Делаем торговую систему на Python для МТ. - страница 12

 

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

к этому все идет, я надеюсь.. или в чем суть повествований

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/

к этому все идет, я надеюсь.. или в чем суть повествований

Калман уже пройденный этап.

А суть повествований ни в чем.) Я этим сейчас занимаюсь для своих целей. С экземплами этого в инете тяжело, пришлось самому разбираться, и если кому понадобится пусть пользуются.

 
Yuriy Asaulenko:

Калман уже пройденный этап.

А суть повествований ни в чем.) Я этим сейчас занимаюсь, и если кому понадобится пусть пользуются. С экземплами этого в инете тяжело, пришлось самому разбираться.

не знаю, у меня похожий пример с поли регр. сохранен откуда-то, почти 1 в1

а с Калманом и лин. регр я не понял.. какая-то незаконченная статья

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:

не знаю, у меня похожий пример с поли регр. сохранен откуда-то, почти 1 в1

а с Калманом и лин. регр я не понял.. какая-то незаконченная статья

Вот так всегда, когда нужно хрен чего найдешь.)) А потом отовсюду прет.)

Вместо картинки код помести, возможно? До кучи, пусть будет.

 

Для Алекса, интродьюсинг в питон. 

ставите версию 3.7 64 бит (анаконду не пользую и не понимаю нафиг она нужна, это для соишком умных наверное)

открываете командную строку, пишите pip install catboost

будет запущен процесс установки и также выдаст предупреждения каких либ не хватает

еще можно установить jupyter notebook (pip install jupyter notebook) или jupyter lab

нюансы гуглятся и уточняются

 

Юра, ты, как всегда, отчаянно дубеешь. Сравниваешь МА, т.е. число в конкретный момент времени - центр текущего распределения вероятностей, с аппроксимирующими функциями :)))

Я б тебя отчитал еще хлеще, как малолетнего дитятю, но, т.к. ты хоть немного, но разбираешься в физике - не буду этого делать, а то форум и так в скопище продавцов позорных сигналов превратился, читать нечего.

Ущучиваешь разницу аль нет?

 
Alexander_K2:

Юра, ты, как всегда, отчаянно дубеешь. Сравниваешь МА, т.е. число в конкретный момент времени - центр текущего распределения вероятностей, с аппроксимирующими функциями :)))

А_К, вы вообще не в теме, не понимаете что происходит, и принимаете свой поток сознания за реальность. Все не то, чем кажется.)) В контексте темы ваше ценное замечание не имеет ни смысла, ни  значения.

Если что-то непонятно, задавайте вопросы, хотя не факт, что вам ответят.

 
Maxim Dmitrievsky:

Для Алекса, интродьюсинг в питон. 

ставите версию 3.7 64 бит (анаконду не пользую и не понимаю нафиг она нужна, это для соишком умных наверное)

Алекс - это кто?

Юстас Алексу - анаконду не пользую.

Анаконда нужна не умным, а ленивым )) - все что нужно (и много лишнего, jupyter notebook, в том числе) получаешь сразу и в одном флаконе. Делать больше ничего не надо, никаких командных строк и pip install, - поставил и забыл. Но, для слишком умных, если оч хочется, то можно и ком строку.))

 
Yuriy Asaulenko:

Алекс - это кто?

Юстас Алексу - анаконду не пользую.

Анаконда нужна не умным, а ленивым )) - все что нужно (и много лишнего, jupyter notebook, в том числе) получаешь сразу и в одном флаконе. Делать больше ничего не надо, никаких командных строк и pip install, - поставил и забыл. Но, для слишком умных, если оч хочется, то можно и ком строку.))

ну Алекс с чупакаброй на аватарке

обновлять все равно надо. Тензор флоу не работает пока на 3.7
 
Maxim Dmitrievsky:

ну Алекс с чупакаброй на аватарке

обновлять все равно надо. Тензор флоу не работает пока на 3.7

Я ленив и нелюбопытен. Сносим старую анаконду, ставим новую - вопрос 15 мин раз в неск месяцев.)

Кстати, в анаконде есть кнопочки - install и update.)) Птичку ставишь, кнопочку нажимаешь, и пусть сама думает.)

PS кстати об обновлении. При обновлении Анаконда часть пакетов апдейтила, а часть откатила назад, в том числе Питон с версии 3.7.2 на 3.7.1.