Octave Trading System

Código Fonte Avançado. Com. Clique aqui para baixar. A íris de cada olho é única. Não há duas íris são iguais em seus detalhes matemáticos - mesmo entre gêmeos idênticos e trigêmeos ou entre os próprios olhos esquerdo e direito. Ao contrário da retina, no entanto, é claramente visível a partir de uma distância, permitindo fácil aquisição de imagem sem intrusão. A íris permanece estável ao longo de sua vida, exceto doenças raras ou traumatismos. Os padrões aleatórios da íris são o equivalente a um código de barras complexo quothuman, criado por uma malha emaranhada de tecido conjuntivo e outras características visíveis. O processo de reconhecimento da íris começa com a aquisição de imagem baseada em vídeo que localiza o olho ea íris. Os limites da pupila e da íris são definidos, a oclusão da pálpebra ea reflexão especular são descontadas ea qualidade da imagem é determinada para processamento. O padrão de íris é processado e codificado em um registro (ou quottemplatequot), que é armazenado e usado para reconhecimento quando uma íris viva é apresentada para comparação. Metade das informações no registro descreve digitalmente as características da íris, a outra metade do registro controla a comparação, eliminando a reflexão especular, inclinação da pálpebra, cílios, etc. Um sistema biométrico fornece identificação automática de um indivíduo com base em uma característica única Ou característica possuída pelo indivíduo. O reconhecimento da íris é considerado o sistema de identificação biométrico mais confiável e preciso disponível. A maioria dos sistemas comerciais de reconhecimento de íris usa algoritmos patenteados desenvolvidos pela Daugman, e esses algoritmos são capazes de produzir taxas de reconhecimento perfeitas. No entanto, os resultados publicados geralmente foram produzidos em condições favoráveis, e não houve ensaios independentes da tecnologia. O sistema de reconhecimento de íris consiste em um sistema de segmentação automático baseado na transformação de Hough e capaz de localizar a íris circular ea região da pupila, ocluindo pálpebras e cílios e reflexos. A região da íris extraída foi então normalizada em um bloco retangular com dimensões constantes para contabilizar inconsistências de imagem. Finalmente, os dados de fase dos filtros 1D Log-Gabor foram extraídos e quantificados em quatro níveis para codificar o padrão único da íris em um modelo biométrico bit-wise. A distância de Hamming foi empregada para a classificação de modelos de íris, e dois modelos foram encontrados para corresponder se um teste de independência estatística falhou. O sistema realizado com reconhecimento perfeito em um conjunto de 75 imagens de olho no entanto, testes em outro conjunto de 624 imagens resultou em falsas taxas de aceitação e falsa rejeição de 0,005 e 0,238, respectivamente. Portanto, o reconhecimento da íris é mostrado como uma tecnologia biométrica confiável e precisa. Termos de indexação: íris, reconhecimento, verificação, gabor, reconhecimento de olhos, correspondência, verificação. Figura 1. Imagem da íris Um código fonte simples e eficaz para Iris Recognition. Este código baseia-se na excelente implementação do Libor Maseks disponível aqui. Libor Masek, Peter Kovesi. MATLAB Código fonte para um sistema de identificação biométrica baseado em padrões de íris. A Universidade de Western Australia, 2003. A nossa implementação pode acelerar o processo de reconhecimento, reduzindo o tempo de execução do programa de cerca de 94 (mais de 16 vezes mais rápido). Otimizações adicionais estão disponíveis mediante solicitação. Todos os testes foram realizados com CASIA Iris Image Database disponível em cbsr. ia. ac. cnIrisDatabase. htm. Machine Aprendizagem e Automated Trading The Big Short (Eu gosto) Buscando estratégias de negociação com backtests rentável - UPDATE Eu tive algumas conversas muito interessantes desde Ofereci minha estrutura de negociação intraday não-pública em troca de informações sobre estratégias rentáveis, e é por isso que eu quero estender esta chamada inicialmente limitada pelo tempo indefinidamente. Note que eu não estou procurando idéias de estratégia. Eu tenho muitas dessas eu mesmo. O desafio não está em vir acima com uma idéia, mas em escolher o caminho certo e testá-lo até o final, quando youll quer saber que funciona ou que ele doesnt. O fator crítico aqui é o tempo. Então, o que eu essencialmente negocio é o tempo que investei no desenvolvimento de uma sólida estrutura de negociação intradia intradía contra o tempo que você investiu no desenvolvimento de uma estratégia de negociação rentável. Pode ser uma estratégia de estoque, ETF, futuro