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机器学习

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klipc的小助理

KlipC使用Python模型和机器学习来计算货币(EUR / USD)未来走势

今天在本文中,KlipC的风险总监和机器学习专家Philip Nucci将教我们的用户如何使用名为支持向量回归(SVR)的机器学习算法创建直观的货币预测Python程序。该程序将读取EUR / USD的历史数据和波动性,并根据当天价格预测开盘价。我们选择EUR / USD是因为它是最广为人知的货币对,并且在货币市场中的流动性最强。


[图片] 


对于我们的非程序员来说,支持向量回归(SVR)是支持向量机的一种,并且是一种对数据进行回归分析的监督学习算法。这种回归的SVM版本是由西方几位著名的计算机科学家在1996年提出的。SVR生成的模型仅取决于训练数据的子集,因为构建模型...

今天在本文中,KlipC的风险总监和机器学习专家Philip Nucci将教我们的用户如何使用名为支持向量回归(SVR)的机器学习算法创建直观的货币预测Python程序。该程序将读取EUR / USD的历史数据和波动性,并根据当天价格预测开盘价。我们选择EUR / USD是因为它是最广为人知的货币对,并且在货币市场中的流动性最强。


 


对于我们的非程序员来说,支持向量回归(SVR)是支持向量机的一种,并且是一种对数据进行回归分析的监督学习算法。这种回归的SVM版本是由西方几位著名的计算机科学家在1996年提出的。SVR生成的模型仅取决于训练数据的子集,因为构建模型的成本函数会忽略任何接近模型预测的训练数据。


 


支持向量机的优点:


1、在高维空间中有效

2、在分离时具有良好的分离效果

3、在维度数大于样本数的情况下有效


支持向量机回归的缺点:


1、当我们有大量数据集时(这就是为什么我们用每日而不用Tick数据的原因),表现会不佳。


2、如果数据集混乱,则性能低下。(大量附加的无意义的数据)


内核类型:

1、线性的

2、多项式

3、径向基函数

4、 Sigmoid核


让我们开始吧:


由于Nucci先生不会说中文,因此该翻译文章要用英文代码,如果您对代码有任何疑问或需要帮助来创建自己的代码,请与KlipC的一位客户经理联系。


Nucci表示:“在编写一行代码之前,我想做的第一件事是在代码的注释中加入描述。这样,我在回顾我的代码时,就能确切地知道它的作用了。”


 


现在,我们需要导入python软件包,以便更易于编写程序。


 


然后,我们需要做的是将从任意一个数据服务器下载EUR/USD的历史数据加载到名为“ edf”的变量中,该变量是欧元数据的缩写。如果您需要使用实际数据的副本,请随时发表评论或发送电子邮件至Better@KlipC.com。


然后我们打印前13行数据向您展示。


注意:这是从2018年1月1日至2018年1月30日(一月的前30天的数据)。


 

通过将变量设置为空列表来创建用作独立数据集和从属数据集的变量。


 

获取数据集中的行和列,可以用来查看它们的计数,合计有30行6列数据。


 

打印最后一行数据(这将是我们测试的数据)。请注意,日期是2018–01–31,所以日期是31。这将是预测开盘价为1.24131的模型输入。


通过获取除最后一行(稍后将用于测试模型)之外的所有数据,重新创建数据帧,并将最后一行丢失的新数据存储回“edf”。然后打印新数据集的新行数和列数。


 

从“Date”列中获取所有行,将其存储到一个名为“ edf_dates”的变量中,从“Open”列中获取所有行,并将数据存储到一个名为“ edf_open”的变量中。


 


创建独立的数据集“ X”,并将数据存储在变量“dates”中。

创建相关数据集“ y”,并将数据存储在变量“prices”中。

两者都可以通过将数据附加到每个列表来完成。


注意:对于独立数据集,我们只需要日期开始的一天,因此我使用拆分函数来获取日期,并将其转换为整数,然后将数据追加到日期列表中。


 

