Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1496

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS :

Eh, kabaca konuşursak, evet, işte her şeyin temelinin alındığı makale http://gekkoquant.com/2014/09/07/hidden-markov-models-examples-in-r-part-3-of -4/

Ve işte makaledeki örnekten bir kod parçası.

Veri işlemeyi ve görselleştirmeyi kaldırırsanız, evet, kod üç satırdadır

peki, örneğin, bir boğa piyasası ve bir ayı piyasası ve bir boğa piyasası nerede, nereden alınır, yani. bazı verilerin ilk ön işlemesi gereklidir

ve sonra Viterbi'den ve ileri geri giden yolun bir hesaplaması var, ayrıca 2 farklı algoritma. Hiçbir şey net değil, okuyacağım

python'da lib hmmlearrn'de şöyle görünüyor

>>> 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 )

[Ilya Antipin]

Şu anda http://gekkoquant.com/2016/10/23/evolving-neural-networks-through-augmenting-topologies-part-4-of-4- makalesi altında Arttırıcı Topolojiler Yoluyla Gelişen Sinir Ağları konusu üzerinde çalışıyorum. ticaret stratejisi.

RNeat paketini devtools aracılığıyla uzaktan kuramadım, alternatifini kullandım - uzaktan kumandaları (remotes::install_github). MT4 için komut dosyası neredeyse hazır. Karmaşık ön işleme dönüşümlerini hariç tuttum, önce ham verileri kullanmaya çalışacağım. İsteğe bağlı sayıda tahmin ediciyle çalışma yeteneği eklendi. İlginç bir şey olursa, yayınlayacağım.

Forex verileri için bir R betiği örneği ekliyorum. Analiz edilen enstrüman USDJPY-H1'dir. İlk veriler, bilinen son fiyat ve 10 RSI gecikmesidir.

[mytarmailS]

İlya Antipin :

RNeat'in göstergemde nasıl çalıştığını gerçekten görmek isterim

[Ilya Antipin]

mytarmailS :

iyi bilinen göstergelerin kullanımı ve sabit bir süre ile bile çürümüş bir fikirdir, tek bir algoritma orada herhangi bir kalıp bulamaz çünkü orada değildirler, piyasa dinamik, fraktal (karşılıklı olarak iç içe geçmiş bir yapıya sahiptir), bir en azından biraz pazar için yeterli olan, en azından birazcık da olsa dolaylı olarak hesaba katan fraktallığı hesaba katan bir gösterge gerekli

Kabul ediyorum. ZigZag göstergesi ile iyi sonuçlar aldım. Bitmemiş son uç fiyatı da dahil olmak üzere en son uç noktaların veya bunların türevlerinin fiyatlarını veriyorum. Gösterge, eğitim setinden her örnek için hesaplanır, yani yeniden çizmeden varyant elde edilir. Bu, işlem görebilecek az çok tatmin edici bir sonuç gösteren tek göstergedir.

[mytarmailS]

İlya Antipin :
Kabul ediyorum. ZigZag göstergesi ile iyi sonuçlar aldım. Bitmemiş son uç fiyatı da dahil olmak üzere en son uç noktaların veya bunların türevlerinin fiyatlarını veriyorum. Gösterge, eğitim setinden her örnek için hesaplanır, yani yeniden çizmeden varyant elde edilir. Bu, işlem görebilecek az çok tatmin edici bir sonuç gösteren tek göstergedir.

Doğru anladıysam hemen hemen aynısını ben de sadece farklı bir algoritma ile yaptım, tahmin edilen tersin yönü değil diziydi, fiyatı nasıl işlediğimi burada yazdım https://www.mql5.com/ tr/forum/86386/sayfa1476

[Ilya Antipin]

RNeat paketiyle ilgili araştırmalar hakkında ilk izlenimler. İlk olarak, model çok uzun bir süredir düşünüyor, bilgisayarın bilgi işlem gücünü talep ediyor. İkincisi, bir hedef girdi uyguladığınızda mükemmel bir sonuç almaz. Tahmin edicilerin önemini doğrudan değerlendirmeyen kendine özgü bir öğrenme mekanizması içerdiği görülebilir.

[mytarmailS]

İlya Antipin :
hedef girişi uyguladığınızda mükemmel sonuç almıyor

Bir şey tamamen net değil ... daha ayrıntılı olarak yapabilirsiniz

ps Ve hedef neydi? Koda baktım ama bir şey anlamadım, kar maksimizasyonu?

[Ilya Antipin]

mytarmailS :

Doğru anladıysam hemen hemen aynısını ben de sadece farklı bir algoritma ile yaptım, tahmin edilen tersin yönü değil diziydi, fiyatı nasıl işlediğimi burada yazdım https://www.mql5.com/ tr/forum/86386/sayfa1476

Bu etki için bir piyasa açıklaması yapmak mümkündür. Piyasa dönüş noktalarında (eğilim değişikliği), daha güçlü (temel) fiyatlandırma faktörlerinin tezahürü ile ilişkili arz ve talep dengesinde bir değişiklik vardır. Belki de geçmişteki bu tür noktalar arasındaki matematiksel ilişki, gelecekteki noktaların teknik tahmini için değerli bilgiler içerebilir.

[mytarmailS]

İlya Antipin :
Bu etki için bir piyasa açıklaması yapmak mümkündür. Piyasanın dönüm noktalarında, daha güçlü (temel) fiyatlandırma faktörlerinin tezahürü ile ilişkili arz ve talep dengesinde bir değişiklik var. Belki de çeşitli geçmiş noktalar arasındaki matematiksel ilişki, gelecekteki noktaların teknik tahmini için değerli bilgiler içerebilir.

Bana öyle geliyor ki, her şey daha da basit ... fiyattan yalnızca önemli ekstremumlar bırakırsak ve diğer her şeyi atarsak, ayrıca yönü değil, sadece ekstremumun izini tahmin edersek, o zaman ekşi olarak temizlemeyiz. büyük miktarda gürültüden gelen veriler ve minnettar olduğu bir nöronun serbestlik derecelerini azaltır

[Ilya Antipin]

mytarmailS :

Bana öyle geliyor ki, her şey daha da basit ... fiyattan yalnızca önemli ekstremumlar bırakırsak ve diğer her şeyi atarsak, ayrıca yönü değil, sadece ekstremumun izini tahmin edersek, o zaman ekşi olarak temizlemeyiz. büyük miktarda gürültüden gelen veriler ve minnettar olduğu bir nöronun serbestlik derecelerini azaltır

Evet. Kuşkusuz, önemli ekstremumlar kullanarak verilerin boyutsallığını azaltıyoruz ve bu da öğrenme çıktılarını olumlu yönde etkileyecektir.