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Sólo publicar material de thatrsquos relevante para el tema que se discute. Se respetuoso. Incluso las opiniones negativas se pueden encuadrar positivamente y diplomáticamente. Utilice el estilo de escritura estándar. Incluir puntuacion y Mayúsculas y minúsculas. NOTA. De spam y / o mensajes promocionales y enlaces dentro de un comentario serán eliminados evitar profanidad, difamación o ataques personales dirigidos a un autor u otro usuario. Donrsquot monopolizar la conversación. Apreciamos pasión y convicción, pero también creemos firmemente en dar a todos la oportunidad de expresar sus pensamientos. Por lo tanto, además de la interacción civiles, esperamos que los comentaristas ofrecen sus opiniones de manera sucinta y cuidadosamente, pero no tan repetidamente que otros son molesto u ofendido. Si recibimos quejas acerca de las personas que toman más de un tema o foro, nos reservamos el derecho de prohibir su sitio, sin tener que recurrir. Sólo se permitirá que los comentarios en inglés. Los autores de spam o uso indebido se eliminarán del sitio y prohíbe el registro futuro en Investingrsquos discreción. He leído las directrices de comentarios de las inversiones y estoy de acuerdo con los términos descritos. Trading con Support Vector Machines (SVM) (Este artículo fue publicado por primera vez en R Quintuitive y amablemente contribuyó a R-bloggers) Finalmente todas las estrellas se han alineado y puedo dedicar con confianza Algún tiempo para volver a probar los nuevos sistemas de comercio, y las máquinas de apoyo vector (SVM) son el nuevo 8220toy8221 que va a mantenerme ocupado por un tiempo. Las SVM son una herramienta bien conocida del área de aprendizaje supervisado de máquinas. Y se utilizan tanto para la clasificación como para la regresión. Para más detalles consulte la literatura. Me parece que la aplicación más intuitiva para el comercio es la regresión, por lo que let8217s empezar por la construcción de un modelo de regresión SVM. Siguiendo nuestra experiencia con los modelos de ARMAGARCH, comenzaremos intentando pronosticar rendimientos, en vez de precios. Del mismo modo, en nuestras primeras pruebas, utilizaremos sólo los retornos de los últimos 5 días como las características que determinan el retorno de un día en particular. Comenzaremos con una historia de 500 días como el conjunto de entrenamiento. En términos más matemáticos, para el conjunto de entrenamiento tenemos N características, para cada una de ellas tenemos M muestras. También tenemos respuestas M. Dada una fila de valores de característica, la matriz izquierda, el SVM se entrena para producir el valor de respuesta. En nuestro ejemplo específico, tenemos cinco columnas (características), cada columna correspondiente a los retornos con un retraso diferente (de 1 a 5). Tenemos 500 muestras y las respuestas correspondientes. Una vez que el SVM está entrenado en este set, podemos empezar a alimentarlo con conjuntos de cinco características, correspondientes a los retornos de los cinco días anteriores, y el SVM nos proporcionará la respuesta, que es el retorno previsto. Por ejemplo, después de entrenar a la SVM en los 500 días anteriores, usaremos las devoluciones de los días 500, 499, 498, 497 y 496 (estas son nuestras como la entrada para obtener el retorno previsto para el día 501. De todos los paquetes disponibles En R, decidí elegir el paquete e1071.Una segunda alternativa fue el paquete kernlab, que todavía estoy planeando probar en el futuro. Entonces he intentado algunas estrategias. Primero he intentado algo muy similar al enfoque de ARMAGARCH 8211 el De los cinco días anteriores. Me sorprendió mucho ver que esta estrategia de desempeño mejor que el ARMAGARCH (esta es la tierra natal de la ARMAGARCH y yo habría sido muy feliz con un rendimiento comparable) A continuación, traté de los mismos cinco , Pero tratando de seleccionar el mejor subconjunto. La selección se realizó con un enfoque codicioso, comenzando con 0 