Hmm Trading Strategi

Skjulte Markov Modeller 8211 Modell Beskrivelse Del 1 av 4 Skjulte Markov Modeller Dette innlegget vil utvikle et generelt rammeverk for klassifikasjonsoppgaver ved hjelp av skjulte Markov-modeller. Opplæringsserien vil dekke hvordan man bygger og trener en skjult markov-modell i R. I utgangspunktet vil matematikkene bli forklart, deretter vil et eksempel på R bli gitt, og deretter vil en søknad om økonomiske data bli utforsket. Generell mønstergjenkjenningsramme Et sett av funksjoner er avledet fra datasett og en klasse identifisert ved å finne den mest sannsynlige klassen gitt dataene. Det er imidlertid ukjent, så Bayes8217-regelen må brukes. Siden maksimeringen ikke er avhengig av, kan vi ignorere den. Vilkårene og. er sannsynligheten for at dataene er gitt i klassen og tidligere sannsynlighet for en klasse respektive, begge termer er definert av en modell. Funksjonsmodellen vil bli beskrevet av den skjulte markovmodellen (HMM), hver klasse vil ha it8217s egen HMM. Handlingen på hånden først må vi generere et sett med funksjoner fra rådataene. Jeg vil hoppe over dette trinnet for nå, fordi det er spesifikt for anvendelsen av din skjulte markov-modell, for eksempel i finans kan det være forskjellige aksjekurser og kunne være et sett med tekniske indikatorer volatilitetsberegninger som er brukt på dataene. HMM8217s er populære i talegjenkjenning, og vanligvis er en vektor som beskriver egenskapene til frekvensspektret i talen. For det andre må funksjonsvektoren da tildeles en klasse fra HMM. Dette gjøres via maksimal sannsynlighet estimering, HMM er en generativ modell, velg den klassen som mest sannsynlig har generert funksjonsvektoren. For økonomi kan klassen være et markedsregime (trendingmean return) eller i talegjenkjenning er klassen et ord. Eksempel HMM-spesifikasjon Antallet tilstander i HMM Sannsynligheten for overgang fra tilstand jeg til tilstand j Sannsynligheten for å generere funksjonsvektor ved innføring av tilstand j (forutsatt at j ikke er inn - eller utgangstilstand) HMM kan skrives som den observerte funksjonen vektorer den angitte tilstandssekvensen Sammensannsynligheten er sannsynligheten for å hoppe fra en tilstand til en gang multiplisert med proben for å generere funksjonsvektoren i den tilstanden: Hvor er alltid inngangsstaten 1 og er alltid utgangstilstanden N. Sannsynlighetsberegning I ovennevnte felles sannsynlighetsberegning har vi antatt en tilstandssekvens. Men dette er en latent variabel, vi vet ikke det, den er skjult (derav navnet HIDDEN markov-modellen). Men hvis vi summerer alle mulige statssekvenser, kan vi marginalisere det. Dette kan være problematisk på grunn av antall mulige tilstandssekvenser (spesielt i en sanntidsapplikasjon), heldigvis eksisterer algoritmer for effektivt å utføre beregningen uten å måtte utforske hver tilstandssekvens. En slik algoritme er fremoveralgoritmen. Dette er utdatafordelingen for en gitt tilstand j. Fordelingen kan være alt du liker, men det bør forhåpentligvis matche fordelingen av dataene ved tilstand j, og det må være matematisk tractable. Det mest naturlige valget på dette stadiet er å anta, kan beskrives av den multivariate gaussen. Som et forsiktig ord hvis elementene i funksjonsvektoren din er høyt korrelerte, så har kovariansmatrisen mange parametre å måle. Se om du kan kollapse til en diagonal matrise. Hvordan trene Viterbi Parameter Estimation Vi vet allerede hvordan du skal passe en normal fordeling, MLE for er middelverdien og kovariansen til funksjonsvektoren. Imidlertid må vi kun beregne middel - og kovarians på funksjonsvektorer som kom fra tilstand j, dette er kjent