并查看数据集中记录的日期。


创建一个函数,该函数使用3个不同的支持向量回归(SVR)模型和3个不同的内核,以查看哪个执行最佳。该函数将具有三个参数,即日期、价格和我们要进行预测以获取价格的日期。为此,我将首先创建具有3个不同内核(线性、多项式、径向基函数)的3个SVR模型。接下来,KlipC将使用日期和价格数据训练每个模型。最后但并非最不重要,我们将在图表上绘制模型,以查看哪个模型最适合并返回当天的预测。


 


现在我们可以开始进行EUR/USD 价格预测了。回顾原始数据集中遗漏的最后一行数据,日期为2019–01–31,因此日期为31。这将是预测开放价格为1.24131模型的输入。


因此,现在我将给定模型的价值或31天来预测开盘价。下图中的最佳模型似乎是RBF,它是一个支持向量回归模型,使用了一个称为径向基函数的核函数的核。该模型预测第31天的价格为1.24181,与实际价格1.24131非常接近。



就这样! KlipC获取了我们自己的SVR程序来预测 EUR/USD欧美的走势。如果您想查看我们的网站和我们采用的数据,请通过电子邮件和我们对接,请随时与我们联系。预测金融产品价格走势的未来将极大地依赖于机器学习。但是,KlipC需要提醒读者们,模型是否运作良好很大程度上取决于以下三点。


1、金融产品类型


2、数据的有效性


3、市场新闻/突发事件


最终KlipC提醒大家,我们身处金融领域,由于未知的全球事件(无论是经济还是国际事件),市场将大幅波动,我们是无法对此进行控制的。 在这样的时代,任何基于历史数据的预测都是无用的。这就是风险和资金管理发挥作用的地方,也是我们在一个充满未知因素的世界中坚持的最重要的事情。




klipc的小助理

金融交易中的机器学习(Machine Learning):KlipC带你深度了解它的优势和风险

人工智能和机器学习对交易的影响是没有先例的,因为它是根据经验进行调整的。


算法交易(Algorithmic Trading)已经在衍生品市场中盛行了二十多年。现在,它在债券市场上也已站稳脚跟,并逐渐转向证券和其他金融工具。


算法交易通过加快订单执行、削减成本和增加销量,创造了新的机会。但根据KlipC的研究报告,算法交易也给市场参与者带来了新的风险,并会在意外时期,在市场缺口中偶尔出现“闪崩”。我们还看到交易算法被编程来操纵市场走势。


现在,我们面临着更大的挑战----机器学习。这项技术可从交易经验中学习错误,并且采用计算机模型为中心,带来了严峻的挑战。 KlipC的Andi...

人工智能和机器学习对交易的影响是没有先例的,因为它是根据经验进行调整的。


算法交易(Algorithmic Trading)已经在衍生品市场中盛行了二十多年。现在,它在债券市场上也已站稳脚跟,并逐渐转向证券和其他金融工具。


算法交易通过加快订单执行、削减成本和增加销量,创造了新的机会。但根据KlipC的研究报告,算法交易也给市场参与者带来了新的风险,并会在意外时期,在市场缺口中偶尔出现“闪崩”。我们还看到交易算法被编程来操纵市场走势。


现在,我们面临着更大的挑战----机器学习。这项技术可从交易经验中学习错误,并且采用计算机模型为中心,带来了严峻的挑战。 KlipC的Andi Duan在这里表示:“有时,人们都一致认为交易中的算法交易和机器学习是一回事,实则它们完全不同,算法交易只是执行订单的程序化交易(通常以快速的方式进场,有时以毫秒进毫秒出),并获得微薄的利润。机器学习的意义要大得多,它拥有了自己的思想,可以从自身的错误交易中学习,并像一个从经验中成长的人一样做出反应,想象一下迈克尔·乔丹(Michael Jordan)从15岁慢慢成长至30多岁的黄金年龄,机器学习中的算法也是可以这样子慢慢成长的。”


 

