Erstellung eines Python-Handelssystems für MT. - Seite 12

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http://www.thealgoengineer.com/2014/online_linear_regression_kalman_filter/

Ich hoffe, dass es so weitergeht... oder was ist der Sinn der Erzählungen?

[Yuriy Asaulenko]

Maxim Dmitrievsky:

http://www.thealgoengineer.com/2014/online_linear_regression_kalman_filter/

Ich hoffe, das ist die Richtung, in die es geht... oder was ist der Sinn der Erzählungen?

Kalman ist eine längst überholte Erkenntnis.

Und die Essenz von Erzählungen ist nichts). Ich mache das im Moment für meine eigenen Zwecke. Es ist schwer, Kopien davon im Internet zu bekommen, ich musste es selbst herausfinden, und wenn jemand es braucht, soll er es benutzen.

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Yuriy Asaulenko:

Kalman ist eine längst überholte Erkenntnis.

Und der Sinn der Erzählungen ist nichts:) Ich bin jetzt dabei, und wenn jemand es braucht, soll er es benutzen. Es ist schwer, Kopien davon im Internet zu finden, ich musste es selbst herausfinden.

Ich weiß nicht, ich habe ein ähnliches Beispiel mit poly reg von irgendwo gespeichert, fast 1 in 1

und bei Kalman und lin. reg verstehe ich es nicht... irgendein unvollendeter Artikel

import operator
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures

np.random.seed(0)
x = 2 - 3 * np.random.normal(0,1,20)
y = x - 2 * (x**2) + 0.5 * (x**3) - np.random.normal(-3,3,20)

#  transforming the data to include another axis
x = x[:, np.newaxis]
y = y[:, np.newaxis]

polynomial_features = PolynomialFeatures(degree=3)
x_poly = polynomial_features.fit_transform(x)
print(str (x_poly))

model = LinearRegression()
model.fit(x_poly, y)
y_pred = model.predict(x_poly)

rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y,y_pred))
r2 = r2_score(y,y_pred)

print(rmse)
print(r2)

plt.scatter(x, y, s=10)
#  sort the values of x before line plot
sort_axis = operator.itemgetter(0)
sorted_zip = sorted(zip(x,y_pred), key=sort_axis)
x, y_pred = zip(*sorted_zip)
plt.plot(x, y_pred, color='r')
plt.show()

[Yuriy Asaulenko]

Maxim Dmitrievsky:

Ich weiß nicht, ich habe ein ähnliches Beispiel mit poly reg. von irgendwo gespeichert, fast 1 in 1

und bei Kalman und lin. reg verstehe ich es nicht... irgendein unvollendeter Artikel

Es ist immer so, wenn man etwas braucht, kann man es nicht finden.) Und dann kommt es aus dem Nichts.)

Vielleicht einen Code anstelle eines Bildes einfügen? Um der Argumentation willen, lassen Sie es so sein.

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Für Alex, introdynamics in python.

Version 3.7 64 bit installieren (ich benutze anaconda nicht und verstehe nicht, warum ich es brauche, es ist wahrscheinlich für zu schlaue Leute)

Öffnen Sie eine Befehlszeile und geben Sie pip install catboost ein

Dies installiert catboost und gibt eine Warnung darüber aus, welche Bibliotheken noch fehlen

Eine andere Möglichkeit ist die Installation von jupyter notebook (pip install jupyter notebook) oder jupyter lab

Googeln Sie nach weiteren Details, um mehr herauszufinden

[Alexander_K2]

Yura, du bist wie immer verzweifelt verblüffend. Sie vergleichen MA, d. h. die Zahl zu einem bestimmten Zeitpunkt - dem Zentrum der aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilung - mit Näherungsfunktionen :)))

Ich würde Sie noch strenger zurechtweisen, wie ein Kind, aber da Sie wenigstens ein wenig von Physik verstehen, werde ich das nicht tun, sonst ist das Forum schon ein Hort von Verkäufern peinlicher Signale geworden - nichts zu lesen.

Kennen Sie den Unterschied, oder nicht?

[Yuriy Asaulenko]

Alexander_K2:

Yura, du bist wie immer verzweifelt verblüffend. Sie vergleichen MA, d. h. die Zahl zu einem bestimmten Zeitpunkt - dem Zentrum der aktuellen Wahrscheinlichkeitsverteilung - mit Näherungsfunktionen :)))

A_K, Sie sind überhaupt nicht auf dem Laufenden, verstehen nicht, was vor sich geht, und verwechseln Ihren Bewusstseinsstrom mit der Realität. Die Dinge sind nicht so, wie sie scheinen.)) Im Zusammenhang mit dem Thema macht Ihre wertvolle Bemerkung keinen Sinn und keine Bedeutung.

Wenn Sie etwas nicht verstehen, stellen Sie Fragen, auch wenn Sie nicht sicher sind, dass Sie eine Antwort erhalten.

[Yuriy Asaulenko]

Maxim Dmitrievsky:

Für Alex, introdynamics in python.

Sie benötigen die Version 3.7 64-bit (ich benutze anaconda nicht und verstehe nicht, warum es benötigt wird, es ist wahrscheinlich für die zu schlauen Leute).

Alex, wer ist das?

Eustace Alex - Ich verwende Anaconda nicht.

Anaconda ist nicht für kluge, sondern für faule Menschen nützlich)) - Alles, was Sie brauchen (und eine Menge Extras,einschließlich Jupyter Notebook), ist in einem Paket enthalten. Sie brauchen nichts weiter zu tun, keine Befehlsfolgen undPip-Installation, sondern können es einfach einrichten und vergessen. Aber wer zu schlau ist, kann auch die Kommandozeile verwenden).

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Yuriy Asaulenko:

Alex ist wer?

Eustace Alex - Ich benutze keine Anakonda.

Anaconda ist nicht für schlaue Leute, sondern für die, die faul sind)) - Sie erhalten alles, was Sie brauchen (und eine Menge unnötiger Dinge,einschließlich des Jupyter-Notebooks) in einem Paket. Sie brauchen nichts weiter zu tun, keine Befehlsfolgen undPip-Installation, sondern können es einfach einrichten und vergessen. Es ist nicht nötig, irgendetwas anderes zu tun, keine Kommandozeile, keine Installation - einfach einstellen und vergessen (aber wer zu schlau ist, kann auch die Kommandozeile benutzen).

Nun, Alex mit dem Chupacabra auf seinem Avatar.

Ich muss sie noch aktualisieren. Tensor Flow funktioniert noch nicht unter 3.7

[Yuriy Asaulenko]

Maxim Dmitrievsky:

Nun, Alex mit dem Chupacabra auf seinem Avatar.

Die Aktualisierung muss noch vorgenommen werden. Tensor Flow funktioniert noch nicht unter 3.7

Ich bin faul und uninteressiert. Ich bin faul und nicht faul und keine faule Person.)

Übrigens, anaconda hat Schaltflächen - installieren und aktualisieren). Vögelchen setzen, Knopf drücken und denken lassen.)

PS: Apropos Aktualisierungen. Beim Upgrade von Anaconda wurde ein Teil der Pakete aktualisiert und ein Teil zurückgesetzt, einschließlich Python von Version 3.7.2 auf 3.7.1.