características, y la adición interactiva de la característica que minimiza el error mejor. Este enfoque mejoró aún más las cosas. Por último, he intentado un enfoque diferente con alrededor de Una docena de características. Las características incluyeron retornos en diferentes periodos de tiempo (1 día, 2 días, 5 días, etc), algunas estadísticas (media, mediana, sd, etc) y el volumen. Utilicé el mismo enfoque codicioso para seleccionar características. Este sistema final mostró un muy buen rendimiento también, pero tomó un infierno de un tiempo para correr. Tiempo para terminar este post, los resultados de la prueba de espalda tienen que esperar. Hasta entonces usted puede jugar con el código fuente completo usted mismo. Aquí está un ejemplo de uso: Nunca pierdas una actualización Suscríbete a los bloggers R para recibir correos electrónicos con los últimos mensajes de R. (No volverá a ver este mensaje.) Aprendizaje de la máquina y su aplicación en los mercados de divisas MODELO DE TRABAJO En el último mensaje cubrimos brevemente el concepto de aprendizaje automático (ML). En este post explicamos algunos términos de ML más, y luego marco las reglas de una estrategia de Forex utilizando el algoritmo SVM en R. Para utilizar ML en la negociación, empezamos con datos históricos (precios de acciones / forex datos) y añadir indicadores para construir un modelo En R / Python / Java. A continuación, seleccionamos el algoritmo de aprendizaje automático adecuado para realizar las predicciones. En primer lugar, vamos a ver algunos de los términos relacionados con ML. Algoritmos de aprendizaje de máquina Hay muchos algoritmos de ML (lista de algoritmos) diseñados para aprender y hacer predicciones sobre los datos. Los algoritmos ML pueden usarse para predecir una categoría (problema de clasificación de abordajes) o para predecir la dirección y la magnitud (problema de regresión de abordaje). Predecir el precio de una acción en 3 meses a partir de ahora, sobre la base de los últimos resultados trimestrales de la compañía. Predecir si la Fed subirá su tasa de interés de referencia. Indicadores / Características Los indicadores pueden incluir indicadores técnicos (EMA, BBANDS, MACD, etc.), indicadores fundamentales, o indicadores macroeconómicos. Ejemplo 1 8211 RSI (14), Precio SMA (50). Y CCI (30). Podemos utilizar estos tres indicadores, para construir nuestro modelo, y luego usar un algoritmo ML apropiado para predecir los valores futuros. Ejemplo 2 8211 RSI (14), RSI (5), RSI (10), Precio SMA (50), Precio SMA (10), CCI (30), CCI (15), CCI (5) En este ejemplo hemos seleccionado 8 indicadores. Algunos de estos indicadores pueden ser irrelevantes para nuestro modelo. Con el fin de seleccionar el subconjunto adecuado de los indicadores que hacen uso de técnicas de selección de características. Selección de características Es el proceso de selección de un subconjunto de características relevantes para su uso en el modelo. Las técnicas de selección de características se clasifican en tres grandes categorías: Métodos de filtro, métodos basados ​​en Wrapper y métodos incrustados. Para seleccionar el subconjunto correcto básicamente hacemos uso de un algoritmo ML en alguna combinación. Las características seleccionadas se conocen como predictores en el aprendizaje automático. Support Vector Machine (SVM) SVM es un algoritmo bien conocido para el Aprendizaje Automático supervisado, y se utiliza para resolver tanto problemas de clasificación como de regresión. Un algoritmo SVM funciona en los puntos de datos marcados dados, y los separa a través de un límite o un Hiperplano. SVM intenta maximizar el margen alrededor del hiperplano de separación. Los vectores de soporte son los puntos de datos que se encuentran más cerca de la superficie de decisión. Marco de reglas para una estrategia de divisas con SVM en R 8211 Teniendo en cuenta nuestra comprensión de las características y SVM, vamos a empezar con el código en R. Hemos seleccionado el par de divisas EUR / USD con un