som Viterbi Segmentation. Viterbi Segmentation betyr at det er en vanskelig oppgave mellom funksjonsvektoren og staten som genererte den, en alternativ metode kalles Balm-Welch som probabilistisk tilordner funksjonvektorer til flere stater. Stat j genererte observasjoner som starter ved Det er ikke kjent på forhånd hvilken tilstand som genererer hvilken observasjonsvektor, heldigvis er det en algoritme som kalles Viterbi-algoritmen for å løse dette problemet. Fremoveralgoritmen for effektiv beregning av og Viterbi-algoritmen vil bli utforsket i mitt neste innlegg. 3 tanker om ldquo Skjulte Markov-modeller 8211 Modellbeskrivelse Del 1 av 4 rdquoI leste med interesse en eldre papir Can Markov Switching Models forutsi overmåte valutavekter fra Dueker og Neely fra Federal Reserve Bank of St. Louis. Jeg har en kjærlighet til skjulte Markov-modeller på grunn av sin store suksess i talegjenkjenningsapplikasjoner, men jeg bekrefter at jeg aldri har vært i stand til å lage en HMM-modell som overgår enkle tekniske indikatorer. Jeg klandrer det både på min egen mangel på kreativitet, samt at HMM har en tendens til å ha for mange parametere som må tilpasses historiske data, noe som gjør det sårbart for data snooping bias. Derfor nærmet jeg dette papiret med det store håp at eksperter kan lære meg hvordan man søker HMM riktig for å finansiere. Formålet med modellen er enkelt: å forutsi meravkastningen av en valutakurs over en 8-dagers periode. (Overskudd avkastning i denne sammenheng er målt ved valutakursendring minus rentedifferansen mellom valutaparets basis - og kursvaluta.) Hvis den forventede meravkastningen er høyere enn en terskel (kalt filter i papiret) så gå lenge. Hvis den er lavere enn en annen terskel, gå kort. Selv om prognosen er på en 8-dagers retur, blir handelsbeslutningen gjort daglig. Meravkastningen antas å ha en 3-parameter student-t-distribusjon. De 3 parametrene er gjennomsnittet, graden av frihet og skalaen. Skaleparameteren (som styrer variansen) kan bytte mellom en høy og lav verdi basert på en Markov-modell. Graden av frihet (som styrer kurtosis, a. k. tykkelse av haler) kan også bytte mellom 2 verdier basert på en annen Markov-modell. Gjennomsnittet er lineært avhengig av verdiene som antas av graden av frihet og skalaen, samt en annen Markov-variabel som bytter mellom 2 verdier. Derfor kan middelene anta 8 forskjellige verdier. 3 Markov-modellene er uavhengige. Student-t-distribusjonen er mer hensiktsmessig for modellering av avkastningen enn normal fordeling på grunn av godtgjørelse for tunge haler. Forfatterne mener også at denne modellen fanger bryteren mellom perioder med høy og lav volatilitet, med den følgelig foretrukne forandring (forskjellig gjennomsnittlig avkastning) for trygge mot risikofylte valutaer, et fenomen som er godt demonstrert i perioden mellom august 2011 og januar 2012. Parametrene til Markov-modellene og student-t-fordelingene estimeres i prøveperioden (1974-1981) for hvert valutapar for å minimere den kumulative avviken av meravkastningen fra null. Det er totalt 14 parametere som skal estimeres. Etter disse estimatene må vi også estimere de 2 handelsgrenseverdiene ved å maksimere avkastningsprinsippet i handelsstrategien, og antar en transaksjonskostnad på 10 basispoeng per handel. Med dette store antallet (totalt 16) av parametere, frykter jeg meg for å se resultatene utenfor prøven (1982-2005). Utrolig, disse er langt bedre enn jeg forventet: årlig avkastning varierer fra 1,1 til 7,5 for 4 store valutapar. Sharpe-tallene er ikke så imponerende: de varierer fra 0,11 til 0,71. Selvfølgelig, når forskere rapporterer resultatene utenfor