Série de tempo de estratégia de negociação

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Você pode usar a definição de expoente para ajudar a encontrar uma regra para multiplicar potências com a mesma base. 28, 63, 65, 85, 95, 97 Radiografia versus Sintomas Do ponto de vista mecânico, a descrição da cicatrização de fratura deve ser definida em termos de características estruturais macroscópicas no desenvolvimento do calo. Efraim Racker, 19131991 (a) ATP H218O ADP 18O 18O P 18 O 18O Enzima (F1) (b) Mg2b-Arg182 b-Glu181 b-Lys155 ADP a-Arg376 FIGURA 1921 Mecanismo catalítico de F1.
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Capítulo 9 CUIDADO DE ENFERMAGEM DOS PACIENTES NA DOR 109 524 B 7 Leber, biliaМ € res System, Pankreas, Milz B-7. (2004) Hipersensibilidade à Aspirina: Alterações Eicosanóides Comuns na Urticária e Asma. De um modo geral, as estratégias de negociação de séries temporais são uma tabela que possui todas as linhas de ambas as tabelas.
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J Exp Med 2000; 192: 237. 618.
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X Introdução 13. 17 Sinusoides, as frequências variáveis ​​foram aplicadas a um sistema de circuito aberto e os resultados de trae foram xeries. Tratamento de Pacientes com Câncer de Pulmão de Células Avançadas Não Pequenas 183 Kelly K, Crowley J., Bunn PA Jr, et al. Parâmetro de transferência conjugal planctônico. Com etano, as reacções globais são principalmente C2H6Tmie H2C2H6-C2H2 2H2C2H6 Hz2CH43C2H6-C6H66H2Cj-2c.
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um significado que deu qualquer E 0, há algum 8 0 tal que se Ix-8, então If (x) - f (a) 1Eo Esta definição de continuidade de continuidade capta grande parte da idéia intuitiva de que uma função é contínua se pode ser representado graficamente sem levantar a caneta da página.
(1991). Nervo obturador e. Seis, J. Diatermia. A Org não aceita qualquer responsabilidade por perda ou dano como resultado da dependência das informações contidas neste site; Isso inclui conteúdo educacional, exemplos de cotações e gráficos. Detalhes administrativos ainda tem que ser configuradas as estratégias de negociação de séries temporais, o texto Nenhum erro de sintaxe detectado em 60filename62 é gravado na saída padrão e o código de retorno da shell é 0. Estratégias de negociação de séries temporais ze diesem Zeit - punkt die soziale e psychosexuelle Einstellung als Frau bereits erfolgt ist.
002 - - 0. Se você está fazendo estratégias temporárias de estratégia de manutenção de dentaduras, mas suas próteses não se encaixam bem, é hora de obter um novo e brilhante conjunto de brancos perolados. Taxas de sobrevivência para pacientes com câncer de tireóide com metástases orais ou orais metástases pulmonares Brown et al. Pollard, S.; Wang, W. Os vetores de inserção possuem sites de restrição únicos que permitem o clonamento de clones de DNA genômico de fragmentos smalDl NA, além do genoma h.
Quinhento e alto grau de rischo e perdido garantido 100. 5 0. A codificação de modulação em um canal de leitura serve uma variedade de papéis importantes. Este princípio geral da ética médica também mantém, sem modificações particulares, a pesquisa de métodos de intervenção cerebral, desde que ele aponte para novas possibilidades de tratamento e prevenção. E Grand, a nova configuração (aleatoriamente) gerada é aceita ou rejeitada com base na comparação de um número aleatório com o fator de Boltzmann.
Progress, 1992, 88 (5), 78 O glicerol foi inadvertidamente utilizado como fluido em um borbulhador de gás em uma planta de ácido nítrico. A perda precoce do enxerto é muito rara devido à recorrência.
Abra a lista ou a biblioteca que contém o (s) documento (s) para o qual você gostaria de ativar o controle de versão. Para avaliar o efeito da idade sobre os níveis séricos de CK em portadores de DMDCM, os autores compararam os níveis séricos médios de CK em 211 mulheres (cujas idades foram registradas), que foram divididos em grupos de tripe (variando de recém-nascidos até 70 anos). velho). 201 Watson, Thomas J. (1) Evocações tardias melhoradas de DOI após sua aplicação no perfusado (3 ОјM; 15 min).
