Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3682

Новый комментарий
[Удален]  
Aleksey Nikolayev #:
Спасибо, есть над чем задуматься.
Ещё не додумался попробовать генерировать на данных за разные временные периоды, а затем ансамблировать. Может быть в этом тоже есть смысл. 
[Удален]  

Некоторая мотивация для создания регрессионных моделей (проба пера).

Ищутся периодические компоненты в исходном ряде, затем делается попытка предсказания на новых данных. Смысл ТС сводится к торговле от границ предсказанных циклов.

Затем проверка в тостере, насколько эти циклы приносят удовлетворение.

Сделал пока что простой пример на синтетических данных. Завтра попробую на реальных.

Не видел на сайте подобных исследований, если были - дайте знать.


 
Maxim Dmitrievsky #:

Некоторая мотивация для создания регрессионных моделей (проба пера).

Ищутся периодические компоненты в исходном ряде, затем делается попытка предсказания на новых данных. Смысл ТС сводится к торговле от границ предсказанных циклов.

Затем проверка в тостере, насколько эти циклы приносят удовлетворение.

Сделал пока что простой пример на синтетических данных. Завтра попробую на реальных.

Не видел на сайте подобных исследований, если были - дайте знать.


пакет forecast

Основные функции пакета forecast :

  1. auto.arima() – автоматический подбор параметров модели ARIMA.
  2. ets() – модель экспоненциального сглаживания (ETS), которая хорошо подходит для данных с сезонностью.
  3. stlf() – разложение временного ряда на тренд, сезонность и остаток с последующим прогнозированием каждого компонента отдельно.
  4. tbats() – комплексная модель для сложных сезонных структур (например, множественная сезонность). 

  6. пакету более 30 лет, довольно популярный для предсказания экономических данных с сезонностью. Есть книжка.
[Удален]  
СанСаныч Фоменко #:

пакет forecast

Основные функции пакета forecast :

  1. auto.arima() – автоматический подбор параметров модели ARIMA.
  2. ets() – модель экспоненциального сглаживания (ETS), которая хорошо подходит для данных с сезонностью.
  3. stlf() – разложение временного ряда на тренд, сезонность и остаток с последующим прогнозированием каждого компонента отдельно.
  4. tbats() – комплексная модель для сложных сезонных структур (например, множественная сезонность). 

  6. пакету более 30 лет, довольно популярный для предсказания экономических данных с сезонностью. Есть книжка.
Использую Фурье либо сингулярное разложение. Пока не определился как это должно выглядеть в конечном итоге. Как лучше подгонять циклы под ТС, а подгонять явно придется на реальных котировках. 
 
Maxim Dmitrievsky #:

Не видел на сайте подобных исследований, если были - дайте знать.

Я это делал еще черти когда, результаты тут публиковал.
Ты с меня смеялся и называл ЦОСникок , теперь делаешь то же самое, а может и примитивнее и говориш что не встречал...
:)
 
Maxim Dmitrievsky #:
Как лучше подгонять циклы под ТС, а подгонять явно придется на реальных котировках. 
Используй формугу обычной гармоники, всего три параметра - амплитуда, частота, фаза..

Каждая гармооника это условный цыкл.
[Удален]  
mytarmailS #:
Я это делал еще черти когда, результаты тут публиковал.
Ты с меня смеялся и называл ЦОСникок , теперь делаешь то же самое, а может и примитивнее и говориш что не встречал...
:)
Я видел что ты раскладывал на компоненты, но что ты потом с ними делал не помню :)

Мне просто захотелось пообучать регрессионную модель, но не смог придумать на чём ещё ее обучать :)

Вообще это, конечно, довольно странное желание - может стоит ходить к психологу.
 
Maxim Dmitrievsky #:

Некоторая мотивация для создания регрессионных моделей (проба пера).

Ищутся периодические компоненты в исходном ряде, затем делается попытка предсказания на новых данных. Смысл ТС сводится к торговле от границ предсказанных циклов.

Затем проверка в тостере, насколько эти циклы приносят удовлетворение.

Сделал пока что простой пример на синтетических данных. Завтра попробую на реальных.

Не видел на сайте подобных исследований, если были - дайте знать.


Я  не много занимался. Если зависимость есть, ее чем угодно легко вытащить.

https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page3436#comment_52744612

https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page3403#comment_52556668

https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page1799#comment_16747717

https://www.mql5.com/ru/forum/137553/page5

пс наверно еще не попробовал только детектить смену флета/тренда. Разладка, аттракторы и тп.

[Удален]  
Rorschach #:

Я  не много занимался. Если зависимость есть, ее чем угодно легко вытащить.

https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page3436#comment_52744612

https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page3403#comment_52556668

https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page1799#comment_16747717

https://www.mql5.com/ru/forum/137553/page5

пс наверно еще не попробовал только детектить смену флета/тренда. Разладка, аттракторы и тп.

Сенкс, гляну попозже 
 
Maxim Dmitrievsky #:
Сенкс, гляну попозже 

Там особо не на что смотреть, без подробностей просто факты.

1...367536763677367836793680368136823683368436853686368736883689...3745
Новый комментарий