Fazendo um sistema comercial Python para MT. - página 12

 

http://www.thealgoengineer.com/2014/online_linear_regression_kalman_filter/

É para lá que vai, espero... ou para que servem as narrativas

Online Linear Regression using a Kalman Filter
Online Linear Regression using a Kalman Filter
  • www.thealgoengineer.com
13 Aug 2014 • 5 min. read • Comments Linear regression is useful for many financial applications such as finding the hedge ratio between two assests in a pair trade. In a perfect world, the realtionship between assests would remain constant along with the slope and intercet of a linear regression. Unfortutanely this is usually the exception...
 
Maxim Dmitrievsky:

http://www.thealgoengineer.com/2014/online_linear_regression_kalman_filter/

É para lá que vai, espero... ou para que servem as narrativas

Kalman é uma conclusão já passada.

E a essência das narrativas não é nada). No momento, estou fazendo isso para meus próprios propósitos. É difícil conseguir cópias na Internet, tive que descobrir eu mesmo, e se alguém precisar, deixe-os usar.

 
Yuriy Asaulenko:

Kalman é uma conclusão já passada.

E o objetivo das narrativas não é nada:) Estou nele agora, e se alguém precisar dele, deixe-o usá-lo. É difícil encontrar cópias dela na internet, eu mesmo tive que descobrir.

não sei, tenho um exemplo semelhante com poli reg salvo de algum lugar, quase 1 em 1

e com Kalman e lin. reg. eu não entendo... algum artigo inacabado

import operator
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

np.random.seed(0)
x = 2 - 3 * np.random.normal(0,1,20)
y = x - 2 * (x**2) + 0.5 * (x**3) - np.random.normal(-3,3,20)

#  transforming the data to include another axis
x = x[:, np.newaxis]
y = y[:, np.newaxis]

polynomial_features = PolynomialFeatures(degree=3)
x_poly = polynomial_features.fit_transform(x)
print(str (x_poly))

model = LinearRegression()
model.fit(x_poly, y)
y_pred = model.predict(x_poly)

rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y,y_pred))
r2 = r2_score(y,y_pred)

print(rmse)
print(r2)

plt.scatter(x, y, s=10)
#  sort the values of x before line plot
sort_axis = operator.itemgetter(0)
sorted_zip = sorted(zip(x,y_pred), key=sort_axis)
x, y_pred = zip(*sorted_zip)
plt.plot(x, y_pred, color='r')
plt.show()
 
Maxim Dmitrievsky:

Não sei, tenho um exemplo semelhante com o poli reg. salvo de algum lugar, quase 1 em 1

e com Kalman e lin. reg. eu não entendo... algum artigo inacabado

É sempre assim, quando você precisa de algo, não consegue encontrá-lo). E depois vem do nada).

Colocar um código em vez de uma foto, talvez? Por uma questão de argumentos, que assim seja.

 

Para Alex, introdinâmica em python.

instalar versão 3.7 64 bit (não uso anaconda e não entendo porque você precisa dela, provavelmente é para pessoas muito inteligentes)

abrir uma linha de comando e digitar pip instalar catboost

isto instalará o catboost e lhe dará um aviso sobre o que está faltando

Outra opção é instalar o jupyter notebook (pip install jupyter notebook) ou jupyter lab

Pesquisar no Google para mais detalhes é uma boa maneira de descobrir

 

Yura, você é, como sempre, desesperadamente estupefato. Você está comparando MA, ou seja, o número em um determinado momento - o centro da distribuição de probabilidade atual, com funções aproximadas :)))

Eu lhe diria ainda mais severamente, como uma criança, mas como você entende de física pelo menos um pouco - não vou fazer isso, caso contrário o fórum já se tornou um amontoado de vendedores de sinais embaraçosos - nada para ler.

Você sabe a diferença, ou não?

 
Alexander_K2:

Yura, você é, como sempre, desesperadamente estupefato. Você está comparando MA, ou seja, o número em um determinado momento - o centro da distribuição de probabilidade atual, com funções aproximadas :)))

A_K, você está fora de contato, não entende o que está acontecendo e confunde seu fluxo de consciência com a realidade. As coisas não são o que parecem)). No contexto do tópico, sua valiosa observação não faz sentido ou significado.

Se você não entender algo, faça perguntas, embora não seja certo que você obtenha uma resposta.

 
Maxim Dmitrievsky:

Para Alex, introdinâmica em python.

Você precisa da versão 3.7 64 bit (eu não uso anaconda e não entendo porque você precisa dela, provavelmente é para os muito inteligentes).

Alex, quem é ele?

Eustace Alex - Eu não uso anaconda.

Anaconda é útil não para pessoas inteligentes, mas para preguiçosos)) - Tudo o que você precisa (e muitos extras,inclusive ojupyter notebook) está disponível em um pacote. Não é necessário fazer mais nada, não é preciso fazer nenhuma seqüência de comandos einstalar tubulações, - colocá-lo e esquecê-lo. Mas, para aqueles que são muito inteligentes, se você realmente quiser, você pode usar a linha de comando).

 
Yuriy Asaulenko:

Alex é quem?

Eustace Alex - Eu não uso uma anaconda.

Anaconda não é para caras espertos, é para os preguiçosos)) - Você recebe tudo o que precisa (e muitas coisas desnecessárias,inclusive caderno de anotações jupyter) em um pacote. Não é necessário fazer mais nada, não é preciso fazer nenhuma seqüência de comandos einstalar tubulações, - colocá-lo e esquecê-lo. Não há necessidade de fazer mais nada, nenhuma linha de comando, nenhuma instalação - basta configurá-la e esquecê-la. Mas, para aqueles que são muito inteligentes, se você realmente quiser, você pode usar a linha de comando também).

bem, alex com o chupacabra em seu avatar.

Eu ainda preciso atualizar. Fluxo de Tensor ainda não funciona em 3,7
 
Maxim Dmitrievsky:

Bem, Alex com o chupacabra em seu avatar.

A atualização ainda precisa ser feita. Fluxo de Tensor ainda não funciona em 3,7

Sou preguiçoso e desinteressado. Eu sou preguiçoso e não preguiçoso e não sou uma pessoa preguiçosa).

A propósito, o anaconda tem botões - instalar e atualizar). Birdie put, pressione o botão e deixe-o pensar).

PS falando de atualização. Ao atualizar o Anaconda, parte dos pacotes foi atualizada e a parte foi devolvida, incluindo o Python da versão 3.7.2 para a 3.7.1.