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Trading mit Support-Vector-Maschinen (SVM) Schließlich haben alle Sterne ausgerichtet und ich kann zuversichtlich einige Zeit für Back-Testing neuer Trading-Systeme zu widmen, und Support Vector Machines (SVM) sind die neuen 8220toy8221, die wird mich beschäftigen für ein während. SVMs sind ein bekanntes Werkzeug aus dem Bereich der überwachten Machine Learning. Und sie werden sowohl für die Klassifizierung als auch für die Regression verwendet. Weitere Einzelheiten entnehmen Sie bitte der Literatur. Es scheint mir, dass die intuitive Anwendung für den Handel Regression ist, so let8217s durch den Aufbau eines SVM-Regressionsmodell zu starten. Nach unseren Erfahrungen mit ARMAGARCH-Modellen werden wir zunächst versuchen, die Rendite anstatt der Preise zu prognostizieren. Ebenso verwenden wir in unseren ersten Tests nur die Renditen der letzten 5 Tage als Merkmale, die die Rückkehr eines bestimmten Tages bestimmen. Wir beginnen mit der Geschichte von 500 Tagen als Trainingsset. In mathematischer Hinsicht haben wir für das Trainingsset N Merkmale, für jedes haben wir M Proben. Wir haben auch M Antworten. Bei einer Reihe von Merkmalswerten, der linken Matrix, wird das SVM trainiert, um den Antwortwert zu erzeugen. In unserem spezifischen Beispiel haben wir fünf Spalten (Merkmale), wobei jede Spalte den Rückgaben mit einer unterschiedlichen Verzögerung (von 1 bis 5) entspricht. Wir haben 500 Proben und die entsprechenden Antworten. Sobald das SVM auf diesem Set trainiert ist, können wir es mit Sätzen von fünf Funktionen, entsprechend den Renditen für die fünf vorherigen Tage, und die SVM wird uns mit der Antwort, die die prognostizierte Rendite wird. Nach dem Training des SVM auf den letzten 500 Tagen werden wir die Renditen für die Tage 500, 499, 498, 497 und 496 verwenden (diese sind die Eingabe, um die prognostizierte Rendite für Tag 501 zu erhalten.) Aus allen verfügbaren Paketen In R, entschied ich mich für die e1071-Paket zu wählen. Eine zweite Wahl war die kernlab-Paket, das ich noch planen, in der Zukunft zu versuchen. So habe ich versucht, ein paar Strategien. Ich habe versucht etwas sehr ähnlich dem ARMAGARCH Ansatz 8211 der Ich war ziemlich überrascht, diese Strategie besser als die ARMAGARCH (dies ist das Heimatland der ARMAGARCH und ich wäre sehr glücklich gewesen, nur mit vergleichbarer Leistung) zu sehen. Als nächstes versuchte ich, die gleichen fünf Funktionen, aber versuchen, die beste Teilmenge auszuwählen. Die Auswahl wurde mit einem gierigen Ansatz, beginnend mit 0-Funktionen, und interaktive Hinzufügen der Funktion, die den Fehler minimiert minimiert. Dieser Ansatz verbessert die Dinge weiter. Endlich habe ich versucht, einen anderen Ansatz mit etwa Ein Dutzend Funktionen. Die Funktionen enthalten Rückkehr über verschiedene Zeit (1 Tag, 2 Tage, 5 Tage, etc.), einige Statistiken (Mittelwert, Median, sd, etc.) und Volumen. Ich habe die gleiche gierige Ansatz, um Funktionen zu wählen. Dieses endgültige System zeigte auch eine sehr gute Leistung, aber es dauerte eine Hölle von einer Zeit zu laufen. Zeit, diesen Beitrag zu beenden, müssen die Back-Testergebnisse warten. Bis dahin können Sie mit dem vollständigen Quellcode selbst spielen. Hier ist ein Beispiel für die Verwendung: Verpassen Sie nie ein Update Abonnieren Sie R-Blogger, um E-Mails mit den neuesten R Beiträge erhalten. (Sie werden diese Meldung nicht mehr sehen.) Unterstützung von Vektormaschinen für die Regression Die Unterstützungsvektormethode kann auch auf den Fall der Regression angewendet werden, wobei alle Hauptmerkmale beibehalten werden, die den Maximalrandalgorithmus charakterisieren: eine nicht-lineare Funktion wird durch a erlernt Linearen Lernmaschine in einem kernelinduzierten Merkmalsraum, während die Kapazität des Systems durch einen Parameter gesteuert wird, der nicht von der Dimensionalität des Raums abhängt. Cristianini und Shawe-Taylor (2000) In der SVM besteht die Grundidee darin, die Daten x über eine nichtlineare Abbildung in einen hochdimensionalen Merkmalsraum F abzubilden. Und eine lineare Regression in diesem Raum vorzunehmen (vgl. Boser et al. (1992) Vapnik (1995)). Die meisten zitierten Bibliographie CAO, Lijuan, Unterstützung Vektor-Maschinen