비즈니스를위한 시계열 분석 솔루션.
강력한 시계열 분석 소프트웨어로 예측 정확도 향상.
시계열 분석은 강력한 데이터 분석 방법입니다. 시계열은 일정 시간 간격으로 하나씩 측정 된 데이터의 순차 샘플입니다. 시계열 분석은이 데이터의 특정 패턴을 발견하여 이전에 관찰 된 값을 기반으로 미래 값을 예측하는 것을 목표로합니다. 이 접근법은로드 예측, 비즈니스 예측, 재무 예측, 주식 시장 분석 등 많은 응용 프로그램을 가지고 있습니다.
GMDH Shell은 XX 세기 후반 60 년대에 개발 된 고전적인 GMDH 알고리즘의 크게 개선되고 개선 된 버전을 구현합니다. 기존 그룹 데이터 처리 알고리즘 알고리즘과는 달리 GMDH 쉘 소프트웨어는 점차 복잡한 모델을 사용하여 주어진 기록 데이터를 설명합니다. 이전에 얻은 데이터 값과 일치하는지 확인한 다음 GMDH Shell은 모델의 예측 강도를 계산하고 다음 모델을 빌드할지 여부를 결정합니다.
이 소프트웨어는 제가 지금껏 사용해 본 최고의 제품입니다. 가장 인상적인 것은 다른 알고리즘 외에도 특히 신경망 및 시계열 예측 기능과 수식을 생성하고 사용자 지정을 위해 스프레드 시트로 내보낼 수 있다는 점입니다.
GMDH Shell은 고속 분석과 정확한 예측 기능을 제공 할뿐 아니라 입력 데이터를 신속하게 입력 할 수있는 포괄적 인 데이터 관리자 도구, 풍부한 시각화 기능 및 자체 데이터로 즉시 분석 할 수있는 수많은 템플릿을 제공합니다.
GMDH Shell은 최소한의 시간으로 시계열 분석을 수행하기 위해 시스템을 최대한 활용합니다. 다중 프로세서, 멀티 코어 프로세서 및 HyperThreading 기술에 대한 지원을 통해 프로그램은 병렬 계산을 실행하고 인상적인 낮은 시간 간격 내에서 정확한 예측 결과를 얻을 수 있습니다. 예를 들어, 약 200,000 행의 데이터 세트는 37 분 만에 분석됩니다.
전반적으로 GMDH Shell은 시장에서 가장 강력한 시계열 분석 소프트웨어 중 하나입니다. 이를 통해 재무 예측, 외환 예측 또는 수요 계획이 훨씬 쉬워집니다. 프로그램의 인터페이스에 과도한 세부 정보가 오버로드되지 않으므로 경험이 부족한 사용자 일지라도 신속하게 사용할 수 있습니다.
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데이터 과학을위한 GMDH 셸의 이점.
모델 구조를 자동으로 결정합니다. 오버 피팅을 방지하고 매우 작은 데이터 세트로 잘 작동합니다. 1,000 개의 입력 변수로도 빠릅니다. 예측, 분류, 회귀 및 클러스터링 도구를 하나의 패키지에 제공합니다.
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New York, NY 10006.
고객 사례.
이 소프트웨어는 제가 지금껏 사용해 본 최고의 제품입니다. 가장 인상적인 것은 다른 알고리즘 외에도 특히 신경망 및 시계열 예측 기능과 수식을 생성하고 사용자 지정을 위해 스프레드 시트로 내보낼 수 있다는 점입니다.
신경형 알고리즘의 정확성과 속도를 향상시킬 수있었습니다. 회귀 / 분류 및 시계열 작업을위한 최적화 엔진 또한 매우 깔끔했습니다. 좋은 일을 계속하십시오!
나는 이제 몇 달 동안 스스로 신경 네트워크를 가르쳐왔다. 나는 그 주제에 관한 책을 사서 오픈 소스 소프트웨어 몇 권을 배웠다. 인터넷에서 행운을 빌면서 소프트웨어를 발견했습니다. 그것은 다른 것들에 비해 사용하기가 매우 쉬웠습니다. 나는 당신의 소프트웨어에 내가 가진 장점이 있다고 느낍니다.
GMDH Shell은 가장 사용하기 쉬운 인터페이스와 시장에서 가장 강력한 최종 사용자 지향 시간 분석 소프트웨어 중 하나입니다.