英格兰央行(Bank of England)和英国金融监管局(Financial Regulation Authority)最近公布了一项针对银行和资本市场公司的调查,结果发现,如今约有一半的受访者以适度的方式使用机器学习。大多数公司期望在未来几年中能更多地使用它。在KlipC的2.0版本中,我们的研究部门旨在为高级用户提供一个简单的算法编程接口,以便他们可以编程自己的系统来交易我们KlipC专有的API。

 

如今在金融行业里,机器学习主要部署在后台功能中,对应反洗钱、欺诈检测和信用风险管理。目前,它在前端交易功能中使用不多,但我们预计在未来几年中,许多金融公司的机构部门将在这一领域发生重大变化。


与传统基于规则的算法不同,机器学习算法不是静态引擎,编程后只能按着程序员创建的路径运行。


根据KlipC的风控总监Philip Nucci,一位拥有超过10年机器学习经验的专家:“这些系统使用大量的数据集和强大的计算能力,使它们能够识别模式、提升自我能力,并在没有人类干预的情况下,决定何时以及如何进行交易。”


对于那些在金融市场上交易的人来说,这是一个革命性时刻。这将带来巨大的机遇,但同时也将产生我们以前从未考虑过的新危害。这里有几点需要考虑。



*模型漂移

*复杂性

*偏压

*操控市场

*市场集中度


 


首先,我们称之为“模型漂移”。机器学习的交易引擎会通过反复不断的试验来学习如何创造价值。在此优化过程中,很难甚至不可能追踪到在这段时间内决策的方式和原因。因此,很难事先预防或者事后纠正不良后果,在金融市场中,我们知道错误的决定会导致不可逆转的后果。


这些对透明度的担忧,解释了当前监管的重点是模型风险管理和软件验证,以及有关公司董事会如何能让自己确信,他们对机器学习内部的情况有适当程度的了解。


所提出问题的复杂性使得公共当局与私营部门之间的合作至关重要。


第三,偏压。机器学习可能为某些类型的市场用户甚至个人客户带来价格、流动性意外或不公平的变化,这是由于无法发现的因素而导致的,因为实际上它们隐藏在优化引擎的核心,因此无法被发现。除非机器(有自己的想法)选择告诉您它的秘密,否则您将永远不知道它为什么要这样做。


也许更令人担忧的是,机器自己进行优化可能会发现一些不道德、操纵市场的做法更有利可图。那么我们如何确保机器不仅理解法律和法规,还理解对与错的概念?KlipC的Andi Duan说:“这就是为什么无论世界上有多少AI,法律都将由人类制定,也是为什么律师、审计师和监管人员等工作永远不会被机器取代的原因。”


第三,市场集中度。通过访问越来越多的数据来改善机器学习模型的方式可能会产生网络效应,其中少数数据提供者可以有效地控制访问。反过来,这可能会为进入市场造成很高的壁垒。


这些壁垒可能会巩固当今大型银行和金融服务公司的实力,或者让技术型竞争对手以牺牲当今金融业为代价,来创造新的寡头垄断。


但是集中市场结构的后果需要仔细思考。通过不公平地分配流动性和不正确的定价,市场参与者可能会处于不利地位。


在金融市场上,安全开发、测试和实现机器学习所需的专家程序员、数据科学家和风险管理人员数量严重稀缺。


私营部门和央行及市场监管机构之间的情况一样。它在金融服务公司的董事会以及决策机构内部就机器学习带来的挑战和危害造成了巨大的知识鸿沟。


鉴于金融市场的国际性质,所有这些挑战都需要在国家和全球层面上予以适当考虑和解决,因为众所周知,不同国家的金融市场有不同的法律和法规,参与者要严格遵守市场规则。




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田鑫科技

机器学习对云计算的影响

越来越依赖AI(人工智能)和(物联网)为云计算基础设施管理员提供了新的目标。这个新兴的信息和技术子领域内的场所确实非常庞大,从智能手机到机器人。公司正在开发新机器,这些机器对人力资源的依赖程度最低。旨在为人造机制提供完全独立的自治程度的发展。

为了获得对软资源的自主权,开发人员已经开始依赖调解员来帮助“智能机器”提高功能。由于云计算已经占据了人类工作的重要领域,如数据存储,这种技术进步将对全球经济产生前所未有的影响。

集成云服务甚至比当前产品更有益。云的当代用途涉及计算,存储和网络。但是,智能云将通过从大量存储数据中呈现信息来增加云的功能。这将导致IT领域内的快速进步,从而高效地执行任务。

认知计算...