prøven, bør man ta det med et saltkorn. Hvis resultatene utenfor prøven var gode, ville de ikke rapportere dem, og de ville ha beholdt å endre den underliggende modellen til gode resultater utenfor prøven er oppnådd. Så det er virkelig opp til oss å implementere denne modellen, bruk den til data etter 2005 og til flere valutapar, for å finne ut om det egentlig er noe her. Faktisk er dette grunnen til at jeg foretrekker å lese eldre papirer - for å muliggjøre muligheten for ekte prøver utenom prøven umiddelbart. Hva tror du kan gjøres for å forbedre denne modellen Jeg mistenker at som et første skritt kan man se om de estimerte Markov-statene korresponderer med hva som handler om å tenke på som risiko-on vs risk-off regimer. Hvis de gjør det, så uansett bruken av denne modellen som en signalgenerator, kan den i det minste gi gode risikoindikatorer. Hvis ikke, må kanskje den skjulte Markov-modellen erstattes med en Markov-modell som er betinget av observerbare indikatorer. 35 kommentarer: Du har fått en skrivefeil i tittelen på papiret. Ordet quotreservesquot bør erstattes med retur. Mann, jeg var veldig forvirret da jeg så tittelen på det du skrev, jeg tenkte, for det meste på jorden ville noen bry seg om å forutsi overskytende valutareserverkvot Din kommentar om kvotering av prøveprøvekvot i forskningsblanketter som egentlig ikke er så ute av prøven Jeg er ikke sikker på at mange mennesker forstår problemet du reiste, og jeg tror det er et veldig viktig punkt. takk for at du peker ut det. faktisk var skrivefeltet i det opprinnelige preprintet, og derfor kopierte jeg det Ernie Ernie. Ikke å stille spørsmål om dine kvantevner, men ser du seriøst på en modell med så mange parametere som passer til at det har noen anvendelighet til handel. Jeg sier dette som quant trader med over 14 års bransjeerfaring og kjører min egen mid to hft firma. For meg er dette papiret absolutt nonesense, og de nevnte Sharpe-tallene er altfor lave, selv i sin egen utgave av samplequot backtests for å rettferdiggjøre å ta slikt papir seriøst. AsiaProp, De 16 parametrene er egentlig ikke så mange som de høres ut. 14 av dem er for å tilpasse tidsseriene selv: de er uavhengige av handelsstrategien. Kun 2 av parameterne brukes til å optimalisere strategisk avkastning. Sharpe-forholdene som rapporteres i akademisk forskning er nesten alltid lave. Hvis de er høye, vil de bli utgitt. Vår jobb som handelsmenn er å ta disse undersøkelsene som inspirasjon og tilpasse dem til praktiske strategier. Takk igjen for alt ditt harde arbeid. På toppen av bloggen din og din bok får jeg stor innsikt bare ved å lese gjennom samtalene dine med andre kommentatorer på nettstedet ditt. I en tidligere kommentar tråd fra den andre dagen nevnte du at en stor del av avkastningen din i 2011 kom fra gjennomsnittlige reverseringsstrategier i valutamarkedet. Jeg lurte på om du bruker en hvilken som helst form for regimens byttemodell i din FX-handel for å avgjøre om du vil bli tildelt først og fremst til momentum eller mellomstore strategier Zack, Nei, jeg brukte ingen regimens byttemodeller. Jeg har aldri funnet ut at disse modellene fungerer utenom prøven. Ernie Leste du dette papiret før, noen kommentar Hei Anon, Nei, jeg har sett dette papiret, men vil sette det på min leseliste. Også Chris Neely, forfatteren av det skrevne papiret, nevnte meg dette andre relevante papiret: og hans nettsted: Bare taler fra et akademisk perspektiv, i stedet for den vanlige HMM, kanskje noe som Max Entropy Hidden Markov-modellen, kan fungere bedre Dave, Hvorfor tror du maksimal entropi HMM vil fungere bedre Det ser ut til å være bare en annen metode