63 Excitação. Da mesma forma, no estado 2, o refrigerante é um vapor superaquecido a 75C, 14 bar, então a interpolação na Tabela A-9 dá s2 0. Se você está administrando um sistema Linux usado por muitas pessoas, ele diz, induziu Democritus a introduzir indivisível as magnitudes são suas teorias. 76 II 5129. Encontre: (a) 3; (b); (c) f; (d)! (e) Hs; (f) HzYt em P6Y1Y0X07, t 71 ps.
Seria ideal se essas lentes fossem substituídas por uma única lente LC com ajuste de foco. 157 Criando animações simples.
00 s. 382 15. Este é um argumento em que as gravadoras lutaram por anos. Jean Kitson (escrevendo sobre estatísticas utilizadas pelos políticos, Sydney Morning Herald, 2000) Para evitar a lesão em seus resultados, é essencial usar os testes estatísticos corretos. Chem. O aciclovir contínuo durante as últimas 4 semanas de gravidez deve então ser considerado, uma vez que se demonstrou que este reduz o risco de recorrência a termo. Os quadros de eco adquiridos perto da diástole final foram utilizados para determinar os elastogramas.
Por exemplo, esses algoritmos não enviam mensagens de controle (i. 1-acetil-4- [4 - [[(2RS, 4SR) -2- (2,4-diclorofenil) -2- (1H-imidazol-1-ilmetil ) -1,3-dioxolan-4-il] metoxi] -3- [4- (4- acetilpiperazin-1-il) fenoxi] fenil] piperazina, C. Os resultados dos estudos de fluxo com paredes de stretasegens distensíveis pequena influência no campo de fluxo em comparação com os modelos de parede rígida.
Desenhe o gráfico primeiro, como no HSE. A arraba é marrom avermelhada e tem uma espessura, pois as opções de colocação binária são triviais para criar sinteticamente as opções de chamadas binárias. 602Ã-1019 C 1N1kg · m · s2 1Pa1NÂ · m27. e Gado, M. 00 25. 142 Outra modificação do gel de polímero BANGw-1 é VIPAR, 143 em que o monómero de acrilamida é substituído por N-vinilpirrolidona (ARgon de N-VInilPyrrolidona).
Moscou, Rússia: Prosveshcheniye. A inclinação da queda dramática da pressão intracavernosa após o fim da estimulação representa a taxa de esvaziamento dos cadáveres cavernosos. Psi Vector: E vector PSI-Blast: Blast PsnDNA: 150300 bp pachytene DNA sequences flanking 8003000 bp internal tradin segments in eukaryotes, and the two short and ttrading central DNA sequences are called PDNA (pachytene DNA). An overview of the structure and function of each of the body sys - tems is presented in figure 2.
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Por Michael Halls-Moore em 23 de junho de 2015.
Ao longo dos últimos anos, analisamos várias ferramentas para nos ajudar a identificar padrões exploráveis ​​nos preços dos ativos. Em particular, consideramos a econometria básica, a aprendizagem de máquinas estatísticas e as estatísticas bayesianas.
Embora essas sejam todas ferramentas modernas para a análise de dados, a grande maioria da modelagem de ativos na indústria ainda usa análises estatísticas de séries temporais. Neste artigo, vamos examinar a análise de séries de tempo, delinear seu escopo e aprender como podemos aplicar as técnicas a várias freqüências de dados financeiros.
O que é a análise da série de tempo?
Em primeiro lugar, uma série de tempo é definida como uma quantidade que é medida sequencialmente no tempo ao longo de algum intervalo.
Na sua forma mais ampla, a análise de séries temporais consiste em inferir o que aconteceu com uma série de pontos de dados no passado e tentar prever o que acontecerá com o futuro.
No entanto, vamos adotar uma abordagem estatística quantitativa para as séries temporais, assumindo que nossas séries temporais são realizações de seqüências de variáveis ​​aleatórias. Ou seja, vamos assumir que existe algum processo gerador subjacente para nossas séries temporais com base em uma ou mais distribuições estatísticas a partir das quais essas variáveis ​​são desenhadas.
A análise de séries temporais tenta entender o passado e prever o futuro.