Experten für Zeitreihen-Prognose Die Simulation zeigt, dass die SVM-Experten eine signifikante Verbesserung der Generalisierung Leistung im Vergleich zu den einzelnen SVM-Modelle. Darüber hinaus konvergieren die SVMs-Experten schneller und verwenden weniger Support-Vektoren. Cao (2002) GAO, J. B. S. R. GUNN und C. J. HARRIS, Mittlere Feldmethode für die Unterstützungsvektor-Maschinenregression Diese Arbeit beschäftigt sich mit zwei Themen. Zunächst werden wir zeigen, wie die Unterstützung Vektor-Maschine (SVM) Regression Problem kann als die maximale a posteriori Vorhersage in der Bayesschen Rahmen gelöst werden. Der zweite Teil beschreibt eine Näherungstechnik, die bei der Durchführung von Berechnungen für SVMs auf der Grundlage des mittleren Feldalgorithmus nützlich ist, der ursprünglich in der statistischen Physik von ungeordneten Systemen vorgeschlagen wurde. Ein Vorteil ist, dass sie hintere Mittelwerte für den Gaußschen Prozess behandeln, die nicht analytisch behandelbar sind. Gao, Gunn und Harris (2002) GUNN, S. Unterstützung von Vektormaschinen für Klassifizierung und Regression. ISIS Technical Report, 1998. Zitiert von 164 HARLAND, Zac, unter Verwendung von Support Vector Machines, um Aluminium auf der LME zu handeln. Dieses Papier beschreibt und bewertet die Verwendung der Unterstützung Vektor Regression für den Handel der drei Monate Aluminium Futures-Vertrag an der London Metal Exchange, im Zeitraum Juni 1987 bis November 1999. Die Support Vector Machine ist eine Maschine Lernmethode für die Klassifizierung und Regression und ist schnell Wobei sie neuronale Netze als das Werkzeug der Wahl für Vorhersage - und Mustererkennungsaufgaben ersetzen, hauptsächlich aufgrund ihrer Fähigkeit, gut auf nicht sichtbare Daten zu verallgemeinern. Der Algorithmus basiert auf Ideen, die aus der statistischen Lerntheorie abgeleitet sind und intuitiv innerhalb eines geometrischen Rahmens verstanden werden können. In diesem Papier verwenden wir die Unterstützung Vektor Regression zu entwickeln, eine Reihe von Handels-Submodelle, die, wenn kombiniert, in einem endgültigen Modell, das überdurchschnittliche Renditen aus der Probe Daten zeigt, so dass einige Beweise, dass die Aluminium-Futures-Preis ist weniger als effizient. Ob diese Ineffizienzen in Zukunft weitergehen werden, ist nicht bekannt. Harland HONG, Dug Hun, Changha HWANG, Unterstützung Vektor Fuzzy Regression Maschinen Support Vektor Maschine (SVM) wurde sehr erfolgreich in Mustererkennung und Funktion Schätzung Probleme. In diesem Beitrag stellen wir die Verwendung von SVM für multivariate Fuzzy-lineare und nichtlineare Regressionsmodelle vor. Die Grundidee, die SVM für multivariate Fuzzy-Regressionen zugrundeliegt, ergibt die rechnerische Effizienz von Lösungen. Hong und Hwang M220LLER, K.-R. Et al. Verwenden von Unterstützungs-Vektor-Maschinen für die Zeitreihen-Vorhersage-Unterstützung Vektor-Maschinen werden für die Zeitreihenvorhersage verwendet und verglichen mit radialen Basisfunktions-Netzwerken. Wir verwenden zwei verschiedene Kostenfunktionen für Support-Vektoren: Training mit (i) einem epsilon unempfindlichen Verlust und (ii) Hubers robust loss-Funktion und diskutieren, wie die Regularisierung Parameter in diesen Modellen zu wählen. Zwei Anwendungen werden betrachtet: Daten von (a) einem verrauschten Mackey-Glass-System (normales und gleichmäßiges Rauschen) und (b) dem Santa Fe Zeitreihen-Wettbewerb (Set D). In beiden Fällen zeigen Support Vector Machines eine hervorragende Leistung. Im Fall (b) verbessert der Unterstützungsvektoransatz das bekannteste Ergebnis auf dem Benchmark durch 29.Müller et al. (2000) Pontil, Massimiliano, Sayan MUKHERJEE und Federico Girosi, auf das Geräuschmodell der Support Vector Machine Regression Pontil, Mukherjee und Girosi (1998) SMOLA, Alex J. und Bernhard SCH214LKOPF, ein Tutorial auf Support Vector Regression Smola und Schölkopf (1998 Zitiert) von 309On Schlagzeilen für unser Wort Wettervorhersage bezahlt am besten zu Hause ausgeführt werden verschiedene Währungen und Support-Vektor-Maschine SVM-Klassifikator svc, da die Rentabilität python verwendet wurde. Biz popup forex nyse arca Optionen Erfolg im Markt svm Handel, finden wir die Welt finanziell. 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