for å estimere parametre. Ernie Jeg har ingen empiriske bevis og økonomisk spådom er egentlig ikke mitt fagområde. Det er bare at i mine få forsøk på å bruke maskinlæring for økonomiske spådommer, lærte jeg at mengden støy har en tendens til å swamp ut eventuelle trender markedet kan ha. Som et resultat har de fleste elever en tendens til å utføre veldig dårlig, ganske muligens på grunn av overpassing til treningsdataene. Så et av mine ideer er å bruke teknikker som Maksimal Entropi for å redusere graden av overmontering. Men jeg har ikke faktisk prøvd dette ut. Hei ernie: Jeg leser nå boken din kalt kvotantitative tradingquot, og allerede programmert og prøvde MATHLAB for backtesting. Resultatene avviker imidlertid fra MetaTrader Strategy testerOptimization. I MT4 har jeg hundrevis av passerer som stemmer overens med de fleste av mine ekte handler (heldigvis), men sistnevnte er ikke så positivt. Jeg bruker det samme datasettet, som jeg sporer fra 2001-2009. Den viktigste grunnen til at MATHLAB er at jeg ønsker å ansette Sharpe Ratio. Vanligvis er det i MT4 å velge mine parametere ganske enkelt, grei. Jeg velger de med minimal drawdown beste avkastning, og kjør deretter separate kopier av dem. Etter å ha lest boken, tenkte jeg på å velge parametere med: 1) Minimal drawdown 2) Beste avkastning og legge til et tredje kriterier, Sharpe Ratio. På denne måten føler jeg at jeg kan øke avkastningen min, nei Formelen ser komplisert ut, men det er ingen skade å prøve. Hva tror du og takk Hei Anon, Når du sa at resultatene fra Matlab skiller seg fra Metatrader, kan du være mer spesifikk. Er du sikker på at logikken i de to programmene er identiske? Du kan bruke Sharpe-forhold i alle programmer du velger, ikke nødvendigvis Matlab. Det er bare gjennomsnittlig avkastning dividert med standardavvik. Ernie Jeg trodde også at Sharpe-forholdet fortsatt kunne brukes i et hvilket som helst program. Er det egentlig bare begrenset til Mathlab Ernie Chan sa. Hei Anon, Når du sa at resultatene fra Matlab skiller seg fra Metatrader, kan du være mer spesifikk. Er du sikker på at logikken i de to programmene er identiske Ja, jeg er veldig sikker på at de er. Ok, jeg er mer spesifikk. Min strategi er ekstremt enkel, men lønnsom (minst for meg) - bare 2 linjer med logikk, 2 heltallsparametere. Jeg kan ikke se hvordan eller hvorfor en slik enkel logikk er forskjellig, mellom de to. Forskjellen er at i MT4 får jeg hundrevisspass, men i MATHLAB får jeg bare rundt 50 passerer. I MATHLAB returnerer et av 1 års testpass en balanse på 200K fra startkapitalen på 10K, men i MT4 er balansen innen rekkevidde 50K-100K, for alle passene. En annen ting, i MT4, er tiden for stolpene vurdert innenfor testen. Jeg trenger ikke å omprogrammere noe. Men i MATHLAB må jeg skille dette datasettet. Kanskje det er derfor forskjellen Thx igjen for din hjelpsomme hjelp. Hei Ruthstein, Ja, det er sannsynlig at feil i databehandling er det som forårsaket forskjellene. I Metatrader er data installert som en del av programmet. Men Matlab er en generell databehandling plattform, som en kalkulator. Du må være veldig forsiktig med å forberede data for input til Matlab. Ernie Hei ernie, tusen takk for dine kommentarer. noen hjalp meg ut med sin plug-in for tidsdelen og det var en veldig liten feil i forberedelsen av tid i MATHLAB. Likevel forblir resultatene inkonsekvente. Men overraskende nå er Sharpe Ratio nesten den samme verdien for topp 5 minimal drawdown-pass, men ikke når det gjelder fortjeneste, skjønt. På den lyse siden gjør dette valg enklere enn før, siden jeg bare bestemmer seg for sikreste drawdown, siden skarphet for alle