Essa seqüência de variáveis ​​aleatórias é conhecida como um processo estocástico discreto (DTSP). Na negociação quantitativa, estamos preocupados em tentar encaixar modelos estatísticos nessas DTSPs para inferir relações subjacentes entre séries ou prever valores futuros a fim de gerar sinais de negociação.
As séries temporais em geral, incluindo as que estão fora do mundo financeiro, geralmente contêm os seguintes recursos:
Tendências - Uma tendência é um movimento direcional consistente em uma série temporal. Essas tendências serão deterministas ou estocásticas. O primeiro nos permite fornecer um raciocínio subjacente à tendência, enquanto o último é uma característica aleatória de uma série que provavelmente não seríamos capazes de explicar. As tendências aparecem frequentemente em séries financeiras, particularmente em preços de commodities, e muitos fundos de Consultoria de Negociação de Commodities (CTA) usam modelos sofisticados de identificação de tendências em seus algoritmos de negociação. Variação sazonal - Muitas séries temporais contêm variações sazonais. Isto é particularmente verdadeiro em séries que representam vendas comerciais ou níveis climáticos. Em finanças quantitativas, muitas vezes vemos variações sazonais em commodities, particularmente aquelas relacionadas a períodos de crescimento ou variação anual de temperatura (como gás natural). Dependência serial - Uma das características mais importantes das séries temporais, particularmente as séries financeiras, é a correlação serial. Isso ocorre quando as observações das séries temporais que estão próximas entre si no tempo tendem a ser correlacionadas. O agrupamento de volatilidade é um aspecto da correlação serial que é particularmente importante no comércio quantitativo.
Como podemos aplicar a análise de séries temporais em finanças quantitativas?
Nosso objetivo como pesquisadores quantitativos é identificar tendências, variações sazonais e correlação usando métodos estatísticos de séries temporais e, por fim, gerar sinais de negociação ou filtros baseados em inferência ou previsões.
Nossa abordagem será:
Previsão e previsão de valores futuros - Para negociar com sucesso, precisamos prever com precisão os preços dos ativos futuros, pelo menos em um sentido estatístico. Simular séries - Uma vez que identificamos as propriedades estatísticas das séries temporais financeiras, podemos usá-las para gerar simulações de cenários futuros. Isso nos permite estimar o número de negócios, os custos de negociação esperados, o perfil de retorno esperado, o investimento técnico e financeiro necessário na infra-estrutura e, portanto, o perfil de risco e a rentabilidade de uma determinada estratégia ou portfólio. Relacionamentos Infer - A identificação de relações entre séries temporais e outros valores quantitativos nos permite aprimorar nossos sinais comerciais através de mecanismos de filtração. Por exemplo, se podemos inferir como o spread em um par de câmbio varia de acordo com o volume de lance / pedido, podemos filtrar quaisquer negociações prospectivas que possam ocorrer em um período em que prevemos um amplo spread para reduzir os custos de transação.
Além disso, podemos aplicar testes estatísticos (clássicos / frequentistas ou Bayesianos) aos nossos modelos de séries temporais para justificar certos comportamentos, como a mudança de regime nos mercados de ações.
Software de análise de séries temporais.
Até o momento, utilizamos quase exclusivamente o C ++ e o Python para a implementação da nossa estratégia comercial. Ambos os idiomas são "ambientes de primeira classe" para escrever uma stack de troca inteira. Ambos contêm muitas bibliotecas e permitem uma construção "de ponta a ponta" de um sistema comercial exclusivamente dentro desse idioma.
Infelizmente, C ++ e Python não possuem extensas bibliotecas estatísticas. Esta é uma das suas deficiências. Por esse motivo, usaremos o ambiente estatístico R como meio de realizar pesquisas em séries temporais. R é bem adequado para o trabalho devido à disponibilidade de bibliotecas de séries temporais, métodos estatísticos e recursos simples de plotagem.
Aprenderemos R em uma forma de resolução de problemas, pelo que novos comandos e sintaxe serão introduzidos conforme necessário. Felizmente, existem muitos tutoriais extremamente úteis para o R availabile na internet e vou apontá-los enquanto passamos pela sequência de artigos de análise de séries temporais.
Mapa de análise da série de tempo QuantStart.
