Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 341
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Não se trata de R
Eu copiei seu artigo no Rattle, não sei porque você adicionou os preços nus lá também, mas não importa, é um bom artigo) Eu corri seu exemplo e obtive exatamente os mesmos resultados. Ainda tenho uma pergunta sobre o RNN - aconselhe-me um bom pacote, se disponível em R, em particular o LSTM. Vladimir já me escreveu que é melhor usar Python para NS complicados, mas pode ser em R ) Afinal, é muito fácil de usar
p.s. E mais uma vez, por favor, envie-me informações sobre o seu curso de formação
Finalmente entendi seu artigo sobre o Rattle, não está claro porque você adicionou mais preços nus a ele, mas a questão não é essa. Ainda tenho uma pergunta sobre o RNN - aconselhe-me um bom pacote, se disponível em R, em particular o LSTM. Vladimir já me escreveu que é melhor usar Python para NS complicados, mas pode ser em R ) Afinal, é muito fácil de usar
p.s. E mais uma vez, por favor, envie-me informações sobre o seu curso
Não posso ajudar: não estou em rede, a minha experiência é apenas com o nnet em chocalhar. Esta experiência é negativa.
Eu não tenho um curso de treino.
O meu artigo tem deliberadamente um conjunto bastante grande de preditores. Se você aprender como eliminá-los, você pode obter o erro OUT OF THE TRAINING FILE (isto não é um OOV) sobre os preditores do artigo até menos de 35% para andaimes e ada.
Boa sorte.
Eu copiei o seu artigo no Rattle, não tenho certeza porque você colocou os preços nus lá também, mas não importa, bom artigo ) Eu corri o seu exemplo e obtive exatamente os mesmos resultados. Ainda tenho uma pergunta sobre o RNN - aconselhe-me um bom pacote, se disponível em R, em particular o LSTM. Vladimir já me escreveu que é melhor usar Python para NS complicados, mas pode ser em R ) Afinal, é muito fácil de usar
p.s. E mais uma vez, por favor, envie-me informações sobre o seu curso
Se sem Pythona - rnn e mxnet . Puramente em R.
Boa sorte.
Não posso ajudar: Eu não faço redes - apenas experiência com nnet em chocalhos. Essa experiência é negativa.
Eu não tenho um curso de treino.
O meu artigo tem deliberadamente um conjunto bastante grande de preditores. Se você aprender como eliminá-los, você pode obter o erro OUT OF THE TRAINING FILE (isto não é um OOV) sobre os preditores do artigo até menos de 35% para andaimes e ada.
Boa sorte.
Se sem Pythona - rnn e mxnet. Puramente em R.
Boa sorte.
obrigado :)
Você não está a construir a sua frase correctamente. Você escreve: "Eu não consegui encontrar os filtros que eu estava procurando*. Como não sei quais filtros lhe interessam, aqui estão alguns, num relance:
pacote mFilter - filtro Baxter-King, filtro Butterworth, filtro Christiano-Fitzgerald, filtro Hodrick-Prescott, filtro Trigonométrico de regressão
Pacote FKF - Filtro Fast Kalman ....
Além disso, se você está profundamente envolvido no assunto de filtros e conhece a fórmula matemática pela qual ela é calculada, não há problema em apenas calculá-la. Não?
Boa sorte.
Obrigado, não sabia.
Se souberes a fórmula matemática... Quem conhece a fórmula?) Os filtros são projetados para uma tarefa específica, e não é suficiente pegar padrões de Bessel ou Kalman e aplicá-los. Você também precisa de ferramentas para trabalhar com filtros. Os filtros nem sempre são utilizados na sua forma original.
Tive algumas ideias para usar o R e o SciLab em conjunto, mas ordenar dados do R<->SciLab é uma tarefa bastante trabalhosa e dificilmente faz sentido, pelo menos na fase de desenvolvimento.
Obrigado, eu não sabia.
Se souberes a fórmula matemática... Quem conhece a fórmula?)) Os filtros são projetados para uma tarefa específica, e não é suficiente pegar padrões de Bessel ou Kalman e aplicá-los. Você também precisa de ferramentas para trabalhar com filtros.
Eu tinha a idéia de usar o R e o SciLab juntos, mas ordenar os dados do R<->SciLab é uma tarefa bastante trabalhosa e improvável de fazer sentido, pelo menos na fase de desenvolvimento.