período de tiempo de 1 hora que data de 2010. Indicadores utilizados Aquí están MACD (12, 26, 9). Y SAR parabólico con valores predeterminados de (0,02, 0,2). Primero, cargamos las bibliotecas necesarias en R, y luego leemos los datos EUR / USD. A continuación, calcular MACD y SAR parabólico utilizando sus respectivas funciones disponibles en el paquete TTR. Para calcular la tendencia, restamos el precio de cierre EUR / USD del valor SAR para cada punto de datos. Retrasamos los valores de los indicadores para evitar el sesgo prospectivo. También creamos una clase Up / down basada en el cambio de precio. Posteriormente, combinamos los indicadores y la clase en un marco de datos denominado datos del modelo. Los datos del modelo se dividen en entrenamiento y datos de prueba. Luego usamos la función SVM del paquete e1071 y entrenamos los datos. Hacemos predicciones usando la función de predicción y también trazamos el patrón. Estamos obteniendo una precisión de 53 aquí. A partir de la parcela vemos dos áreas distintas, una zona superior superior en rojo, donde el algoritmo hizo predicciones cortas, y el menor área más pequeña en azul donde fue largo. SAR indicador de senderos precio como la tendencia se extiende en el tiempo. SAR está por debajo de los precios cuando los precios están subiendo y por encima de los precios cuando los precios están cayendo. SAR se detiene e invierte cuando la tendencia de precios se invierte y se rompe por encima o por debajo de ella. Estamos interesados ​​en el cruce de precio y SAR, y por lo tanto están tomando medidas de tendencia como la diferencia entre el precio y SAR en el código. Del mismo modo, estamos utilizando los valores de Histograma MACD, que es la diferencia entre los valores de la Línea MACD y de la Línea de Señal. Mirando la trama enmarcamos nuestras dos reglas y las probamos sobre los datos de la prueba. Regla corta (PriceSAR) gt -0.0025 amp (Precio SAR) lt 0.0100 amp MACD gt -0.0010 amp MACD lt 0.0010 Regla larga (PriceSAR) gt -0.0150 amp (Precio SAR) lt -0.0050 amp MACD gt -0.0005 Para nuestras operaciones cortas y una exactitud de 50 para nuestras operaciones largas. El algoritmo SVM parece estar haciendo un buen trabajo aquí. Nos detendremos en este punto y en nuestro próximo post sobre Aprendizaje de máquinas veremos cómo las reglas enmarcadas como las que se han ideado anteriormente pueden codificarse y evaluarse de nuevo para comprobar la viabilidad de una estrategia comercial. Para aprender más sobre Aprendizaje de Máquinas, puede ver el seminario web más reciente, Aprendizaje de Máquinas en Comercio, que fue organizado por QuantInsti y dirigido por nuestro invitado Tad Slaff, CEO / Co-fundador de Inovance. El aprendizaje automático está cubierto en el programa Ejecutivo en Algorithmic Trading (EPAT) conducido por QuantInsti. Para saber más sobre EPAT, consulte la página del curso EPAT o siéntase libre de contactar a nuestro equipo en contactquantinsti para consultas en EPAT. Descargue el código R Code para acceder a este archivo para FREESupport Vector Machines for Regression El método Support Vector también puede aplicarse al caso de la regresión, manteniendo todas las características principales que caracterizan el algoritmo de margen máximo: una función no lineal es aprendida por un algoritmo lineal Learning en un espacio de características inducido por el kernel mientras que la capacidad del sistema es controlada por un parámetro que no depende de la dimensionalidad del espacio. Cristianini y Shawe-Taylor (2000) En SVM la idea básica es mapear los datos x en un espacio F de alta dimensionalidad a través de un mapeo no lineal. Y hacer una regresión lineal en este espacio (véase Boser et al (1992) Vapnik (1995)). La simulación muestra que los expertos de SVMs logran una mejora significativa en el rendimiento de generalización en comparación con los modelos de SVMs únicos. Además, los expertos SVM también convergen más rápido y utilizan menos vectores de soporte. Cao (2002) GAO, J. B. S. R. et al.