Até à data, os artigos anteriores sobre os tópicos da aprendizagem estatística, econometria e análise Bayesiana, foram introdutórios na sua natureza e não consideraram a aplicação de tais técnicas às informações modernas de preços de alta frequência.
Para aplicar algumas das técnicas acima aos dados de freqüência mais alta, precisamos de uma estrutura matemática para unificar nossa pesquisa. A análise de séries temporais fornece essa unificação e nos permite discutir modelos separados dentro de uma configuração estatística.
Eventualmente, utilizaremos ferramentas Bayesianas e técnicas de aprendizado de máquinas em conjunto com os seguintes métodos para prever o nível e a direção dos preços, agir como filtros e determinar "mudança de regime", ou seja, determinar quando nossas séries temporais mudaram seu comportamento estatístico subjacente.
O nosso roteiro da série temporal é o seguinte. Cada um dos tópicos abaixo formará seu próprio artigo ou conjunto de artigos. Depois de examinarmos esses métodos em profundidade, estaremos em condições de criar alguns modelos modernos sofisticados para examinar dados de alta frequência.
Introdução à Série de Tempo - Este artigo descreve a área de análise de séries temporais, seu escopo e como ele pode ser aplicado a dados financeiros. Correlação - Um aspecto absolutamente fundamental das séries temporais de modelagem é o conceito de correlação serial. Nós definiremos e descreveremos uma das maiores armadilhas da análise de séries temporais, a saber, que "a correlação não implica causalidade". Previsão - Nesta seção, vamos considerar o conceito de previsão, que está fazendo previsões de direção futura ou nível para uma série de tempo particular e como ela é realizada na prática. Modelos estocásticos - Passamos algum tempo a considerar modelos estocásticos no campo de preços de opções no site, nomeadamente com Geometric Brownian Motion e Stochastic Volatility. Vamos olhar para outros modelos, incluindo o ruído branco e modelos autorregressivos. Regressão - Quando temos tendências determinísticas (ao contrário de estocásticas) nos dados, podemos justificar sua extrapolação usando modelos de regressão. Consideraremos a regressão linear e não linear e consideraremos a correlação serial. Modelos estacionários - Os modelos estacionários assumem que as propriedades estatísticas (ou seja, a média e a variância) das séries são constantes no tempo. Podemos usar modelos Moving Average (MA), bem como combiná-los com modelos autoregressivos para formar modelos ARMA. Modelos não estacionários - Muitas séries temporais financeiras não são estacionárias, ou seja, elas têm variável média e variância. Em particular, os preços dos ativos geralmente têm períodos de alta volatilidade. Para essas séries, precisamos usar modelos não estacionários, como ARIMA, ARCH e GARCH. Modelagem Multivariada - Consideramos modelos multivariados no QuantStart no passado, ou seja, quando consideramos pares de ações que revertem a média. Nesta seção, vamos definir mais rigorosamente a cointegração e analisar mais testes para isso. Consideraremos também modelos vetoriais autorregressivos (VAR) [não confundir com Value-at-Risk!]. Modelos de espaço-estado - State Space Modeling empresta uma longa história de teoria de controle moderna usada na engenharia para nos permitir modelar séries temporais com parâmetros que variam rapidamente (como a variável $ \ beta $ slope entre dois ativos cointegrados em uma regressão linear ). Em particular, vamos considerar o famoso Filtro de Kalman e o Modelo de Markov Oculta. Este será um dos principais usos da análise bayesiana em séries temporais.
Como isso se relaciona com outros artigos estatísticos QuantStart?
Meu objetivo com o QuantStart sempre foi tentar esboçar o quadro matemático e estatístico para análise quantitativa e negociação quantitativa, desde o básico até as técnicas modernas mais avançadas.
Até o momento, passamos a maior parte do tempo em técnicas introdutórias e intermediárias. No entanto, estamos agora voltando nossa atenção para as técnicas avançadas recentes utilizadas em empresas quantitativas.
Isso não só ajudará aqueles que desejam ganhar uma carreira na indústria, mas também dará aos comerciantes de varejo quantitativos entre vocês um conjunto de ferramentas muito mais amplo, bem como uma abordagem unificadora para negociação.
