Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 341
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Дело не в R
Вашу статью по Rattle осилил, не совсем понятно зачем вы туда еще и голые цены подавали, ну да не суть, хорошая статья ) Прогнал ваш пример, результаты получились точно такие же. У меня все вопрос по RNN - посоветуйте пакет какой-нибудь хороший, если имеется в R, в частности, LSTM Интересуют. Мне Владимир уже написал что лучше Питон для сложны НС использовать, но мб в Р есть ) Оказывается, он довольно простой в использовании
п.с. и еще раз скиньте в личку плиз инфо по вашему курсу обучения
Вашу статью по Rattle осилил, не совсем понятно зачем вы туда еще и голые цены подавали, ну да не суть, хорошая статья ) Прогнал ваш пример, результаты получились точно такие же. У меня все вопрос по RNN - посоветуйте пакет какой-нибудь хороший, если имеется в R, в частности, LSTM Интересуют. Мне Владимир уже написал что лучше Питон для сложны НС использовать, но мб в Р есть ) Оказывается, он довольно простой в использовании
п.с. и еще раз скиньте в личку плиз инфо по вашему курсу обучения
Не могу помочь: сетями не занимаюсь - опыт только с nnet в rattle. Этот опыт отрицательный.
Курса обучения у меня нет.
В моей статье умышленно приведен достаточно большой набор предикторов. Если научитесь их отбирать, то ошибку ВНЕ ФАЙЛА ОБУЧЕНИЯ (это не ООВ) на предикторах статьи можно снизить менее 35% для лесов и ada.
Удачи
Вашу статью по Rattle осилил, не совсем понятно зачем вы туда еще и голые цены подавали, ну да не суть, хорошая статья ) Прогнал ваш пример, результаты получились точно такие же. У меня все вопрос по RNN - посоветуйте пакет какой-нибудь хороший, если имеется в R, в частности, LSTM Интересуют. Мне Владимир уже написал что лучше Питон для сложны НС использовать, но мб в Р есть ) Оказывается, он довольно простой в использовании
п.с. и еще раз скиньте в личку плиз инфо по вашему курсу обучения
Если без Pythona - rnn и mxnet. Чисто в R.
Удачи
Не могу помочь: сетями не занимаюсь - опыт только с nnet в rattle. Этот опыт отрицательный.
Курса обучения у меня нет.
В моей статье умышленно приведен достаточно большой набор предикторов. Если научитесь их отбирать, то ошибку ВНЕ ФАЙЛА ОБУЧЕНИЯ (это не ООВ) на предикторах статьи можно снизить менее 35% для лесов и ada.
Удачи
Если без Pythona - rnn и mxnet. Чисто в R.
Удачи
спасибо :)
Вы неправильно строите предложение. Пишите:"Я не смог найти нужных мне фильтров*. Поскольку я не знаю какие фильтры Вам интересны приведу навскидку несколько:
пакет mFilter - Baxter-King filter, Butterworth filter, Christiano-Fitzgerald filter, Hodrick-Prescott filter, Trigonometric regression filter
пакет FKF - Fast Kalman filter ....
Кроме того, если Вы глубоко в теме фильтров и знаете математическую формулу по которой он вычисляется, никакой проблемы просто вычислить его. Нет?
Удачи
Спасибо, не знал.
Если знаете мат формулу... А кто-ж ее знает эту формулу.)) Фильтры проектируются под конкретную задачу, и недостаточно взять шаблоны Бесселя или Калмана и применить их. Для этого нужны еще и инструменты для работы с фильтрами. Далеко не всегда фильтры используются в первозданном виде.
У меня были мысли совместного использования R и SciLab, однако маршаллинг данных R<->SciLab задача достаточно трудоемкая, и это вряд-ли имеет смысл, по крайней мере на этапе разработки.
Спасибо, не знал.
Если знаете мат формулу... А кто-ж ее знает эту формулу.)) Фильтры проектируются под конкретную задачу, и недостаточно взять шаблоны Бесселя или Калмана и применить их. Для этого нужны еще и инструменты для работы с фильтрами.
У меня были мысли совместного использования R и SciLab, однако маршаллинг данных R<->SciLab задача достаточно трудоемкая, и это вряд-ли имеет смысл, по крайней мере на этапе разработки.