비즈니스 예측.
예측 분석.
GMDH LLC는 최고의 예측 소프트웨어를 구축하기 위해 설립 된 비상장 기업입니다. 또한 데이터베이스 및 ERP 시스템과의 통합, 원격 교육 및 컨설팅과 같은 다양한 서비스를 제공합니다.
기계적인 Forex.
기계 거래 전략을 사용하여 외환 시장에서 거래합니다.
알고리즘 거래에서 R 사용 : 간단한 시계열 특성 분석. 1 부.
지난 주 우리는 IS / OS 시스템 특성 배열을 분석하고 IS / OS 내역 상관 관계에 대한 간단한 결론을 도출하기 위해 R 통계 패키지를 사용했습니다. 오늘날 우리는 R을 사용하여 시스템 생성 전에 수행되어야하는보다 근본적인 분석을 수행하려고합니다. 이 분석은 금융 시계열의 기본 특성에 해당합니다. 이는 우리가 거래 할 기호에 대한 근본적인 정보를 제공합니다. 이 분석을 통해 우리는 전통적인 알파 탐색 알고리즘 전략을 개발하는 것이 더 쉬울 수있는 곳과 특정 기호 내에서 (근본적인 장기 바이어스와 같은) 일부 항목이 존재하는지 여부를 파악할 수 있습니다. 이 첫 번째 튜토리얼에서는 금융 시계열에 대한 몇 가지 기본적인 통계 특성을 다룰 것입니다. 실종 된 유용한 특성이있는 경우 관측과 함께 의견을 게시하십시오 (필자는 분명히 다음 몇 부분에 포함 할 것입니다).
무엇보다도 우리는 우리의 데이터가 R에 친숙한 CSV 파일에 포함되어 있는지 확인해야합니다. 열기 / 높음 / 낮음 / 닫음 열뿐만 아니라 날짜 열에 촛불 사용 시간이 적절한 형식으로 포함되어야합니다. R (예 : 1986-03-23). R에는 적절한 열 머리글이 있어야하므로 csv의 첫 번째 줄에는 날짜, 열기, 높음, 낮음, 닫기와 같은 내용을 읽어야합니다. 이 시리즈의 다음 몇 게시물에서이 퀵 모드 (예 : quantmod)가 필요한 다른 라이브러리를 사용할 때 데이터를 이렇게 형식화해야합니다 (Hurst 지수와 같은 고급 분석을 수행 할 때). 견적). 기본적인 통계 계산을 위해 필요할 것이므로 계속하기 전에 e1071 R 라이브러리도 설치했는지 확인하십시오. 데이터를 준비하고 나면 이제 R에로드하고 제대로로드되었는지 확인하기 위해 플롯 할 수 있습니다 (quantmod를 사용할 때 더 예쁜 촛대 차트를 그릴 수있는 방법을 배웁니다.
데이터가로드되면 Open / High / Low / Close 데이터를 직접 비교할 수 없기 때문에 여러 심볼간에 비교할 수있는 통계량을 갖기 위해 가격 시리즈의 수익률을 계산할 수 있습니다. 백분율 리턴은 단순히 100 * (Close [n] - Close [n-1] / Close [n-1])로 주어지며, 간격 재생 때문에 Close [n] - Open [n] 차이를 사용하지 않습니다 특정 도구 전반에 걸쳐 매우 중요한 역할을하므로 계산시이를 고려해야합니다. 또한 log (Close [n]) 기반의 수익률은 대부분의 금융 시계열에서 정규 분포에 가까운 결과를 제공하기 때문에 일반적으로 사용됩니다. 어떤 것을 사용할지는 주로 분석이 정규성을 가정해야하는지 여부에 달려 있습니다. 이 자습서에서는 표준 백분율을 사용하려고합니다. 사용할 수있는 다양한 반환 유형에 대한 자세한 내용은이 링크를 확인하십시오. 반환 값을 계산하려면 몇 가지 추가 R 명령을 실행해야합니다.