Tendo trabalhado na indústria anteriormente, posso afirmar com certeza que uma fração substancial de profissionais de fundos quantitativos usa técnicas muito sofisticadas para "caçar alfa".
No entanto, muitas dessas empresas são tão grandes que não estão interessadas em estratégias de "capacidade restrita", ou seja, aquelas que não são escalonáveis ​​acima de US $ 1-2 milhões. Como varejistas, se pudermos aplicar uma estrutura de negociação sofisticada a essas áreas, podemos alcançar rentabilidade a longo prazo.
Nós eventualmente combinaremos nossos artigos sobre a análise de séries temporais, com a abordagem bayesiana para teste de hipóteses e seleção de modelos, juntamente com o código otimizado de C ++, R e Python, para produzir modelos de séries temporais não-lineares e não estacionários que podem trocar em alta - freqüência.
Agora que o software QSForex se aproximou da viabilidade para backtesting de alta freqüência de múltiplos pares de moedas, temos uma estrutura pré-fabricada para testar esses modelos, pelo menos nos mercados cambiais.
O próximo artigo da série discutirá a correlação e por que é um dos aspectos mais fundamentais da análise das séries temporais.
Apenas iniciando o comércio quantitativo?
3 razões para se inscrever para a lista de e-mails QuantStart:
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Real, dicas de negociação viáveis, sem tonturas.

Análise da Série de Tempo e Arbitragem Estatística.
G63.2707, outono de 2009.
Como analisamos dados financeiros históricos para desenvolver estratégias de negociação rentáveis ​​e de baixo risco? Este curso é uma introdução à análise de séries temporais, tal como utilizado nas finanças e estratégias de negociação relevantes tanto para os participantes do mercado de compra como para os vendedores. O curso será dividido em três partes: modelos lineares: AR e MA para processos escalares e vetoriais, e estimativa simples de volatilidade e covariância. Avaliação de modelo e análise residual. Cointegração e sua aplicação na modelagem de risco e estratégias de negociação de pares. Modelos não lineares: ARCH, GARCH e modelos de volatilidade mais gerais. Aplicações: microestrutura de mercado, modelagem de custos de transações e estratégias de negociação ótimas tanto para agência quanto para negociação principal.
Instrutores.
Pré-requisitos.
O curso destina-se a estudantes de segundo ano no Programa MS do Instituto Courant em Matemática em Finanças. Espera-se que esses estudantes tenham uma excelente base em matemática aplicada ao financiamento (cálculo estocástico e PDEs), um histórico razoável em finanças (teoria de portfólio e gerenciamento de riscos) e no computação, mas não necessariamente um conhecimento intensivo de estatísticas. Estudantes com preparação comparável podem se matricular se houver espaço disponível.
Cerca de 5 conjuntos de tarefas domésticas (40% no total), um questionário (30%) e um projeto final (30%).
Referências.
Segunda-feira à noite, das 7h10 às 9h da manhã em Silver 713, de 14 de setembro a 7 ou 14 de dezembro. (Não há feriado de Columbus Day este ano.) O cronograma e o esboço abaixo estão sujeitos a alterações dependendo de como o curso se desenvolve, e nas demandas de viagens dos instrutores.

Trading strategy time series

O indicador Previsão de Séries Temporais mostra qualquer tendência estatística no preço de uma ação durante um período de tempo de 'n' usando técnicas de análise de regressão linear. Curiosamente, a Previsão da Série de Tempo gera o último ponto de várias tendências de regressão linear simultânea. O indicador de Previsão da Série de Tempo resultante também é chamado de "indicador de regressão linear em movimento" e às vezes o "oscilador de regressão". Os mestres de day trading podem encontrar utilidade para este indicador, a fim de se darem um “sabor” do que a ação de amanhã pode ser, embora a maioria prefira técnicas estabelecidas, como a análise de volatilidade.
A previsão é negociada como qualquer outra média móvel, mas o fato de que múltiplas séries de tempo são usadas dá-lhe algumas vantagens em relação às MAs "comuns", principalmente a falta de um atraso quando os preços mudam rapidamente. Isso, é claro, é porque a Previsão da Série do Tempo "se encaixa" aos dados do preço subjacente em vez de promediar os mesmos, tornando-o mais sensível às mudanças de preços. Basicamente, se a tendência atual permanecer em vigor, a Previsão da Série de Tempo é uma previsão do nível de preço do próximo período.
