| Data: 2009-05-22 13:12:18 | |
| Autor: Dieter | |
| Data Mining | |
|
Stosuje ktos do analizowania gieldy? Jakie wnioski?
D. |
|
| Data: 2009-05-22 13:45:55 | |
| Autor: Hubert | |
| Data Mining | |
|
Dieter wrote:
Stosuje ktos do analizowania gieldy? Jakie wnioski? Ja próbuję/próbowałem parę miesięcy temu. Efektem zabaw był dość prosty system transakcyjny na fw20, który jakoś tam się sprawdzał (chociaż po chwili zastanowienia był to chyba taki trochę bardziej wyrafinowany trend follower). Bazował na statystycznych cechach szeregu czasowego (żadnych cykli, fraktali itp - generalnie "long way przede mną" ;) ). Niestety z braku czasu nie sprawdziłem paru rzeczy, które chciałem sprawdzić przed rozpoczęciem gry prawdziwą gotówką, więc wszystko zostało odłożone na później. Teraz jednak będę miał czas, więc mam zamiar intensywnie wrócić do tematu. |
|
| Data: 2009-05-22 14:04:13 | |
| Autor: Dieter | |
| Data Mining | |
|
A korelacje pozarynkowe?
D. |
|
| Data: 2009-05-22 14:52:11 | |
| Autor: Hubert | |
| Data Mining | |
|
Dieter wrote:
A korelacje pozarynkowe? Znalazłem trochę wyników takich badań w necie, ale uwzględnianie wpływu fazy księżyca czy też długości dnia przy konstrukcji systemu nie ma IMHO sensu, więc nie zgłębiałem tematu. Ciekawostki odkładam na kiedy indziej ;) |
|
| Data: 2009-05-22 13:56:04 | |
| Autor: mwojc | |
| Data Mining | |
|
Dieter wrote:
Stosuje ktos do analizowania gieldy? Jakie wnioski? AT to też data mining... -- Marek |
|
| Data: 2009-05-22 11:58:33 | |
| Autor: kc | |
| Data Mining | |
|
mwojc <mwojc@NOSPAMp.lodz.pl> napisał(a):
Dieter wrote: Myślałem, że tobie bliższe byłoby porównywanie wykresów giełdowych z Timewave Zero :-). Porównywałeś? Dołek lutowy pokrył się idealnie z dołkiem Timewave Zero. kc -- |
|
| Data: 2009-05-22 14:38:19 | |
| Autor: root | |
| Data Mining | |
|
Użytkownik "Dieter" <dieter@autograf.pl> napisał w wiadomości news:gv61ai$kld$1inews.gazeta.pl...
Stosuje ktos do analizowania gieldy? Jakie wnioski? A konkretnie o jakie dane Ci chodzi? Gdyby badac wplyw zachmurzenia na notowania, to moznaby jeszcze jakis sensowny wynik uzyskac, bo jest duzo dostepnych danych. Gorzej z tzw. infami: wydarzeniami o światowym albo lokalnym zasięgu. Jak je reprezentowć w postaci liczb? Jak poradzić sobie z ich stosunkowo małą ilością a przez to niemożnościa użycia jakichkolwiek tradycyjnych metod ststystycznych? |
|
| Data: 2009-05-22 14:53:04 | |
| Autor: Dieter | |
| Data Mining | |
|
Mam na mysli raczej dane pierwszego typu jakie wymieniles.