먼저 배열에 차등을 채운 다음 이전 닫기 값을 기반으로 올바른 정규화 된 차이로 다시 채우는 방법으로 수익을 계산했습니다. R에서 이것을 할 수있는 더 좋은 방법이있을 것입니다. (아는 한 주석을 달아주세요!)하지만 C ++의 정신력을 사용하여 간단히 말했습니다.) 이제 시계열에 대한 흥미로운 통계를 보여주는 몇 가지 추가 계산을 수행 할 수 있습니다. 우리는 평균, Â 왜곡, κ 첨도 및 우리의 수익에 대한 연속 자기 상관을 계산할 수 있습니다. 왜곡은 분포가 음수 또는 양수 값으로 기울어 졌는지를 말해줍니다 (완벽하게 대칭 인 확률 분포는 0을 나타냅니다). 반면에 kurtosis는 우리의 분포가 얼마나 뚱뚱한 (높은 kurtosis) 또는 매우 정점 (낮은 kurtosis)인지를 알려줍니다 정상 분포. 높은 첨도 (kurtosis)는 배포본의 편차가 극단적 인 편차로 인해 발생할 가능성이 높다는 것을 의미합니다. 또한 이러한 유사 콘텐츠를보다 잘 볼 수 있도록 히스토그램을 얻을 수 있습니다.
위에서 볼 수 있듯이 EUR / USD의 수익률은 정규 분포에서 크게 벗어나며 (향후 게시물에 대한 정상 테스트에서 더 많음) 이미 EUR / USD 분포의 일부 특성을 볼 수 있습니다. 예를 들어 우리는 분포가 양의 영토 (skewness = 0.076)로 비뚤어지고 분포가 흉한 (kurtosis = 1.52) 것을 볼 수 있습니다. 금융 시계열이 맹금류로 잘 알려져 있기 때문에이 두 사실 중 누구도 시계열 분석을 수행 한 사람에게는 놀라움을 금치 못할 것입니다. 그러나 학습하는 자산 클래스와 기호에 따라 첨도 및 비대칭 정도가 많이 달라지는 점은 주목할 가치가 있습니다. 이 시리즈의 다음 부분에서 우리는 다른 Forex 및 비 Forex 기호가이 동일한 분석 (몇 가지 추가 통계 포함) 내에서 어떻게 비교되는지, 그리고이 통계가 역사적으로 수익성있는 거래 시스템을 생성하는 능력과 어떻게 관련되는지에 대해 살펴볼 것입니다 해당 데이터를 사용합니다. 특정 특성을 가진 배포판은 역사적으로 수익성 높은 전략을 쉽게 생성 할 수있는 반면, 다른 특성을 갖는 배포판은 가장자리를 찾기가 쉽지 않습니다.
통계에 정통한 사람들을 위해 기본 통계 분석 측면에서 유용하다고 생각하는 항목과 향후 게시물에서 설명 할 항목을 자유롭게 제공하십시오. 내 직업에 대해 더 자세히 알고 싶다면 어떻게 트레이딩 전략을 개발할 때 시계열 분석을 사용할 수 있습니까? 트레이딩 비디오, 트레이딩 시스템, 개발 및 자동 거래에 대한 건전하고 정직하고 투명한 접근법으로 가득 찬 웹 사이트 인 Asirikuy에 가입하는 것을 고려해보십시오. 일반적으로 나는이 기사를 즐겼기를 바랍니다! :영형)
알고리즘 트레이딩에서 R을 사용하는 3 가지 응답 : 간단한 시계열 특성 분석. 1 부 & # 8221;
[& # 8230;]이 일련의 게시물 중 일부는 Forex의 금융 시계열에서 간단한 기본 특성을 얻었습니다.
이 튜토리얼을 따르기 전에 기본 시계열 분석에 대한 이전 2 개의 (1, 2) R 튜토리얼을 읽으므로 기본 R 시리즈에 익숙해 지도록 조언합니다. [& # 8230; # 8230;]
죄송하지만이 문제에 직면 한 메신저 :
plot. window (& # 8230;)의 오류 : 유한 한 & # 8216; xlim & # 8217; 값.
또한 : 경고 메시지 :
1 : min (x)에서 min에 누락 된 인수가 없습니다. Inf를 반환합니다.
2 : max (x)에서 : max에 대한 누락 된 인수 없음; ~를 반환합니다.
3 : min (x) : min에 대한 누락 된 인수가 없습니다. Inf를 반환합니다.
4 : 최대 (x)에서 : max에 누락되지 않은 인수 없음; ~를 반환합니다.
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