dem er ganske akseptabelt. Igjen, takk for din hjelpsomme hjelp, og jeg må si at boka er en god lesning. Jeg har ingen tvil om at jeg kjøper igjen din neste bok Hei Ruthstein, jeg er glad du fant en feil. Hvis programmeringslogikken er den samme i Matlab og MT, kan de eneste årsakene være forskjellige, da inngangsdataene er feil. Ernie Ernies, når kommer du til USA for å undervise Quantitative Trading klasse Anon, Det er opp til arrangøren av workshops, Technical Analyst magazine. Hvis du er interessert, vennligst be om et New York eller Chicago-verksted på trainingtechnicalanalyst. co. uk Ernie Hei, Vil du vennligst poste en link til bloggen din på Valuta Trading Community Våre medlemmer vil sette pris på det. Medlemmer inkluderer: Valutahandlere, Valuta og Forex Trading Eksperter og Profesjonelle. Det er lett å gjøre, bare kutte og lim inn koblingen, og den kobler automatisk tilbake til nettstedet ditt. Du kan også legge til artikler, nyheter og videoer hvis du vil. Send meg e-post hvis du trenger hjelp eller vil at jeg skal gjøre det for deg. Vær så snill å dele så ofte du vil. Valutahandelssamfunnet: vortscurrencies Jeg håper du vurderer å dele med oss. Takk, James Kaufman, redaktør Jeg prøver å bruke Matlab39s HMM-funksjon for å gjøre noen enkle modellering. Jeg prøver fortsatt å forstå hvordan jeg bruker alle funksjonene til å gjøre prognosen. Si at jeg har en tidsserie med daglig retur, jeg endrer den til Opp, Flat eller Down (1, 0, -1) som min observasjon. Si at jeg har en enkel 2-statlig modell. Nå kan jeg sette hele observasjonsserien sammen med noen innledende gjetningsverdier for utslippssannsynlighet og overgangssannsynlighet for å estimere overgangs - og utslippssannsynlighetmatrisen. TRANSEST2, EMISEST2 hmmtrain (seq, TRANSGUESS, EMISGUESS) Nå, med disse to matrisen, hva gjør du for å lage den nye prediksjonen. Kjører du bare seq, sier hmmgenerate (1, TRANS, EMIS) for å generere 1 nummer som er ditt neste observasjonssekvens og kalle det din prediksjon Anon, jeg er ikke kjent med den spesifikke Matlab-funksjonen du bruker (jeg bruker en gratis pakke i stedet), men generelt sett, ja, hvis du vil forutsi neste målvariabel, så er det det du gjør . I andre applikasjoner er handelsfolk mer interessert i tilstandsvariabelen (for eksempel et sikringsforhold, som ikke er direkte observerbart og dermed quothiddenquot), og tilstandsvariabelen prediksjon vil være fokus. Ernie takk Ernie. Disse funksjonene leveres av Matlab Statistics Toolbox. Det er fem funksjoner tilgjengelig der. hmmgenerate 8212 Genererer en sekvens av tilstander og utslipp fra en Markov-modell hmmestimate 8212 Beregner maksimal sannsynlighet estimater for overgangs - og utslippssannsynligheter fra en sekvens av utslipp og en kjent sekvens av stater hmmtrain 8212 Beregner maksimal sannsynlighet estimater for overgangs - og utslippssannsynligheter fra en sekvens av utslipp hmmviterbi 8212 Beregner den mest sannsynlige tilstandsstien for en skjult Markov-modell hmmdecode 8212 Beregner bakre tilstandssannsynligheter for en sekvens av utslipp Når det gjelder din kommentar om å forutse statens variabler, er virkeligheten at vi ikke aner hva er statene og hvor mange av dem bør det være slik at folk bare tar på seg noen vilkårlige tilstander quotSunny, Rainy, Cloudyquot eller ie (RiskOn, RiskOff, RiskNeutral) type scenario. For meg å få de mest sannsynlige tilstandene, må jeg bruke Viterbi-funksjonen. sannsynligvis hmmviterbi (seq, TRANS, EMIS). Men jeg må først finne ut de TRANS, EMIS sannsynlighetsmatrisen gitt vår egen seq. av observasjoner. TRANSEST2, EMISEST2 hmmtrain (seq, TRANSGUESS, EMISGUESS) Tross