Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1490
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
не уверен, что даст эффект для нестационарности.. а если медленный то даже монтекарлить сложно
имхо основная проблема это масштабироание\преобразование данных, выделение циклов т.к. даже нелинейная регрессия или SVM дают хорошие результаты, если паттерны повторяются (на искусственных ВР)
т.е. проблемы с выбором моделей надуманныену да, я просто чтоб тему оживить))
Может я чето путаю но не эти ли картинки не так давно демонстрировал некто Инокентий, а потом оказалось что оно с подглядыванием было, шэйм млять, фэйспалм
Имхо, аналогичные картинки можно получить с помощью обычных МАшек. Присмотритесь.
Походу действительно не лучше машек, собсно под конкретный участок можно оптимизировать машки и покруче даже, да, грааль снова ускользнул...
Просто видимо расцветка чарта как у Инокентия, потому проассоциироваласьИмхо, если правильно выделить режимы, то можно получить информативные АР фичи
бьюсь пока головой об стену как это переписать на mql, но это недостающий элемент, который превратит ваш мусор в работающие модели
https://www.quantstart.com/articles/market-regime-detection-using-hidden-markov-models-in-qstrader
Зачем переписывать? См. алглиб
CMarkovCPD::~CMarkovCPD(void)
{
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| DESCRIPTION: |
//| This function creates MCPD (Markov Chains for Population Data) |
//| solver. |
//| This solver can be used to find transition matrix P for |
//| N-dimensional prediction problem where transition from X[i] to |
//| X[i+1] is modelled as X[i+1] = P*X[i] |
//| where X[i] and X[i+1] are N-dimensional population vectors |
//| (components of each X are non-negative), and P is a N*N |
//| transition matrix (elements of are non-negative, each column |
//| sums to 1.0). |
//| Such models arise when when: |
//| * there is some population of individuals |
//| * individuals can have different states |
//| * individuals can transit from one state to another |
//| * population size is constant, i.e. there is no new individuals |
//| and no one leaves population |
//| * you want to model transitions of individuals from one state |
//| into another |
//| USAGE: |
//| Here we give very brief outline of the MCPD. We strongly |
//| recommend you to read examples in the ALGLIB Reference Manual |
//| and to read ALGLIB User Guide on data analysis which is |
//| available at http://www.alglib.net/dataanalysis/ |
//| 1. User initializes algorithm state with MCPDCreate() call |
//| 2. User adds one or more tracks - sequences of states which |
//| describe evolution of a system being modelled from different |
//| starting conditions |
//| 3. User may add optional boundary, equality and/or linear |
//| constraints on the coefficients of P by calling one of the |
//| following functions: |
//| * MCPDSetEC() to set equality constraints |
//| * MCPDSetBC() to set bound constraints |
//| * MCPDSetLC() to set linear constraints |
//| 4. Optionally, user may set custom weights for prediction errors |
//| (by default, algorithm assigns non-equal, automatically chosen|
//| weights for errors in the prediction of different components |
//| of X). It can be done with a call of |
//| MCPDSetPredictionWeights() function. |
//| 5. User calls MCPDSolve() function which takes algorithm state |
//| and pointer (delegate, etc.) to callback function which |
//| calculates F/G. |
//| 6. User calls MCPDResults() to get solution |
//| INPUT PARAMETERS: |
//| N - problem dimension, N>=1 |
//| OUTPUT PARAMETERS: |
//| State - structure stores algorithm state |
//+------------------------------------------------------------------+
Зачем переписывать? См. алглиб
ого, это в datanalisis или в солверах? в справке не видел
ого, это в datanalisis или в солверах? в справке не видел
datanalisis - поиск по самому файлу
в шапке написано смотрите примеры на сайте, а на сайте никаких примеров нет
в шапке написано смотрите примеры на сайте, а на сайте никаких примеров нет
Ну если вы знаете как с этим работать в др. языках, то думаю по аналогии можно и эту версию задействовать. Вх /вых параметры должны быть похожими
Ну если вы знаете как с этим работать в др. языках, то думаю по аналогии можно и эту версию задействовать. Вх /вых параметры должны быть похожими
https://radfiz.org.ua/files/temp/Lab1_16/alglib-3.4.0.csharp/csharp/manual.csharp.html#example_mcpd_simple1
тут нашел примеры, поиск по "markov"
https://radfiz.org.ua/files/temp/Lab1_16/alglib-3.4.0.csharp/csharp/manual.csharp.html#example_mcpd_simple1
тут нашел примеры, поиск по "markov"
Главное, чтобы в этом была польза для моделей.