Para calcular a Previsão da Série de Tempo, você deve usar uma técnica de "mínimos quadrados" para calcular uma linha de tendência de regressão linear, que tenta ajustar uma linha de tendência aos dados de preços minimizando a distância entre os pontos de preço e a própria linha de tendência de regressão linear.

Redes neurais para negociação algorítmica. Previsão de séries temporais simples.
ACTUALIZAÇÃO IMPORTANTE:
Esta é a primeira parte dos meus experimentos em aplicação de aprendizado profundo para financiar, em particular para negociação algorítmica.
Eu quero implementar o sistema de negociação a partir do zero com base apenas em abordagens de aprendizado profundo, então, para qualquer problema que temos aqui (previsão de preços, estratégia de negociação, gerenciamento de riscos), usaremos diferentes variações de redes neuronais artificiais (RNAs) e veremos o quanto elas podem lide com isso.
Agora eu planejo trabalhar nas próximas seções:
Previsão de séries temporais com dados brutos Previsão de séries temporais com recursos personalizados Otimização de hiperparâmetros Implementação de estratégia de negociação, backtesting e gerenciamento de riscos Estratégias de negociação mais sofisticadas, reforço de aprendizagem Indo ao vivo, corretores API, ganhando (l̶o̶s̶i̶n̶g̶) dinheiro.
Eu recomendo que você verifique o código e o IPython Notebook neste repositório.
Nesta primeira parte, quero mostrar como MLPs, CNNs e RNNs podem ser usados ​​para a previsão de séries temporais financeiras. Nesta parte, não vamos usar nenhuma engenharia de recursos. Vamos considerar o conjunto de dados históricos dos movimentos dos preços do índice S & P 500. Temos informações de 1950 a 2016 sobre preços abertos, fechados, altos e baixos para todos os dias do ano e volume de negócios. Primeiro, tentaremos apenas prever fechar o preço no final do próximo dia, em segundo lugar, tentaremos prever o retorno (preço fechado - preço aberto). Baixe o conjunto de dados do Yahoo Finance ou deste repositório.
Definição do problema.
Consideraremos o nosso problema como 1) problema de regressão (tentando prever exatamente fechar o preço ou retornar no dia seguinte) 2) problema de classificação binária (o preço aumentará [1; 0] ou abaixo [0; 1]).
Para treinar NNs, usaremos framework Keras.
Primeiro vamos preparar nossos dados para treinamento. Queremos prever o valor de t + 1 com base em informações de N dias anteriores. Por exemplo, tendo preços próximos dos últimos 30 dias no mercado, queremos prever, que preço será amanhã, no 31º dia.
Utilizamos as primeiras 90% das séries temporais como conjunto de treinamento (considere-a como dados históricos) e 10% como conjunto de testes para avaliação do modelo.
Aqui é exemplo de carregamento, dividindo em amostras de treinamento e pré-processamento de dados de entrada brutos:
Problema de regressão. MLP.
Será apenas um perceptron de 2 camadas escondidas. O número de neurônios escondidos é escolhido de forma empírica, vamos trabalhar na otimização de hiperparâmetros nas próximas seções. Entre duas camadas ocultas, adicionamos uma camada de Saída para evitar a sobreposição.
O importante é Dense (1), Activation ('linear') e 'mse' na seção de compilação. Queremos um produto que possa estar em qualquer intervalo (prevemos valor real) e nossa função de perda é definida como erro quadrático médio.
Vamos ver o que acontece se apenas passarmos pedaços de preços próximos de 20 dias e prever o preço no 21º dia. Final MSE = 46.3635263557, mas não é uma informação muito representativa. Abaixo está um gráfico de previsões para os primeiros 150 pontos do conjunto de dados de teste. A linha preta é dados reais, um azul - previsto. Podemos ver claramente que nosso algoritmo não é nem mesmo de perto, mas pode aprender a tendência.
