交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 1490

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基

我还没有看,今天休息)我有时间会告诉你的,我是说在本周晚些时候。

暂时看一下这些包裹。我认为https://hmmlearn.readthedocs.io/en/latest/tutorial.html

 
mytarmailS:

然后你采取维特比算法,得出(数据测试) 的结果

你得到两个状态,它应该看起来像这样。

这是一个真正的圣杯)。


也许我糊涂了,但这些照片不是不久前展示的某个人的Inocenti吗?后来发现是个偷窥狂,fiaspalm

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基

我不确定它对非平稳性会有什么影响......如果它很慢,那么就很难再进行蒙特卡洛。

我认为主要的问题是缩放/转换数据,循环提取,因为如果模式重复,即使是非线性回归或SVM也会有好的结果(在人工VR上)。

即选择模式的问题是牵强的

是的,我只是想让这个话题变得明亮起来))。

 
圣杯

也许我糊涂了,但这些照片不是不久前由一个叫Inokentiy的人展示的吗,后来发现是个偷窥狂,真他妈丢人,打脸。

我认为,用普通的MAs(或基于它们的指标)也可以得到类似的图片。仔细看一下。
 
Yuriy Asaulenko:
Imho, 你可以用普通的MAs得到类似的图片。仔细看一下。

看起来真的没有比马什基更好的,实际上对于一个特定的区域可以优化马什基和冷却器,而且,是的,圣杯 又溜走了......。

只是很明显,图表的着色和伊诺肯蒂的一样,这就是为什么我得到了它......
 
马克西姆-德米特里耶夫斯基

我认为,如果你正确地分配模式,你可以得到信息丰富的AR功能。

我还在为如何把它改写成mql而绞尽脑汁,但这是将你的垃圾变成有效模型的缺失因素。

https://www.quantstart.com/articles/market-regime-detection-using-hidden-markov-models-in-qstrader

为什么要重写?见alglib。

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                 |
//+------------------------------------------------------------------+

 
elibrarius

为什么要重写?见alglib。


哇,是在datanalisis还是solvers中? 在帮助中没有看到。

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基

哇,这是在datanalisis还是solvers中? 在帮助中没有看到

datanalisis - 搜索文件本身
 
elibrarius
datanalisis - 搜索文件本身

标题上写着见网站上的例子,但网站上没有例子

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基

在标题中,它说看网站上的例子,但网站上没有例子。

如果你知道如何在其他语言中工作,我想你可以通过类比使用这个版本。I/O参数应该是类似的。