MT用のPythonトレーディングシステムを作る。 - ページ 12

[Maxim Dmitrievsky]

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

そこに期待したい...というか、ナラティブの意味は何なのか

[Yuriy Asaulenko]

Maxim Dmitrievsky:

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

そこに期待したい...というか、ナラティブの意味は何なのか

カルマンはもう過去のものです。

そして、ナラティブの本質は何もない）。今のところ、自分の目的のためにやっています。インターネットでコピーを取るのは難しいので、自分で調べるしかなかった。必要な人がいたら使わせてあげよう。

[Maxim Dmitrievsky]

Yuriy Asaulenko:

カルマンはもう過去のものです。

そして、ナラティブのポイントは何もない:)今、私が使っているのですが、必要な人がいれば使わせてあげてください。ネットでコピーを探すのも大変で、自分で調べるしかなかったんです。

同じような例で、どこかから保存したポリレジを使うと、ほぼ1/1になりますね。

そして、カルマンとLIN.REG......よくわからない......何か未完成の記事だ

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:

どうでしょう、似たような例でどこからか保存したポリレジがありますが、ほぼ1/1です

そして、カルマンとLIN.REG......よくわからない......何か未完成の記事だ

いつもこうなんです、必要なものがあっても見つからないんです（笑)。そして、いきなり出てくるのです（笑)。

写真の代わりにコードを付ける、とか？議論のために、そうしておこう。

[Maxim Dmitrievsky]

Alexには、pythonのintrodynamics。

バージョン3.7 64bitをインストール（私はanacondaを使っていないので、なぜ必要なのか理解できません、あまりにもスマートな人向けでしょう）

コマンドラインを開き、pip installcatboostと 入力します。

これは catboost をインストールし、どのライブラリが足りないかについての警告を出します。

もう一つの方法は、jupyter notebook (pip install jupyter notebook) または jupyter lab をインストールすることです。

詳しくはググってみてください

[Alexander_K2]

由良さん、いつもながら、必死で呆れますね。MA、つまりある時点、つまり現在の確率分布の中心における数値と、近似関数を比較しているのです :)))

私は子供のように、さらに厳しくあなたを諭すだろうが、あなたは少なくとも物理学を少しは理解しているので - 私はそれをしない、そうでなければフォーラムはすでに恥ずかしい信号の売り手の宝庫となっています - 読むことは何もありません。

その違いがわかるか、わからないか？

[Yuriy Asaulenko]

Alexander_K2:

由良さん、いつもながら、必死で呆れますね。MA、つまりある時点、つまり現在の確率分布の中心における数値と、近似関数を比較しているのです :)))

A_Kさんは、まったく要領が悪く、状況を理解せず、自分の意識の流れを現実と勘違いしていますね。物事は見かけによらないものです))このトピックの文脈では、あなたの貴重な発言は意味も意義もないのです。

わからないことがあれば、答えが得られるかどうかはわからないが、質問してみること。

[Yuriy Asaulenko]

Maxim Dmitrievsky:

Alexには、pythonのintrodynamics。

バージョン3.7 64-bitが必要です（私はanacondaを使っていないので、なぜこれが必要なのか理解できません、あまりにも賢い人向けでしょう）。

アレックスって誰？

ユースタス・アレックス - 私はアナコンダを使っていません。

Anacondaは、賢い人ではなく、怠け者にこそ有効です))- 必要なものすべて（を含む 多くのエクストラ、jupyter notebook）が1つのパッケージで利用可能です。コマンドの羅列やpip installも 必要なく、置いておくだけで忘れます。しかし、あまりに賢い人は、本当に必要なら、コマンドラインを使うことができます)。

[Maxim Dmitrievsky]

Yuriy Asaulenko:

アレックスって誰？

ユースタス・アレックス 「アナコンダは使っていません。

Anacondaは怠け者のためのもので、賢い人のためのものではありません))- 必要なもの（jupyter notebookを含む 多くの不要なもの）が1つのパッケージで手に入ります。コマンドの羅列やpip installも 必要なく、置いておくだけで忘れます。コマンドラインもインストールも必要なく、ただセットすればOKです。 でも、あまりに賢い人は、本当に必要なら、コマンドラインも使えますよ)。

アバターにチュパカブラをつけたアレックスです。

やはり更新が必要ですね。3.7ではTensor Flowはまだ動作しません。

[Yuriy Asaulenko]

Maxim Dmitrievsky:

アレックスのアバターにはチュパカブラが描かれていますね。

アップデートはまだ必要です。3.7ではTensor Flowはまだ動作しません。

怠け者で興味がない。怠け者なのに怠け者でない（笑)

ちなみにanacondaにはインストールとアップデートのボタンがあります（笑)。Birdie put, press the button and let it think（バーディープット、ボタンを押して考えさせる)

PS アップデートといえば。Anaconda をアップグレードする際、Python のバージョン 3.7.2 から 3.7.1 を含むパッケージの一部が更新され、一部がロールバックされました。