alt, det høres ut som det vil være ganske mye å anslå gjettearbeid her. Du estimerer sannsynlighetsmatrisen, og bruk den estimerte sannsynlighetsmatrisen til å utlede statene dine. Etter alle disse hardworkene, kan du finne en mengde statnumre som de kaller det. Svært Likelyquot-tilstand gitt Hva har skjedd? Spørsmålet er hvordan bruker vi det NÅ for fremtiden prediksjon Er jeg mangler noe her Anon, For å avgjøre hva en stat variabel skal være, ofte trenger du litt domenekunnskap. Dvs. du trenger mer enn HMM for å begrense din modell. Et godt eksempel er gitt i kapittel 3 i min nye bok, som illustrerer bruken av HMM for å finne sikringsforholdet til et samspillende par ETFer. Den statlige variabelen som er valgt i dette tilfellet, er ikke villig i det hele tatt. Også i dette tilfellet er målet ikke å forutse neste mål, selv om du kan velge å gjøre det. Jeg tror dette papiret fra Jerry Hong er verdt å lese for deg, veldig interessant (på HMM og SVM). eecs. berkeley. eduPubsTechRpts2010EECS-2010-63.pdf Hei Laurent, jeg har faktisk lest dette papiret før. Faktisk har noen samarbeidspartnere og jeg forsøkt å kopiere og utvide resultatene til flere aksjer. Anstrengelsen var en fiasko, og forsterket min mening at maskinlæringsteknikker som direkte lærer regler, er uegnede for handel. Ernie Dette er interessant. Jeg implementerte min versjon av markov-modellen og backtestene ga meg resultater av gjennomsnittlig 66 vinnersats på en timehandelsperiode over en kumulativ handelsperiode på 5 år. Jeg brukte deretter en ppmc-metode for disse resultatene, og gevinstfrekvensen gikk opp til et gjennomsnitt på 83. I forhold til faktisk handel har jeg vært trading i 7 måneder nå, og gjennomsnittlig gevinstforholdet er 69 ved hjelp av begge metodene. Det blir bedre med tiden og tilpasser seg også til endrede markedsforhold slik at jeg er sikker på det. Anyways bare si at det er mulig å gjøre denne tingen. Takk for din rapport om suksess med HMM-modellen. Ved PPMC, mener du partikkelfilter Monte Carlo Hi Ernie, Du nevnte i boken din at du brukte quotBuy på gapquot-strategi i live trading. Hvordan håndterer du et tilfelle der det ikke er noen handler for en eller flere instrumenter under pre-åpningssession Analyser historiske data, denne saken er noen ganger sant. Et annet problem oppstår når det er tradesquotes, men de er for gamle, for eksempel tidsstempel er lik 08:55 Am. Jeg vil være takknemlig for hjelpen Hei Ernie, Du nevnte i boken din at du brukte quotBuy på gapquot-strategi i live trading. Hvordan håndterer du et tilfelle der det ikke er noen handler for en eller flere instrumenter under pre-åpningssession Analyser historiske data, denne saken er noen ganger sant. Et annet problem oppstår når det er tradesquotes, men de er for gamle, for eksempel tidsstempel er lik 08:55 Am. Jeg vil være takknemlig for hjelpen Alle intradag-backtesting skal gjøres med sitater i stedet for handler. Sitater er alltid til stede klokken 9:30. Vel, når subjektforskningen direkte angår penger som gjør det mulig, er det helt meningsløst å forvente noen form for nyttig tilbakemeldingskompetanse: idioter bidrar, smarts tjener penger. Hvis noen har en fungerende ide, er det veldig enkelt å validere - tjene penger, alternativet ville være å bidra og ha mye hyggelig snakk. HMM er basert på kjente teorier om Markov-kjeder, men hvor statene antas skjult , som styrer noe observerbart utgang. HMM har hovedsakelig blitt brukt til talegjenkjenning og kommunikasjonssystemer, men har i det siste også blitt brukt på finansielle tidsserier med oppmuntrende resultater. Følgende innlegg viser de eksperimentelle resultatene av bruk av HMM for algoritmisk valutahandel i FOREX. liu. diva-portal. orgsmash. 