Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1495

 
Maxim Dmitrievsky:

ништячно, примерчик с оос бы еще какой-нибудь, а то может дикий подгон

а какие параметры fractional юзал? пробовал уменьшать до 0.1, например? и treshhold 1e-05 оптимальный

Да, пробывал изменять degree и treshhold. Частота сигнала при всех настройках была невысокая. Сейчас посмотрю, что он покажет в ldhmm.

 

Выкладываю mq4-индикатор по пакету ldhmm.


Файлы:
RLDHMM.zip  125 kb
 

А на моих данных так никто ничего и не попробовал(( зато сколько пустого понанаписано(

Ilya Antipin:

Было бы шикарно если бы вы еще и код на Р выкладывали 

 
mytarmailS:

А на моих данных так никто ничего и не попробовал(( зато сколько пустого понанаписано(

Было бы шикарно если бы вы еще и код на Р выкладывали 

да блин некогда пока, скачал литературы по цепям, не читал еще толком

смотри внимательнее исходники

+ че за датасет там у тебя, цифры какие-то. Нафиг сидеть модель к непонятным цифрам подгонять?

 
mytarmailS:

Было бы шикарно если бы вы еще и код на Р выкладывали 

Там же индикатор с кодом приложен. Код правда не причесан  и архаичен, но работает.

 
Maxim Dmitrievsky:

+ че за датасет там у тебя, цифры какие-то. 

Идет подсчет некого события, которое объясняет(и прогнозирует) почти все развороты на рынке, если сравнить датасет с ценой то это четко видно, но никто этого так и не сделал, зато нашлась куча всяких умственно отсталых которые начали писать всякий бред типа - "да скользящая средняя лучше",

"да это все подглядывание в будущее"  да....

Maxim Dmitrievsky:

 Нафиг сидеть модель к непонятным цифрам подгонять?

А кто просил подгонять чего то?  Все что я просил это сделать то же самое что я только в другом пакете, например с питона. Это занятие на 4 минуты и с 4 строчками кода

Но ты начал что то читать , теорию учить, писать об этом и общаться.

В результате куча страниц написано, а ты уже и забыл о чем тебя просили), а просили тебя  потратить  4 минуты времени  на 4 строчками кода

обидно...

Vladimir Perervenko:

Там же индикатор с кодом приложен. Код правда не причесан  и архаичен, но работает.

Я не знаю мкл, я пробовал разобраться но там много намешано, лучше было бы если бы выложили просто код а Р, там всего несколько строк кода и все было бы ясно, что то куда и куда 
 
mytarmailS:

Идет подсчет некого события, которое объясняет(и прогнозирует) почти все развороты на рынке, если сравнить датасет с ценой то это четко видно, но никто этого так и не сделал, зато нашлась куча всяких умственно отсталых которые начали писать всякий бред типа - "да скользящая средняя лучше",

"да это все подглядывание в будущее"  да....

А кто просил подгонять чего то?  Все что я просил это сделать то же самое что я только в другом пакете, например с питона. Это занятие на 4 минуты и с 4 строчками кода

Но ты начал что то читать , теорию учить, писать об этом и общаться.

В результате куча страниц написано, а ты уже и забыл о чем тебя просили), а просили тебя  потратить  4 минуты времени  на 4 строчками кода

обидно...

Я не знаю мкл, я пробовал разобраться но там много намешано, лучше было бы если бы выложили просто код а Р, там всего несколько строк кода и все было бы ясно, что то куда и куда 

потому что на питоне даже тот пакет нифига не так работает, там надо матрицы вероятностей переходов вбивать, матрицы средних  проч. хрень. А откуда их взять? Я не понял как это работает с ходу, поэтому надо читать в целом про алгоритм

а у тебя там реально 2 строчки в коде\

и вообще, чтоб ты понимал, что state space модели делятся на markov process и markov decision process. Со вторым я работал, а первый это твой случай. И там тоже есть подвиды алгоритмов 

Асаюленька тут вообще жжет все время, что ни говори

 
Maxim Dmitrievsky:

а у тебя там реально 2 строчки в коде

ну грубо говоря да, вот статья от куда была взята основа всего http://gekkoquant.com/2014/09/07/hidden-markov-models-examples-in-r-part-3-of-4/

А вот фрагмент кода из примера в статье.

 

Если убрать обработку данных и визуализацию то да, код в три строчки

Hidden Markov Models – Examples In R – Part 3 of 4
Hidden Markov Models – Examples In R – Part 3 of 4
  • 2014.09.07
  • GekkoQuant
  • gekkoquant.com
This post will explore how to train hidden markov models in R. The previous posts in this series detailed the maths that power the HMM, fortunately all of this has been implemented for us in the RHmm package. HMMs can be used in two ways for regime detection, the first is to use a single HMM where each state in the HMM is considered a “regime”...
 
mytarmailS:

ну грубо говоря да, вот статья от куда была взята основа всего http://gekkoquant.com/2014/09/07/hidden-markov-models-examples-in-r-part-3-of-4/

А вот фрагмент кода из примера в статье.

 

Если убрать обработку данных и визуализацию то да, код в три строчки

ну вот, откуда например булмаркет и беармаркет и булмаркетту, откуда их брать, т.е. начальна нужен препроцессинг какой-то данных

а дальше идет расчет пути через Витерби и через вперед-назад, тоже 2 разных алгоритма. Нифига не понятно, буду читать

на питоне как-то так выглядит, в либе hmmlearrn

>>> import numpy as np
>>> from hmmlearn import hmm
>>> np.random.seed(42)
>>>
>>> model = hmm.GaussianHMM(n_components=3, covariance_type="full")
>>> model.startprob_ = np.array([0.6, 0.3, 0.1])
>>> model.transmat_ = np.array([[0.7, 0.2, 0.1],
...                             [0.3, 0.5, 0.2],
...                             [0.3, 0.3, 0.4]])
>>> model.means_ = np.array([[0.0, 0.0], [3.0, -3.0], [5.0, 10.0]])
>>> model.covars_ = np.tile(np.identity(2), (3, 1, 1))
>>> X, Z = model.sample(100)
 

Сейчас прорабатываю тему Evolving Neural Networks through Augmenting Topologies по статье http://gekkoquant.com/2016/10/23/evolving-neural-networks-through-augmenting-topologies-part-4-of-4-trading-strategy.

Мне не удалось удаленно установить пакет RNeat через devtools, использовал его альтернативу - remotes (remotes::install_github). Скрипт для MT4 почти готов. Я исключил сложные препроцессинговые трансформации, сначала попробую использовать сырые данные. Добавил возможность работы с произвольным числом предикторов. Если что-то получиться интересное, отпишу.

Прикладываю пример R-скрипта для форекс-данных. Анализируемый инструмент - USDJPY-H1. Исходные данные - последняя известная цена и 10 лагов RSI.
Evolving Neural Networks through Augmenting Topologies – Part 4 of 4 – Trading Strategy
Evolving Neural Networks through Augmenting Topologies – Part 4 of 4 – Trading Strategy
  • 2016.10.23
  • GekkoQuant
  • gekkoquant.com
This post explores applying NEAT to trading the S&P. The learned strategy significantly out performs buying and holding both in and out of sample. A key part of any machine learning problem is defining the features and ensuring that they’re normalised in some fashion. The features will be rolling percentiles of the following economic data, a...