트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2272

 
발레리 야스트렘스키 :

거의 같습니다. 훈련을 위해 데이터를 준비하는 방법.

잘 가! 연락에 문제가있을 것입니다 ...

추가하다))

 
로르샤흐 :

이상적으로는 시리즈를 정지 상태로 만들고 스펙트럼에서 주기를 찾고 이러한 주기에 대한 필터를 구축해야 합니다.

중지하는 방법? 에퀴틱 바? 시간별 평균 변동성 수정? 로그와 필터링?

스펙트럼을 구축하는 방법? 히스토리의 깊이가 클수록 더 강한 노이즈에서 더 약한 신호를 끌어낼 수 있습니다. 그러나 시장은 시간이 지남에 따라 변합니다. 이것이 임의의 우연이 아닌 주기라는 보장이 있는 짧은 섹션을 취한다면.

스펙트럼에 대한 내 통계를 보여줬어

수십억 달러 규모의 전체 시장은 야간 조명과 스캘퍼로 가득 차 있습니다. 그리고 당신이 말하길... 일부 필터를 통해 그것들은 고정되어 있지만 저는 강하지 않습니다. 우리는 영구 운동 기계가 필요하지 않습니다. 변경하게 놔두십시오. 그러나 즉시는 아닙니다.

https://github.com/balzer82/FFT-파이썬

다른 하나가 있지만 그가 한 일을 이해하지 못합니다.

https://github.com/snazrul1/PyRevolution/blob/master/Puzzles/DSP_For_Stock_Prices.ipynb

balzer82/FFT-Python
balzer82/FFT-Python
  • balzer82
  • github.com
This tutorial covers step by step, how to perform a Fast Fourier Transform with Python.
 
mytarmails :

잘 가! 연락에 문제가있을 것입니다 ...

추가하다))

아니, 그렇지 않습니다. 문제가 발생합니다 - 해결하세요 :D
 

푸리에에 대해서는 이렇게 봅니다. 먼저 일부 분해가 수행됩니다(예: stl).

그런 다음 FFT 를 통해 사이클을 검색합니다.

그런 다음 사이클은 거래 논리로 래핑됩니다. (MO 포함) 쉬워 보입니다.

Time Series Decomposition & Prediction in Python
Time Series Decomposition & Prediction in Python
  • 2019.07.22
  • s666
  • pythonforfinance.net
[latexpage] In this article I wanted to concentrate on some basic time series analysis, and on efforts to see if there is any simple way we can improve our prediction skills and abilities in order …
 
막심 드미트리예프스키 :

그렇다면 왜 푸리에에 집착하는가?

 
mytarmailS :

그렇다면 왜 푸리에에 집착하는가?

그리고 당신은 너무 많은 것을 요구하지 마십시오

나는 곧 할 것이다

어 .. 자기 상관 을 사용할 수 있다면 푸리에가 여기에있는 이유는 무엇입니까?

 
막심 드미트리예프스키 :

어 .. 자기 상관을 사용할 수 있다면 푸리에가 여기에 있는 이유는 무엇입니까?

여기가 어디 니?

 
mytarmails :

여기가 어디 니?

PCA 또는 Fourier를 통해 주기를 어떻게 검색했습니까?

한번에 많이 하기 시작해서 헷갈렸는데.. 일시적인 현상임)
 
막심 드미트리예프스키 :

PCA 또는 Fourier를 통해 주기를 어떻게 검색했습니까?

무슨 주기? 언제? 가격에?

 
mytarmailS :

무슨 주기? 언제? 가격에?

대체 어디에 있니? 가격으로, 예) 위에 쓰여져 있습니다.

사유: