correntes são más para o agrupamento? Estou quase a conseguir, vou reescrevê-las para o mql por diversão, deixe-as estar no meu arsenal.

[mytarmailS]

Ilya Antipin:

Estou desapontado com o graal.

Então, tentou o indicador que atirei com as correntes? Ou só estava a brincar com os preços?

[Maxim Dmitrievsky]

Psicólogos impressionados e mimados é melhor não assistir

[sibirqk]

Maxim Dmitrievsky:

Psicólogos impressionados e mimados é melhor não assistir

Que tal isso! Drobyshevsky da sistematização dos crânios homenídeos, passou a filosofar sobre um tema sobre o seu conteúdo (crânios são crânios). Inesperadamente! Assisti com muito prazer, obrigado.

Pyssy: Parece que ele não descansa sobre os louros de Anokhin e Chernigovskaya.

[Maxim Dmitrievsky]

sibirqk:

Que tal isso! Drobyshevsky passou da sistematização dos crânios homenídeos para a filosofação sobre o tema de seu conteúdo (crânios, na verdade). Inesperadamente! Assisti com muito prazer, obrigado.

Pyssy: Parece que ele tem um problema com Anokhin e Chernigovskaya.

Não posso levar a sério as pessoas que quando não entendem algo, invariavelmente vêm a Deus, ou se humilham tanto diante dos sentimentos dos crentes. O Anokhin parece ser um tipo sensato, mas quando começa a pensar em coisas altas... Não vou dizer nada sobre o segundo :))

[Aleksey Vyazmikin]

Maxim Dmitrievsky:

Psicólogos mimados impressionados é melhor não assistir

Bem surpreso, não sabia que os antigos macacos/humanos são agora considerados ancestrais dos macacos modernos (58:18).

Pelo material, parece um ajuste da história :) Infelizmente, o raciocínio é fraco e contraditório, mas como um ponto de vista - que seja.

Na minha opinião, as pesquisas similares devem ser apoiadas pela análise das mudanças no DNA das subespécies com separação de novas mutações que serviram para o desenvolvimento da espécie - então será mais interessante para mim.

E quanto aos "reflexos condicionados", com base nos quais um homem muitas vezes toma decisões sem pensar na sua vida diária, inclusive sobre questões importantes, é interessante um livro de Robert Cialdini chamado "Psicologia da Influência". O tema também não é totalmente abordado aí, mas é interessante as técnicas coletadas utilizadas por pessoas conhecedoras e interessadas para seus propósitos.

[Maxim Dmitrievsky]

Aí tens, já te disse :( os psicólogos exigem a extracção de ADN de restos fossilizados, tão antigos como o dinossauro...

[Vladimir Perervenko]

Maxim Dmitrievsky:
E os circuitos, você ficou sem desempenho?

Com as correntes, tudo é ambíguo. Fiz um logretorno EURUSD/M20, "ajustado" com "lambertW" (fotos aqui). Eu treinei modelo com dois estados (o melhor, diz o autor 5). Abaixo você encontrará o código e as fotos.

require(LambertW)
set.seed(12358)
y1 <- diff(log(pr$close), 3)*100
out <- Gaussianize(y1, return.tau.mat = TRUE)
x1 <- get_input(y1, c(out$tau.mat[, 1]))  #  same as out$input
#---
 States <- 2 L
#set.seed(12358)
 param0 <- matrix(c(0.1, 0.05, -1, -0.1, -0.05, 1), States, 3 L, byrow = TRUE)
gamma0 <- ldhmm.gamma_init(m = States)
h <- ldhmm(m = States, param = param0, gamma = gamma0, stationary = TRUE)

mod <- ldhmm.mle(h, x1)
dc <- ldhmm.decoding(mod, x1)
post <- t(as.matrix([e-mail]))
#predStates <- cbind(post[,1:States])
prStat <- apply(post, 1, function(x) which.max(x))
Stat <- [e-mail]

mod@param
mod@delta
floor(mod@gamma*10000)/100
ldhmm.ld_stats(mod)


> mod@param
               mu      sigma    lambda
[1,] -0.001182310 0.09119015 0.4625385
[2,]  0.001808756 0.04114724 0.6977260
> mod@delta
[1] 0.4189323 0.5810677
> floor(mod@gamma*10000)/100
      [,1]  [,2]
[1,] 93.79  6.20
[2,]  4.47 95.52
> ldhmm.ld_stats(mod)
             mean         sd kurtosis
[1,] -0.001182310 0.05256228 2.142325
[2,]  0.001808756 0.02542165 2.465665

Vamos desenhar o sinal e as citações

par(mfrow = c(2,1))
matplot(tail(post, 300), t = "l", col = c(1,2,4,5))
abline(h = 0.5, col = 2)
plot(tail(pr$close, 300), t = "l")
par(mfrow = c(1,1))