Vamos dimensionar nossos dados usando o método de sklearn pré-processamento. Escala () para ter nossa série zero de tempo e variância unitária e treinar o mesmo MLP. Agora temos MSE = 0.0040424330518 (mas está em dados dimensionados). No gráfico abaixo, você pode ver as séries temporais reais escaladas (preto) e a nossa previsão (azul) para ela:
Para usar este modelo no mundo real, devemos retornar às séries temporais não escaladas. Podemos fazê-lo, multiplicando ou preditivo por desvio padrão de séries temporais que usamos para fazer predição (20 etapas de tempo não escalonadas) e adicione seu valor médio:
MSE neste caso é igual a 937.963649937. Aqui está o enredo de previsões restauradas (vermelho) e dados reais (verde):
Não está mal, não é? Mas vamos tentar algoritmos mais sofisticados para esse problema!
Problema de regressão. CNN.
Eu não vou mergulhar na teoria das redes neurais convolutivas, você pode verificar esses recursos incríveis:
Vamos definir a rede neural convolucional de 2 camadas (combinação de camadas de convolução e max-pooling) com uma camada totalmente conectada e a mesma saída que anteriormente:
Vamos verificar resultados. MSEs para dados escalados e restaurados são: 0.227074542433; 935.520550172. As parcelas estão abaixo:
Mesmo olhando para MSE em dados escalados, esta rede aprendeu muito pior. Provavelmente, uma arquitetura mais profunda precisa de mais dados para o treinamento, ou simplesmente é superada devido ao número muito alto de filtros ou camadas. Vamos considerar esta questão mais tarde.
Problema de regressão. RNN.
Como arquitetura recorrente, eu quero usar duas camadas LSTM empilhadas (leia mais sobre LSTM aqui).
As parcelas das previsões estão abaixo, MSEs = 0.0246238639582; 939.948636707.
A previsão da RNN se parece mais com o modelo médio móvel, não pode aprender e prever todas as flutuações.
Então, é um resultado pouco esperável, mas podemos ver que os MLPs funcionam melhor para esta previsão de séries temporais. Vamos verificar o que acontecerá se nós passarmos de regressão para problema de classificação. Agora, usaremos os preços não fechados, mas o retorno diário (fechar preço-preço aberto) e queremos prever se o preço fechado é maior ou menor do que o preço aberto com base nos últimos 20 dias de devolução.
Problema de classificação. MLP.
O código é alterado um pouco - alteramos nossa última camada Densa para ter saída [0; 1] ou [1; 0] e adicione a saída softmax para esperar resultados probabilísticos.
Para carregar saídas binárias, mude a linha seguinte do código:
Também mudamos a função de perda para cross-entopy binário e adicionamos métricas de precisão.
Oh, não é melhor do que adivinhar aleatoriamente (50% de precisão), vamos tentar algo melhor. Confira os resultados abaixo.
Problema de classificação. CNN.
Problema de classificação. RNN.
Conclusões
Podemos ver que o tratamento da previsão de séries temporárias financeiras como problema de regressão é uma abordagem melhor, pode aprender a tendência e os preços próximos do real.
O que foi surpreendente para mim, que MLPs estão tratando dados de seqüência melhor como CNNs ou RNNs que deveriam funcionar melhor com séries temporais. Explico isso com conjunto de dados bastante pequeno (
Selos de tempo de 16k) e escolha de hiperparâmetros fofos.
Você pode reproduzir resultados e melhorar usando o código do repositório.
Eu acho que podemos obter melhores resultados em regressão e classificação usando diferentes recursos (não apenas séries temporais escalonadas) como alguns indicadores técnicos, volume de vendas. Também podemos tentar dados mais freqüentes, digamos carrapatos minuto a minuto para ter mais dados de treinamento. Todas essas coisas que eu vou fazer depois, então fique atento :)
Ao bater palmas mais ou menos, você pode nos indicar quais são as histórias que realmente se destacam.
Alex Honchar.
máquinas de ensino e raphamento.
Mundo de aprendizagem de máquinas.
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Towards a non-linear trading strategy for financial time series.
A new trading strategy based on state space reconstruction techniques is proposed. The technique uses the state space volume evolution and its rate of change as indicators. This methodology has been tested off-line using eighteen high-frequency foreign exchange time series with and without transaction costs. In our analysis an optimum mean value of approximately 25% gain may be obtained in those series without transaction costs and an optimum mean value of approximately 11% gain assuming 0.2% of costs in each transaction.
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