Haciendo un sistema de trading en Python para MT. - página 12

[Maxim Dmitrievsky]

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

Ahí es donde va, espero... o qué sentido tienen las narraciones

[Yuriy Asaulenko]

Maxim Dmitrievsky:

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

Ahí es donde va, espero... o qué sentido tienen las narraciones

Kalman es una conclusión pasada.

Y la esencia de las narraciones no es nada). De momento lo hago por mis propios fines. Es difícil conseguir copias en internet, tuve que ingeniármelas yo mismo, y si alguien lo necesita que lo use.

[Maxim Dmitrievsky]

Yuriy Asaulenko:

Kalman es una conclusión pasada.

Y el sentido de las narraciones no es nada:) Ahora estoy en ello, y si alguien lo necesita, que lo use. Es difícil encontrar copias en Internet, tuve que averiguarlo yo mismo.

No sé, tengo un ejemplo similar con poly reg guardado de alguna parte, casi 1 en 1

y con Kalman y lin. reg no lo entiendo... algún artículo inacabado

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:

No sé, tengo un ejemplo similar con poly reg. guardado de alguna parte, casi 1 en 1

y con Kalman y lin. reg no lo entiendo... algún artículo inacabado

Siempre es así, cuando necesitas algo, no lo encuentras). Y luego sale de la nada).

¿Poner un código en lugar de una imagen, tal vez? Por el bien de la discusión, que sea.

[Maxim Dmitrievsky]

Para Alex, introdynamics en python.

instalar la versión 3.7 de 64 bits (no uso anaconda y no entiendo por qué lo necesito, probablemente sea para gente demasiado inteligente)

abra una línea de comandos y escriba pip install catboost

esto instalará el catboost y le dará una advertencia sobre las librerías que faltan

Otra opción es pip install jupyter notebook (pip install jupyter notebook) o jupyter lab

Buscar más detalles en Google es una buena manera de averiguar

[Alexander_K2]

Yura, eres, como siempre, desesperantemente estupefaciente. Estás comparando MA, es decir, el número en un momento determinado - el centro de la distribución de probabilidad actual, con funciones de aproximación :)))

Te regañaría aún más severamente, como a un niño, pero como entiendes al menos un poco de física, no lo haré, porque si no el foro se ha convertido ya en un hervidero de vendedores de señales vergonzosas, nada que leer.

¿Sabes la diferencia, o no?

[Yuriy Asaulenko]

Alexander_K2:

Yura, eres, como siempre, desesperantemente estupefaciente. Estás comparando MA, es decir, el número en un momento determinado - el centro de la distribución de probabilidad actual, con funciones de aproximación :)))

A_K, estás fuera de todo, no entiendes lo que pasa y confundes tu flujo de conciencia con la realidad. Las cosas no son lo que parecen)). En el contexto del tema, tu valioso comentario no tiene ningún sentido ni significado.

Si no entiendes algo, pregunta, aunque no es seguro que te respondan.

[Yuriy Asaulenko]

Maxim Dmitrievsky:

Para Alex, introdynamics en python.

Necesitas la versión 3.7 de 64 bits (no uso anaconda y no entiendo por qué se necesita, probablemente sea para los demasiado listos).

Alex, ¿quién es?

Eustace Alex - No uso anaconda.

Anaconda no es útil para los inteligentes sino para los perezosos)) - Todo lo que necesitas (y un montón de extras,cuaderno jupyter, incluido) está disponible en un solo paquete. No es necesario hacer nada más, no hay cadenas de comandos ypip install, - ponerlo y olvidarse de él.Pero, para aquellos que son demasiado listos, si realmente quieren, pueden usar la línea de comandos).

[Maxim Dmitrievsky]

Yuriy Asaulenko:

¿Alex es quién?

Eustace Alex - No uso una anaconda.

Anaconda no es para los listos, es para los perezosos)) - Tienes todo lo que necesitas (y muchas cosas innecesarias,cuaderno jupyter, incluido) en un solo paquete. No es necesario hacer nada más, no hay cadenas de comandos ypip install, - ponerlo y olvidarse de él.No hay necesidad de hacer nada más, ni línea de comandos, ni instalación - sólo configúralo y olvídate. Pero, para aquellos que son demasiado inteligentes, si realmente quieres, puedes usar la línea de comandos también).

bueno, alex con el chupacabras en su avatar.

Todavía tengo que actualizar. El flujo tensorial no funciona todavía en 3.7

[Yuriy Asaulenko]

Maxim Dmitrievsky:

Bueno, Alex con el chupacabras en su avatar.

Todavía hay que actualizarlo. El flujo tensorial no funciona todavía en 3.7

Me da pereza y no me interesa. Soy perezoso y no perezoso y no soy una persona perezosa).

Por cierto, anaconda tiene botones: instalar y actualizar). Pajarito puesto, pulsa el botón y deja que piense).

PS hablando de actualización. Al actualizar Anaconda parte de los paquetes se actualizan y parte se retroceden, incluyendo Python de la versión 3.7.2 a la 3.7.1.