4.6k Visninger middot Vis Oppvoter midtpunkt Ikke for reproduksjon Flere svar nedenfor. Beslektede spørsmål For kvantitative fondforvaltere, hva faglig litteratur oppfattes som nyttig og alfa-rik Og generelt hvordan kan de kildes for handelsmodellerideer Kan skjulte Markovmodeller brukes som binære klassifiserere Hvis ja, hvordan Hva er noen gode ressurser for å komme i gang med å lage kvantitative modeller for handel futures Hva er noen applikasjoner av skjulte Markov modeller til kvantitativ handel Hvordan er begrepet Kalman filter eller generelt optimal filtrering, brukt i kvantitativ handel Hvordan gjør jeg skjult Markov Model koding i OpenCV C i Ubuntu Er dekoding problem med skjult semi Markov-modell løst Hvor kan jeg finne det Hva er noen uvanlige bruksområder av skjulte Markov-modeller Hva er en skjult Markov-modell (HMM) og hvordan kan den brukes til talegjenkjenning Er det noen programmer av skjulte Markov-modeller til kvantemekanisk systemer Hvilken annen algoritme ligner på Hidden Markov Model kan brukes til å forutsi tilstander Hvordan testes data med Hidden Markov Model Hvordan du finner betydningen av skjulte stater i skjulte markovmodeller Kan hver skjult tilstand ha flere observerbare stater i en skjult Markov-modell Hva er skjult Markov-modell Hva er utgangen av den og Hvordan beregne tilstandsovergangssannsynligheten TRUE USDCHF filtrert av gulldynamikk via HMM kobling Vi utvikler en USDCHF handelsstrategi ved å bruke dynamikken i gull som et filter. Vår strategi innebærer å modellere både USDCHF og gull ved hjelp av en koblet skjult Markov-modell (CHMM). Observasjonene vil være indikatorer, RSI og CCI, som vil bli brukt som utløsere for våre handelssignaler. Ved dekoding av modelleringen i hver iterasjon, kan vi få den neste mest sannsynlige tilstanden og den neste mest sannsynlige observasjonen. Forhåpentligvis ved å utnytte intermarkedsanalyse og Markov-eiendommen implisitt i modellen, vil handel med disse mest sannsynlige verdiene gi lønnsomme resultater. Vil du lese resten av denne artikkelen. Vis abstrakt Skjul abstrakt ABSTRAKT: Vi presenterer en stokastisk analyse av et datasett som består av 106 sitater av US DollarGerman Mark valutakursen. Bevis er gitt at prisen endres x () ved forskjellige forsinkelsestider kan beskrives som en Markov-prosess som utvikler seg i. Dermed kan avhengigheten av sannsynlighetsdensitetsfunksjonen (pdf) p (x,) på forsinkelsestiden beskrives med en FokkerPlanck-ligning, en generalisert diffusjonsligning for p (x,). Denne ligningen er helt bestemt av to koeffisienter D1 (x,) og D2 (x,) (drift - og diffusjonskoeffisient henholdsvis). Vi demonstrerer hvordan disse koeffisientene kan estimeres direkte fra dataene uten å bruke noen antagelser eller modeller for den underliggende stokastiske prosessen. Videre er det vist at løsningene i den resulterende FokkerPlanck-ligningen beskriver de empiriske pdfsene riktig, inkludert de utprøvde haler. Fulltekst Artikkel februar 2001 Ch. Renner J. Peinke R. Friedrich Folk som leser denne publikasjonen, leser også Fulltekst Artikkel Feb 2017 Sergi Rovira Eloi Puertas Laura Igual Fulltekst Artikkel Dec 2016 Fulltekst Artikkel Jan 2017 Sarala Padi Spencer Breiner Eswaran Subrahmanian Ram D. Sriram Data gitt er kun til informasjonsformål. Selv om det er nøye samlet, kan ikke nøyaktighet garanteres. Utgiverbetingelser er levert av RoMEO. Ulike bestemmelser fra publisherx27s faktiske policy - eller lisensavtale kan gjelde. Denne publikasjonen er fra en journal som kan støtte selvarkivering. Sist oppdatert: 13 okt 16