This post will explore how to train hidden markov models in R. The previous posts in this series detailed the maths that power the HMM, fortunately all of this has been implemented for us in the RHmm package. HMMs can be used in two ways for regime detection, the first is to use a single HMM where each state in the HMM is considered a “regime”...
测试了fractional.mq5指标。其结果并不明显优于对回国人员的调查。使用RVI指标的不现实的好结果 series[i] = iRVI(NULL, 0, 14, MODE_MAIN, i+1) - iRVI(NULL, 0, 14, MODE_MAIN, i+2) 。股权增长的图表显示在下面的截图中。这些结果是在观察区得到的，但令人惊讶的是，学习是在没有老师的情况下进行的。现在剩下的就是在测试器中检查其性能。看了一下，得出的结论是，ldhmm是一个更彻底的HMM包，有许多有用的辅助功能，用于金融时间序列分析。
检查了fractional.mq5指标。其结果并不比回国人员的情况好多少。在使用RVI指标的训练样本上取得了令人难以置信的好结果 series[i] = iRVI(NULL, 0, 14, MODE_MAIN, i+1) - iRVI(NULL, 0, 14, MODE_MAIN, i+2) 。这些结果是在观察领域得到的，但令人惊讶的是，学习是在没有老师的情况下发生的。现在剩下的就是在测试器中检查其性能。看了一下，得出的结论是，ldhmm是一个更彻底的HMM包，有很多有用的辅助功能，用于金融时间序列分析。
很好，我希望我有一些更多的奥斯的例子，否则它可能是一个通配符。
你用的是什么分数参数？比如说，试着把它减少到0.1？而treshhold 1e-05是最佳的。
事实上，它们没有太大的区别：）第一种是更敏感的。
很好，我希望我有一个样品渗出物或其他东西，这可能是一个疯狂的旅程。
你用的是什么分数参数？比如说减少到0.1？"Treshhold 1e-05 "是最佳参数？
是的，我试着改变了度数和震荡控制。所有设置下的信号频率都很低。我现在要看看它在ldhmm中显示了什么。
我在ldhmm包上发布了一个mq4指标。
没有人在我的数据上做过任何尝试()，但有很多空的东西被写在上面()
如果你也把代码贴在P上，那就太好了。
没有人用我的数据做任何尝试((但有那么多空洞的东西被写下来了()
如果你能同时发布P代码就更好了
我还没有时间，我已经下载了一些关于电路的文献，但我还没有读。
看一下源代码
+ 你有什么样的数据集，一些数字。我不知道为什么我应该把我的模型固定在一些奇怪的数字上。
如果你能同时公布P代码，那不是很好吗？
有一个附带代码的指标。代码确实没有梳理过，而且很古老，但它是有效的。
+ 你有什么样的数据集，一些数字。
他们正在计算一个能解释（和预测）市场上几乎所有反转的事件，如果你将数据集与价格进行比较，就可以清楚地看到，但没有人做到这一点，但有很多弱智的人开始写各种胡言乱语，如--"是的，移动平均线 更好"。
"这都是对未来的一种窥视" yes....
用难以理解的数字来拟合模型有什么意义？
谁要求你调整什么了？ 我所要求的是用不同的软件包做同样的事情，例如用python。这需要 4分钟和4行代码。
但你开始读一些东西，学习一些理论，写一些东西，进行交流。
结果是，你写了成吨的页面，却忘记了要求你做什么），被要求在4行代码上花4分钟。
这是一个耻辱...
有一个附带代码的指标。代码确实没有梳理过，而且很古老，但它是有效的。
计算一些能解释（和预测）几乎所有市场逆转的事件，如果你将数据集与价格进行比较，它是清晰可见的，但没有人做到这一点，但有一群弱智的人开始写各种废话，如--"是的，移动平均线 更好"。
"这都是对未来的一种窥视。" Yeah....
谁要求你调整什么了？ 我所要求的是用不同的软件包做同样的事情，例如用python。这是个 4分钟 的练习 ，只有4行代码。
但你开始读一些东西，学习一些理论，写一些东西，进行交流。
结果是，你写了成吨的页面，却忘记了要求你做什么），被要求在4行代码上花4分钟。
这是个遗憾...
我不知道µl，我试图弄清楚，但有很多东西混在一起，如果你只把代码和R放在一起会更好，只有几行代码，一切都会很清楚，什么在哪里，在哪里。因为即使是那个Python软件包也不是这样工作的，你必须输入过渡概率矩阵、中线矩阵和其他东西。你从哪里得到它们？我不明白它是如何在飞行中工作的，所以我必须阅读整个算法
而你实际上有两行代码在那里/
总之，为了让你明白，状态空间模型分为马尔科夫过程和马尔科夫决策过程。我和第二种人合作过，第一种人是你的情况。而且那里也有亚种的算法。
无论你说什么，阿萨伊伦卡一直在火上浇油。
而你实际上有两行代码在那里。
嗯，大致上说，是的，这里有一篇文章，一切的基础都来自http://gekkoquant.com/2014/09/07/hidden-markov-models-examples-in-r-part-3-of-4/。
这里是文章中例子的一个代码片段。
如果你去掉数据处理和可视化，代码只有三行。