ou opção. Todas as discussões e informações trocadas serão mantidas confidenciais. Estou naturalmente aberta a puramente discutir idéias, mas por favor não espere que eu testá-los para você e não se queixar se eu implementá-los sem pedir sua aprovação. Chamada de propostas Procura de estratégias de negociação com backtests rentáveis ​​Até 15 de junho. Estou aceitando propostas para estratégias promissoras de negociação em ações, moedas e índices de estoque de commodities. A estratégia deve ser rentável no backtesting e tem uma proporção de sharpe anualizada de pelo menos 1,0. No dia 1º de julho, as duas estratégias mais promissoras serão selecionadas e seus autores poderão escolher uma das seguintes opções: 1) Obter uma cópia completa e gratuita do quadro de negociação reforçada e não pública baseado em R que desenvolvi e usei Desde 2012 e que os autores podem usar para a negociação ao vivo suas estratégias com Interactive Brokers. (A versão pública simplificada pode ser baixada aqui) 2) Entre em um acordo de cooperação no qual eu comprometo-se a implementar sua estratégia em R e em papel, por um período máximo de três meses. Todos os negócios individuais serão compartilhados com os autores quando eles ocorrem. Além disso, o código R que é específico para a estratégia (não o código da estrutura de negociação) será entregue aos autores da estratégia. O que enviar: Uma descrição por escrito da estratégia mais uma lista de negócios mais o retorno timeseries do backtest ou executável Roctavepython código que calcula diretamente o backtest return timeseries, juntamente com o conjunto de dados completo dos preços utilizados no backtest. Enviar para o meu e-mail disponível na seção Contato Atualização do puro R Intraday Trading Framework Finalmente encontrei o tempo para fazer isso. Há muito tempo. O framework agora é executado com as versões mais recentes (unix) do IB TWSGW (versão 9493 e superior). Isto em si exigiu uma reescrita parcial de várias funções do grande, mas agora um pouco desatualizado pacote IBrokers R por Jeff Ryan. Também a configuração padrão para negociação EURUSD foi atualizado para que ele é agora um pedaço de bolo para executar o exemplo dummy estratégia. Basta clonar o repositório git para sua máquina local. GithubcensixINTRADAY-PartAB e siga o README. Algo sobre Hardware Ainda sou fã de possuir meu próprio metal. Claro, fazer coisas com imagens de máquina configuráveis ​​na nuvem é popular porque você não tem que passar pelo aborrecimento de gerenciar seu próprio hardware, mas, não é que hassle realmente apenas um problema para grandes organizações onde centenas de usuários têm de ser mantidos felizes em Custo mínimo. Assim é a nuvem não só uma solução para um problema de pessoas que têm de gerenciar a escala, mas estão ao mesmo tempo tentando vender-em que a solução para o joe individual lá fora que, vamos enfrentá-lo, doesnt realmente precisa dele. Enfim, como eu disse, eu sou um fã de possuir meu próprio metal. O hardware acessível barato pode ajudá-lo a um longo caminho se você tomar o tempo para configurá-lo corretamente. Uma área de trabalho RAM de 16-64Gb com uma ou duas GPUs fará tudo o que você precisar. Parece que as estratégias de backtesting usam mais recursos de computação do que o real live trading, razão pela qual estes dias você pode configurar e executar uma estratégia intraday de qualquer laptop decente com confiança, enquanto que para o backtesting e pesquisa que você realmente iria querer o CPU RAM GPU monstro Acima ou um pequeno e pequeno cluster de supercomputas, como descrevi recentemente aqui. Pure R Intraday trading framwork Download completo disponível Eu fiz INTRADAY-PartA. tar. gz e INTRADAY-PartB. tgz disponíveis para download. Censixdownloads. html Encontrar relações entre ativos que podem ser usados ​​para arbitragem estatística Em vez de se concentrar em prever a direção de preços ea volatilidade de preços com modelos não-lineares derivados com métodos de aprendizagem automática, uma alternativa seria tentar descobrir relações de preço exploráveis ​​entre ativos da mesma classe E reagir (comércio) quando o erro de preços acontece, ou seja, fazer arbitragem estatística. De certa forma, isso é de alguma forma mais fácil do que tentar prever os preços, uma vez que a única coisa que se deve fazer é encontrar uma relação relativamente estável, linear ou não linear entre um grupo de pelo menos dois ativos e assumir que, a partir do momento em que Sua detecção, essa relação continuará por algum tempo no futuro. A negociação com base nessa suposição é, então, muito mais um processo reativo que é desencadeado por movimentos de preços que