D. |
|
| Data: 2009-05-22 15:14:10 | |
| Autor: Hubert | |
| Data Mining | |
|
Dieter wrote:
Mam na mysli raczej dane pierwszego typu jakie wymieniles. Hmm... Jakiś przykład? |
|
| Data: 2009-05-22 15:18:30 | |
| Autor: viper | |
| Data Mining | |
Mam na mysli raczej dane pierwszego typu jakie wymieniles. NTG... tu się dyskutuje o Wałęsie i o kaczkach... jazda stąd spamerze :))) -- |
|
| Data: 2009-05-22 16:00:44 | |
| Autor: mwojc | |
| Data Mining | |
|
root wrote:
Użytkownik "Dieter" <dieter@autograf.pl> napisał w wiadomości Na brak danych raczej bym nie narzekał, również tych informacyjnych. Ich reprezentacja jest jednak kluczowa. W każdym razie zawsze trzeba się zdecydować na jakiś podzbiór dostępnego zbioru informacji, który miałby reprezentować całość. Następnie należy wybranym atrybutom rzeczywistości przypisać wartości (czy to liczbowe czy funkcyjne czy jakieś inne), które będą je z kolei reprezentować. No i dopiero wtedy można w tych danych grzebać. Przykład reprezentacji: wig20: rośnie, spada, płaski,... pogoda w Polsce: pada, słońce, mgła,... pogoda w Himalajach: pada, słońce, mgła,... premier Polski mówi: jest kryzys, nie ma kryzysu, będę prezydentem,... szef FED: stopy up, stopy down,... I już można np. sieć neuronową czegoś nauczyć. Ja jestem jednak sceptycznie do tego nastawiony ponieważ za reprezentację dostępnego zbioru informacji może robić wykres. I być może wykres wystarczy analizować. Oczywiście jest to reprezentacja uśredniona i pewnie zaszumiona, ale wcale nie wiadomo, czy lepszą się wymyśli... Pzdr, -- Marek |
|
| Data: 2009-05-22 18:05:28 | |
| Autor: Damian | |
| Data Mining | |
|
[ciach ]
Przykład reprezentacji:nie wszystko mozesz oznaczyc jednoznacznie i obiektywnie do analizy, ja na waszym miejscu obralbym kierunek obejmujacy takie zagadnienia "Rozmyte metody reprezentacji i przetwarzania informacji " "Sterowanie i podejmowanie decyzji w warunkach niepewności i braku precyzji " Profesor, ktory jest w tym dobry kiedys zrobil data mining sprzedazy pewnej firmy w uzaleznieniu od pogody |
|
| Data: 2009-05-22 18:25:53 | |
| Autor: mwojc | |
| Data Mining | |
|
Damian wrote:
[ciach ] No oczywiście pomiędzy słońcem a deszczem jest "raczej słońce" i "raczej deszcz", a fuzzy numbers i fuzzy sets zaliczane są do zbioru narzędzi grzebania w danych. Istnieją też porządnie zdefiniowane zasady arytmetyki takich liczb (vide nazwisko Zadeh). Narzędzia są, ale nadal trzeba ustalić co ma być reprezentacją i nadal trzeba wprowadzić kategoryzację (choć rozmytą). Pzdr, -- Marek |
|
| Data: 2009-05-23 12:08:30 | |
| Autor: root | |
| Data Mining | |
|
Użytkownik "Damian" <xdamianS_K__A_S_U_J@op.pl> napisał w wiadomości news:gv6igh$alt$1news.onet.pl... [ciach ]Wszysto ładnie ale jak sobie poradzicie z niewielka iloscia wydarzen "politycznych". Zeby wyciagac statystyczne wnioski trzebaby bylo zeby codziennie prezydent cos mowil waznego przez powiedzmy 10 lat. Co do pogody, polozenia planet sprawa jest prosta ale z infami tak juz nie jest. Intuicyjnie nie podoba mi sie tez podejscie "wykresowe". Wykres jest skutkiem.Badajac same skutki trudno przewidziec nastepne. Wyobrazcie sobie goscia jezdzacego po miescie samochodem w poszukiwaniu kielbasy okreslonego gatunku. Dla kogos kto nie wie czego gosc szuka, samochod bedzie poruszal sie bezladnie. Ktos kto wie po co jezdzi natychmiast bedzie wiedzial ze odwiedza sklepy miesne. Bedzie wiec mogl wytyczyc prawdopodobna sciezke po ktorej bedzie poruszal sie samochod. |
|