Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2311

[Valeriy Yastremskiy]

Maxim Dmitrievsky:

Dann ist ihre Anwesenheit hier seltsam, da sie alle vor langer Zeit Tao gelernt haben.

Ich sehe keine großen Unterschiede zwischen cos, matstat econometrics und anderen Metriken))) alles beginnt mit averaging))))

[Maxim Dmitrievsky]

Valeriy Yastremskiy:
Ich sehe keine großen Unterschiede zwischen csos, matstat econometrics und anderen Metriken))) alles beginnt mit averaging))))

Dann macht es keinen Sinn, den Schuh gegen einen Schuh auszutauschen

[Valeriy Yastremskiy]

Maxim Dmitrievsky:

Dann macht es keinen Sinn, einen Lockvogel gegen einen Lockvogel auszutauschen.

Es mag einen Grund dafür geben, aber er ist zufällig und teuer). Im Sinne der Lösung dieser Reihe von Problemen ist es, etwas zu identifizieren oder Berechnungen zu vereinfachen. Die Zerlegung in stationäre Funktionen zur Identifizierung von Zyklen ist sinnvoll, wenn diese Zyklen existieren). In der Natur gibt es sie definitiv, und natürlich sind sie in den Ergebnissen des Lebens einfach obligatorisch)))). Aber wenn man diese stationären Funktionen mit den Phänomenen vergleicht, die sie hervorgebracht haben... Nun, das ist wahrscheinlich nicht heute....

[Rorschach]

Überlegungen zu 2 Möglichkeiten. 1 - suchen Sie nach den Merkmalen der Reihen, mit denen Sie Geld verdienen können. Es stellte sich heraus, dass es gar nicht so einfach war, wenn man sich die Fläche ansieht, auf der die Menschen etwas verdienen konnten, und die Statistiken zeigen nichts.

2 - Anpassung des Systems an die Serie. Im einfachsten Fall wird die ursprüngliche Reihe unter bestimmten Bedingungen mit +-1 multipliziert. Und wenn wir dann immer noch keine Regelmäßigkeiten feststellen können, warum sollten wir uns dann die Mühe machen, zufällige Parameter als Bedingung zu nehmen oder die Richtung der Transaktion nach einem gewissen Zeitintervall zu ändern. Als Beispiel für Eulen im Trailer.

[Rorschach]

Experimente zur Onormalisierung der Verteilung. Zwei Dateien mit Euro und 2 mit verschiedenen pgsc.

[Forester]

Maxim Dmitrievsky:

Dann macht es keinen Sinn, den Schrott gegen den Schrott zu tauschen.

Maxim, du scheinst die alglib MGC https://www.mql5.com/ru/forum/36408/page17#comment_9620369 herausgefunden zu haben.

pcabuildbasis(
double[,] x,       // матрица цен инструментов 
int npoints,       // количество цен для каждого инструмента
int nvars,         // количество инструментов
out int info,      // результат операции, любое положительное число - все ок
out double[] s2,   // массив разбросов / дисперсий для всех найденных векторов
out double[,] v)   // массив векторов, каждый вектор и есть искомые весы для выравнивая наборов вокруг нуля 

Wie erhält man z.B. 2 Spalten von Hauptkomponenten aus s2 und v.
Ich nehme an, dass x mit diesen Koeffizienten multipliziert/ dividiert werden muss?
Haben Sie Muttermilchersatz?

Die Arrays s2 und v scheinen sortiert zu sein. Sind die wichtigsten Arrays am Anfang oder am Ende?

[Maxim Dmitrievsky]

elibrarius:

Maxim, du scheinst das Algiba MGC https://www.mql5.com/ru/forum/36408/page17#comment_9620369 herausgefunden zu haben.

Wie erhält man z.B. 2 Spalten von Hauptkomponenten aus s2 und v.
Ich nehme an, dass x mit diesen Koeffizienten multipliziert/ dividiert werden muss?
Gibt es eine Formel?

Die Arrays s2 und v scheinen sortiert zu sein. Sind die wichtigsten Arrays am Anfang oder am Ende?

Ich habe pca und lda gemacht, aber ich erinnere mich nicht mehr daran, es ist leider schon lange her. Ich habe nichts Nützliches gefunden, also ist es vergessen.

[Forester]

Vielleicht weiß es jemand anders?

Es gibt Schritt 4, es gibt Code wie diesen, um Komponentenspalten zu erstellen, aber ich kann noch nicht herausfinden, wie ich das mit Zyklen und (*/+-) wiederholen kann.

_, vecs = np.linalg.eig(covmat)
v = -vecs[:,1])
Xnew = dot(v,Xcentered)
print Xnew

OUT: [ -9.56404107 -9.02021624 -5.52974822 -2.96481262 0.68933859 0.74406645 2.33433492 7.39307974 5.3212742 10.59672425]

dot(X,Y) - Produkt von Honor (so multiplizieren wir Vektoren und Matrizen in Python)

[Maxim Dmitrievsky]

elibrarius:

Vielleicht weiß es jemand anders?

Es gibt Schritt 4, es gibt Code wie diesen, um Komponentenspalten zu erstellen, aber ich kann nicht herausfinden, wie man das mit Schleifen und (*/+-) wiederholt.

_, vecs = np.linalg.eig(covmat)
v = -vecs[:,1])
Xnew = dot(v,Xcentered)
print Xnew

OUT: [ -9.56404107 -9.02021624 -5.52974822 -2.96481262 0.68933859 0.74406645 2.33433492 7.39307974 5.3212742 10.59672425]

dot(X,Y) - Produkt von Honor (so multiplizieren wir Vektoren und Matrizen in Python)

https://gist.github.com/freemancw/2981258

[Forester]

Maxim Dmitrievsky:

https://gist.github.com/freemancw/2981258

Ich habe es gesehen. Das ist nicht der Fall. Es hat einfach die 3x3-Matrix in Variablen umgeschrieben. Die neuen Komponentenvektoren werden jedoch nicht berechnet.
Das Ergebnis ist, dass man für jede Komponente 6 Zeilen erhält (gemäß diesem Beispiel).