Entre em contato.
Se você usa Matlab, marshalling R<-> Matlab é um negócio fechado.
Boa sorte.
Mas na realidade o problema do pseudo-filtro R que identificou tem raízes muito mais profundas.
Porque precisas deles? Um filtro é uma ferramenta auxiliar. E o R tem soluções prontas para a construção de unidades de decisão. Podemos designar duas linhas principais: aprendizagem de máquinas e ARMA-ARIMA-ARFIMA-ARCH-GARCH. E o que tem isto a ver com os filtros em si?
Porquê filtrar?
Há um campo chamado engenharia estatística de rádio. Em poucas palavras, é a ciência de detectar e isolar sinais de ruído, e até mesmo de debaixo do ruído.
No caso geral, antes de podermos detectar ou identificar um sinal, temos de amplificar o espectro energético do sinal através de várias transformações e enfraquecer os componentes de ruído que aumentam naturalmente a relação sinal/ruído da série temporal e simplificam o processamento e identificação do sinal.
No nosso caso, o que é um sinal e o que é ruído depende da estratégia de todos.
Porquê filtrar?
Há um campo chamado engenharia estatística de rádio. Em termos simples, é a ciência de detectar e isolar sinais do ruído, e até mesmo do ruído subjacente.
No caso geral, antes de podermos detectar ou identificar um sinal, temos de amplificar o espectro de energia do sinal e enfraquecer os componentes de ruído através de várias transformações que aumentam naturalmente a relação sinal/ruído da série temporal e simplificam o processamento e identificação do sinal.
No nosso caso, o que é sinal e o que é ruído depende da estratégia de todos.
Um erro típico cometido pelos engenheiros de rádio é acreditar que há um sinal nos mercados financeiros e eles não podem imaginar, mesmo em seus sonhos mais loucos, que não há sinal nos mercados financeiros e que nunca haverá. É por isso que os filtros praticamente nunca são utilizados nos mercados financeiros.
Há outra circunstância puramente técnica: os mercados financeiros são séries cronológicas não estacionárias, como resultado, uma parte de leão das estatísticas que funcionam bem na engenharia de rádio vai por água abaixo. Eu já vivi mais que muitos engenheiros de rádio neste fórum. Aconselhei-os a todos: se querem ganhar dinheiro, esqueçam a engenharia de rádio. Eu aconselhei-os a todos: se querem ganhar dinheiro, esqueçam a engenharia de rádio.
Não há sinal nos mercados financeiros e nunca haverá.
Acho que afinal há um. Digamos que estou a tentar construir uma estratégia através da negociação de preços de abertura no H1. Não há paradas e tomadas, mas apenas a função CopyOpen() do mql, e um Expert Advisor que uma vez por hora decide onde o preço estará em uma hora e toma uma posição nessa direção. Acontece que eu trabalho com um sinal com uma taxa de amostragem de 1/3600 Hz, não?
* Não sou técnico de rádio e não conheço os termos, talvez o preço de abertura deva ser chamado de algo mais do que um sinal.
Erro típico de todos os engenheiros de rádio - eles acreditam que há um sinal nos mercados financeiros, enquanto não podem nem em seus sonhos mais loucos imaginar a situação de que não há sinal nos mercados financeiros e nunca haverá. É por isso que os filtros quase nunca são usados nos mercados financeiros.
Há outra circunstância puramente técnica: os mercados financeiros são séries cronológicas não estacionárias, resultando na maior parte das estatísticas em farrapos, que funcionam bem na engenharia de rádio. Eu já vivi mais que muitos engenheiros de rádio neste fórum. Aconselhei-os a todos: se querem ganhar dinheiro, esqueçam a engenharia de rádio. Para sempre.
Bem, se não há sinal, o que procuras? Estás à procura de um sinal sem o admitir).
Portanto, o que significa um sinal no mercado - um certo conjunto de padrões (no sentido de imagens em algum espaço), indicando a possibilidade de entrar no comércio em um dado momento. Uma tarefa típica de classificação. E a propósito, antes de realizar a classificação, é desejável tornar este espaço se não ortogonal, pelo menos linearmente independente, o que é impossível, em princípio, sem utilizar qualquer filtragem.
O meu entendimento é que os seus palpiteiros são uma tentativa de aumentar a relação sinal/ruído.