Обращайтесь.
Если пользуете Матлаб, сявзь R<-> Matlab решенный вопрос.
Удачи
Но в действительности обозначенная Вами псевдо проблема фильтров R, имеет гораздо более глубокие корни.
Зачем они Вам? Фильтр - это вспомогательное средство. А в R имеются готовые решения для построения блоков принятия решений. Можно обозначить две магистрали: машинное обучение и ARMA-ARIMA-ARFIMA-ARCH-GARCH. И при чем тут фильтры как таковые?
Зачем фильтры?
Есть такая область - статистическая радиотехника. Упрощенно говоря, это наука об обнаружении и выделении сигналов из шумов, и даже из под шумов.
В общем случае, прежде чем обнаружить или распознавать сигнал, мы должны всяческими преобразованиями усилить энергетический спектр сигнала и ослабить шумовые составляющие, что, естественно, повысит соотношение сигнал/шум временного ряда и упростит дальнейшую обработку и распознавание сигнала.
В нашем случае, что является сигналом, а что шумом - это каждый определяет сам, в зависимости от стратегии.
Зачем фильтры?
Есть такая область - статистическая радиотехника. Упрощенно говоря, это наука об обнаружении и выделении сигналов из шумов, и даже из под шумов.
В общем случае, прежде чем обнаружить или распознавать сигнал, мы должны всяческими преобразованиями усилить энергетический спектр сигнала и ослабить шумовые составляющие, что, естественно, повысит соотношение сигнал/шум временного ряда и упростит дальнейшую обработку и распознавание сигнала.
В нашем случае, что является сигналом, а что шумом - это каждый определяет сам, в зависимости от стратегии.
Типичная ошибка всех радиоинженеров - они считают, что на финансовых рынках имеется сигнал, при этом даже в страшном сне не могут себе представить ситуацию, что сигнала нет на финансовых рынках и никогда не будет. Именно поэтому фильтры практически не применяются на финансовых рынках.
Имеется еще одно, чисто техническое обстоятельство: финансовые рынки - это нестационарные временные ряды, в результате чего в тартарары летит львиная доля статистики, которая прекрасно работает в радиотехнике. Я на этом форуме пережил очень многих радиоинженеров. Всем им советовал: хотите зарабатывать - забудьте радиотехнику. Навсегда.
сигнала нет на финансовых рынках и никогда не будет
Я думаю* он всё-таки есть. Допустим, я пытаюсь построить стратегию торгуя по ценам открытия на H1. Нет ни стопов, ни тейков, а только функция CopyOpen() из mql, и советник который раз в час принимает решения где будет цена через час и отурывает позицию в ту сторону. Получается что я работаю с сигналом с частотой дискретизации 1/3600 Hz, разве нет?
* Я не радиотехник, их термины не знаю, возможно цены открытия нужно называть не сигналом а как-то иначе.
Типичная ошибка всех радиоинженеров - они считают, что на финансовых рынках имеется сигнал, при этом даже в страшном сне не могут себе представить ситуацию, что сигнала нет на финансовых рынках и никогда не будет. Именно поэтому фильтры практически не применяются на финансовых рынках.
Имеется еще одно, чисто техническое обстоятельство: финансовые рынки - это нестационарные временные ряды, в результате чего в тартарары летит львиная доля статистики, которая прекрасно работает в радиотехнике. Я на этом форуме пережил очень многих радиоинженеров. Всем им советовал: хотите зарабатывать - забудьте радиотехнику. Навсегда.
Ну, если нет сигнала, то что Вы ищете? Вы и ищете сигнал, упорно себе в этом не признаваясь.))
Итак, что понимается под сигналом на рынке - некое множество паттернов (в смысле образов в неком пространстве) свидетельствующих о возможности входа в сделку в данный момент времени. Типичная задача классификации. И уж, кстати, перед тем как проводить классификацию, желательно сделать это пространство, если не ортогональным, то, по крайней мере, линейно независимым, что принципиально невозможно без применения какой-либо фильтрации.
В моем понимании, Ваши предикторы и есть попытка увеличения соотношения сигнал/шум.