import sqlite3 as sql from scipy.stats import logistic import math import numpy as np import numpy.random as rnd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.neural_network import MLPRegressor sdata =[] sql1= "select ticker, date, open, high, low, close, vol \ from Hist_1m where ticker_id=1 order by Date;" con=sql.connect('C:/Users/ubase/Documents/StockDB/StockDB21.sqlite') cur=con.cursor() cur.execute(sql1) sdata=cur.fetchall() con.commit() con.close() Ldata = len(sdata) N = 8000 # Количество сделок ld = 5 #Продолжительность сделки NNinterval = 20 # Количество входов NN # Генерация случайных чисел rng = rnd.default_rng() rm=rng.integers(0, Ldata, N ) class Candle: tr = 0 dt = 1 o = 2 h = 3 l = 4 c = 5 v = 6 cl = Candle DataC =[sdata[i][cl.c] for i in range(0,Ldata)] # sigmoid линейность до 0.5 def sigmoidnorm(x, alfa = 0.9, xmin = -1.3, xmax = 1.3): return (xmax - xmin)*((1 / (1 + math.exp(-x*2.0*alfa))) - 1.0) + xmax x = [0.002 * i - 3 for i in range(0,3000)] y = [sigmoidnorm(x[i]) for i in range(len(x))] plt.plot(x,y) plt.grid() plt.show() # формируем сделки. def DealsGenL(rm,ld): #Lm = len(rm) ix = [] x = [] pr = [] for i in range(0,N): if rm[i] + ld < Ldata and rm[i] - NNinterval - 1 > 0: delta = (sdata[rm[i]+ld][cl.c] - sdata[rm[i]][cl.c])/sdata[rm[i]+ld][cl.c]*100 x0 = [sigmoidnorm((sdata[rm[i] - j][cl.c] - sdata[rm[i]][cl.c])/sdata[rm[i]][cl.c]*100) \ for j in range(0, NNinterval)] ix.append(rm[i]) x.append(x0) pr.append(delta) return ix, x, pr Ix, X, Pr = DealsGenL(rm,ld) Ib = 0 Ie = 100 plt.plot(X) plt.legend() plt.grid() plt.show() plt.plot(Pr, label = 'Prof') plt.legend() plt.grid() plt.show() regr = MLPRegressor(hidden_layer_sizes = [30,20,15,10,5], \ max_iter=500, activation = 'tanh') regr.fit(X, Pr) Out = regr.predict(X) plt.plot(Pr, Out, '.') plt.grid() plt.show()И вот результат прогнозирования:
Я спросил у ясеня: «Где моя любимая?»–
Ясень не ответил мне, качая головой.
Я спросил у тополя: «Где моя любимая?» –
Тополь забросал меня осеннею листвой.
Я спросил у осени: «Где моя любимая?» –
Осень мне ответила проливным дождем.
У дождя я спрашивал: «Где моя любимая?» –
Долго дождик слезы лил за моим окном.
Я спросил у месяца: «Где моя любимая?» –
Месяц скрылся в облаке – не ответил мне.
Я спросил у облака: «Где моя любимая?» –
Облако растаяло в небесной синеве…
Друг ты мой единственный, где моя любимая?
Ты скажи, где скрылась, знаешь, где она?
Друг ответил преданный, друг ответил искренний:
«Была тебе любимая, была тебе любимая,
Была тебе любимая, а стала мне жена!»
Я спросил у ясеня (А.Г.)
Я спросил у тополя (Мальчик Buybuy)
Я спросил у осени… (общественность)
=================================================================================================
Вопрос возник в связи с тем, что местный авторитет от математики А.Г., заметив некоторую неточность в обсуждении темы эргодичности, замкнулся на этом и не увидел возможности в продвижении дальше по смыслу. Никоим образом не пытаюсь критиковать его за это, но! Народ подтягивается за авторитетами.
Мои попытки разговорить Александра Борисовича остались безуспешны, если не считать отсылки к его высказываниям о понятиях которые имеют косвенное отношение к теме или преждевременные призывы внести данные для расчётов.
Тема важная, интересная, точно полезная для сообщества рыночных деятелей.
Вот например из немногочисленных участников разговора, на мой взгляд подход Мальчик Buybuy в правильном направлении. Он открыт для общения, на позитиве, обзывается только (получит за это)).
Проблема местных арифметиков в том, что они ломятся сквозь стену, совершенно не замечая, что рядом открылась дверь. Физика приоткрывает возможности прорыва в более качественном понимании вопросов случайности.
Этот рисунок изображает параллельные миры, разветвляющиеся в будущее, когда реальность выбирает одну траекторию в пространстве возможностей.
300 лет люди используют концептуально несовершенную и потому ошибочную концепцию вероятности. Все к этому за 300 лет привыкли…
Несколько экономистов от математики получили Нобелевку, по темам с ошибкой в корне!!!
Ищу, копаю мне интересно.))
вчера прорыл траншею до Паскаля и Спинозы и внимание встречайте: