Всё выглядит как-то слишком просто, есть сомнения в том достаточно ли этого. Может быть ещё и самому нужно трансформировать train и tt вектора.
Просто так применять ариму нельзя:
надо смотреть коэффициенты на предмет значимости
надо проверять результат по тестам.
Методика применения очень хорошо проработана.
НО.
Даже исполнив все это совсем не обязательно можно доверять ариме, так как обязательна проверка на arch и если таковой имеется, то тогда garch. Но радует то, что для моделирования тренда в garch (еще модель собственно garch + модель распределения) используется все та же арима. Так что упражнения с аримой - это не напрасно потраченное время в смысле garch.
ПС.
По поводу SMA. Ваши вычисления будущей цены как разницы прогноза и известных цен в случае использованной модели не верны: дело в том, что к сумме цен в модели добавлена ошибка. поэтому цена прогноза = цена средней +ошибка.
После разделения на train/test/valid перемешать train. Остальные наборы не перемешивать. Это валидно для классификации нейросетями. Более того при обучении глубоких нейросетей перемешивают каждый minibatch перед подачей нейросети.
Удачи
Снова задумался о перемешивании строк перед подачей в НС. Если перемешать только train, то оценивая по test мы будем делать подгонку под него. Думаю надо перемешивать всю выборку, а потом делить на участки.
Ведь главная задача test участка - оценить научилась ли НС обобщать данные, т.е. данные на нем должны быть однородными с train, т.е. перемешанные с ним.
в отличие от нейросетей, индюк я показывал повыше, вот с ночи по счас:
какой индюк? машка на какашках? где в кодбазе скачать?
а ежели нечего скачать и формул нет то нечего и писать
развелось вас тут демотрейдеров
Ах точно.. вы все боитесь что к вам приедут бандиты и вынесут оборудование вместе с кодами, поэтому не публикуете сигнал. Но подпердывать в темку периодически - благое дело!
Судя по всему, ростки познаний как работать с объемами (читай - интенсивностью, активностью) торгов, заложенные Артикулом и Айдлером, проросли в Renat Akhtyamov.
Выкладывайте все подноготную подчистую! Человечество отблагодарит.
Для авторизации и пользования сайтом MQL5.com необходимо разрешить использование файлов Сookie.
Пожалуйста, включите в вашем браузере данную настройку, иначе вы не сможете авторизоваться.
Вы вошли в аккаунт. Двухфакторная аутентификация отключена. Настройте её заново и отсканируйте новый QR-код или продолжите с отключённой двухфакторной аутентификацией.
берешь бутылку вотки, смешиваешь ее с ягуаром и добавляешь балтику 9 по вкусу
выпиваешь, поднимаешь руку вверх, затем резко опускаешь... :)))
Мудрый план, но я перевернул сигналы и двинул дальше :-)
Лямда через Бокс-Кокс подбирается
Я это видел в хэлпе, да.
перед auto.arima можно выполнить такой код -
library(caret) boxCoxLambda <- BoxCoxTrans(train)$lambdaи потом auto.arima(... , lambda = boxCoxLambda)
Всё выглядит как-то слишком просто, есть сомнения в том достаточно ли этого. Может быть ещё и самому нужно трансформировать train и tt вектора.
Я это видел в хэлпе, да.
перед auto.arima можно выполнить такой код -
и потом auto.arima(... , lambda = boxCoxLambda)
Всё выглядит как-то слишком просто, есть сомнения в том достаточно ли этого. Может быть ещё и самому нужно трансформировать train и tt вектора.
Просто так применять ариму нельзя:
Методика применения очень хорошо проработана.
НО.
Даже исполнив все это совсем не обязательно можно доверять ариме, так как обязательна проверка на arch и если таковой имеется, то тогда garch. Но радует то, что для моделирования тренда в garch (еще модель собственно garch + модель распределения) используется все та же арима. Так что упражнения с аримой - это не напрасно потраченное время в смысле garch.
ПС.
По поводу SMA. Ваши вычисления будущей цены как разницы прогноза и известных цен в случае использованной модели не верны: дело в том, что к сумме цен в модели добавлена ошибка. поэтому цена прогноза = цена средней +ошибка.
После разделения на train/test/valid перемешать train. Остальные наборы не перемешивать.
Это валидно для классификации нейросетями. Более того при обучении глубоких нейросетей перемешивают каждый minibatch перед подачей нейросети.
Удачи
Снова задумался о перемешивании строк перед подачей в НС.
Если перемешать только train, то оценивая по test мы будем делать подгонку под него. Думаю надо перемешивать всю выборку, а потом делить на участки.
Ведь главная задача test участка - оценить научилась ли НС обобщать данные, т.е. данные на нем должны быть однородными с train, т.е. перемешанные с ним.
Торговля идёт активно, но пока не набирает, но и не сливает. Из за большой истории сигнала хвостик не видно....
Сейчас думаю начнёт набирать. Бывает встречал что в начале топчется, а потом навёрстывает!!!!
Одной из оценок работоспособности ТС, то что она не сливает по жостеру. Умеет держать балан диже при неблагоприятном расскладе базовой стратегии
в отличие от нейросетей, индюк я показывал повыше, вот с ночи по счас (естественно реал):
в отличие от нейросетей, индюк я показывал повыше, вот с ночи по счас:
какой индюк? машка на какашках? где в кодбазе скачать?
а ежели нечего скачать и формул нет то нечего и писать
развелось вас тут демотрейдеров
Ах точно.. вы все боитесь что к вам приедут бандиты и вынесут оборудование вместе с кодами, поэтому не публикуете сигнал. Но подпердывать в темку периодически - благое дело!какой индюк? машка на какашках? где в кодбазе скачать?
а ежели нечего скачать и формул нет то нечего и писать
развелось вас тут демотрейдеров
да я про то, что не там роете, не боле
удачи!
да я про то, что не там роете
удачи!
да здесь уже демо учителей и без вас хватает
Выложи в csv, в формате -
дата, время, ОХЛК, индюк
да я про то, что не там роете, не боле
удачи!
=======
В ветке Александра_К я писал -
прогноз по Н4 - только на 4 часа
на MN1 - только на месяц и т.д.
Размышляйте
в отличие от нейросетей, индюк я показывал повыше, вот с ночи по счас (естественно реал):
Судя по всему, ростки познаний как работать с объемами (читай - интенсивностью, активностью) торгов, заложенные Артикулом и Айдлером, проросли в Renat Akhtyamov.
Выкладывайте все подноготную подчистую! Человечество отблагодарит.