越来越依赖AI(人工智能)和(物联网)为云计算基础设施管理员提供了新的目标。这个新兴的信息和技术子领域内的场所确实非常庞大,从智能手机到机器人。公司正在开发新机器,这些机器对人力资源的依赖程度最低。旨在为人造机制提供完全独立的自治程度的发展。

为了获得对软资源的自主权,开发人员已经开始依赖调解员来帮助“智能机器”提高功能。由于云计算已经占据了人类工作的重要领域,如数据存储,这种技术进步将对全球经济产生前所未有的影响。

集成云服务甚至比当前产品更有益。云的当代用途涉及计算,存储和网络。但是,智能云将通过从大量存储数据中呈现信息来增加云的功能。这将导致IT领域内的快速进步,从而高效地执行任务。

认知计算

存储在云中的大量数据可作为机器获取其功能状态的信息源。每天在云中发生的数百万个功能将为计算机提供大量信息来学习。整个过程将为机器应用程序提供感官功能,应用程序将能够执行认知功能,从而做出最适合他们的决策,以实现他们期望的目标。

即使智能云正处于婴儿时代,预计这些命题将在未来几年内增加,并以与互联网相同的方式彻底改变世界。那些利用认知计算的人的期望,包括医疗保健,酒店和商业领域的认知计算。

改变人工智能基础设施

借助智能云,人工智能作为平台服务,通过控制过程的复杂性,使用户更容易获得智能自动化过程。这将进一步提高云计算的能力,反过来增加对云的需求。云计算和人工智能的相互依赖性将成为新现实的本质。

物联网的新维度

正如我们现在已经意识到物联网如何超越我们的生活并创造了对小工具的无可否认的依赖,云辅助机器学习几乎快速增长。允许汽车在巡航控制中运行的智能传感器将仅从云中掌握其数据来源。云计算将成为物联网的长期记忆,在那里他们可以检索数据以解决及时问题。网络的大量互连将产生并运行在云中保存的大量数据; 这将扩大云计算的视野。在未来几年,基于云的机器学习将变得像机器人一样对机器有意义。

商业智能

未来智能云的任务是使技术世界变得更加智能 - 自主学习与理解和纠正实时异常的能力相结合。同样,商业智能也将变得更加智能化,在识别故障的同时,它将能够提前预测未来的战略。借助主动分析和实时仪表板,企业将运行预测分析,处理以前收集的数据,提供实时建议和未来预测。这些来自当前趋势和行动建议的预测将使领导者更容易。


随着机器学习和云的快速发展,未来似乎云计算将变得更容易处理,扩展和机器学习保护。除了上面提到的那些,依赖云的更广泛的企业将导致更多机器学习的实施。我们将达到一个点,在这一点上,我们将没有像今天这样运行的云服务。

原文链接:https://www.idctx.com/hangyexinwen/168.html

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CDA数据分析师
走过岁月......

决策树与Graphviz

在执行决策树相关语句时出现以下报错:

ExecutableNotFound: failed to execute ['dot', '-Tpng', '-O', 'tmp'], make sure the Graphviz executables are on your systems' PATH

解决方法:

$ conda install Graphviz

conda中的jupyter,再次执行成功


在执行决策树相关语句时出现以下报错:

ExecutableNotFound: failed to execute ['dot', '-Tpng', '-O', 'tmp'], make sure the Graphviz executables are on your systems' PATH

解决方法:

$ conda install Graphviz

conda中的jupyter,再次执行成功



CDA数据分析师
yzac

machine learning mooc, at start

m learning: sup/non-sup,

in which sup includes reg and clas,

unsup includes clu/non-clu

m learning: sup/non-sup,

in which sup includes reg and clas,

unsup includes clu/non-clu

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