divergem significativamente da relação modelada. Tradicional Pair Trading e negociação de ativos em um VECM (Vector Error Correction Model) relação são bons exemplos para statarb usando modelos lineares. Então, por que não usar uma simples rede neuronal de uma camada ou mesmo um RBM para descobrir uma relação de preços não-linear entre dois ativos não-cointegrados e se esse processo de descoberta for bem-sucedido, troque-o de forma semelhante a um par clássico. As coisas se tornam ainda mais interessantes quando os grupos com mais do que apenas dois ativos são considerados. Este seria então o equivalente não-linear de um VECM. Variável de Seleção de Recursos vs. Profundidade Digamos que temos um alvo de previsão de timeseries univariáveis ​​que pode ser de regressão de tipo ou classificação, e nós precisamos decidir quais recursos de entrada selecionar. Mais concretamente, temos um grande universo de timeseries que podemos usar como entradas e gostaríamos de saber quantos devemos escolher (largura) e também quanto tempo atrás queremos buscar cada um (profundidade). Há um espaço bidimensional de escolhas, delimitado pelos seguintes quatro casos extremos, sob o pressuposto de que temos um total de N séries e podemos, no máximo, olhar para trás K timestaps: (1) escolher apenas uma série e lookback Um timestep, (2) escolher apenas uma série e lookback K timesteps, (3) escolher N series e lookback um timestep, (4) escolher N series e lookback K timesteps. A escolha ótima provavelmente não será uma dessas, uma vez que (1) e (2) podem não conter informações predictoras suficientes e (3) e especialmente (4) não serão viáveis ​​devido à computação de contstraints ou conterem muito ruído aleatório. A maneira sugerida de se aproximar disso é começar pequeno em (1), ver qual o desempenho que você obtém e, em seguida, aumentar o tamanho do espaço de entrada, seja em largura ou em profundidade, até que você tenha alcançado um desempenho satisfatório de predição ou até que você tenha esgotado Seus recursos de computação e precisam abandonar toda a abordagem: (ou comprar um novo (fazenda de) desktop (s) :) Usando Autocodificadores Empilhados e Máquinas Boltzmann Restritas em R 12 de fevereiro de 2014 Stacked Autoencoders (SAs) e Máquinas Restritas Boltzmann RBMs) são modelos muito poderosos para aprendizagem não supervisionada. Infelizmente, no momento da escrita, parece que não existem implementações R diretas disponíveis, o que é surpreendente, uma vez que ambos os tipos de modelos existem por um tempo e R possui implementações para muitos outros tipos de modelos de aprendizagem de máquinas. Como uma solução alternativa, SAs poderia ser implementado usando um dos vários pacotes de rede neural de R rapidamente (nnet, AMORE) e RBMs, bem, alguém teria que escrever uma boa implementação de R para eles. Mas dado que o treinamento de ambos os tipos de modelos requerem muitos recursos computacionais, também queremos uma implementação que possa fazer uso de GPUs. Então, no momento, a solução mais simples que parece ter é usar Theano. Ele pode usar GPUs e fornece implementações de autocodificadores (Denoising) empilhados e RBMs. Além disso, o código PythonTheano para várias outras variantes mais exóticas da Máquina Boltzmann está flutuando em torno da rede também. Podemos usar rPython para chamar essas funções Python de R, mas o desafio é o dado. Obtendo grandes conjuntos de dados para a frente e para trás entre R e Python sem usar a serialização ascii que rPython implementa (muito lento) precisa ser resolvido. Uma implementação pelo menos igualmente potente de autoencoders que suporta o uso de GPU está disponível através da estrutura Torch7 (demo). No entanto, as funções Torch7 são chamadas de usar lua e chamá-las de dentro de R, em vez disso, exigirá algum trabalho no nível C. Em conclusão: Use Theano (Python) ou Torch7 (lua) para modelos de treinamento com suporte a GPU e escreva os modelos treinados para arquivar. Em R, importe o modelo treinado do arquivo e use para previsão. Update 25 April 2014: A seguinte solução agradável Call Python de R através de Rcpp deve nos trazer um passo mais perto de usar Theano diretamente da R. Quais Freqüências para o Comércio. January 13, 2014 Quando tentar encontrar testes padrões exploráveis ​​do mercado que um poderia negociar como um comerciante de varejo, uma das primeiras perguntas é: Que freqüências negociando a olhar Monthly Weekly Daily Ou intraday em qualquer lugar entre 5 segundos a 1 hora Com tempo limitado disponível para Realizando pesquisas em todos esses prazos, isso se torna uma questão importante para responder. Eu e outros temos observado que parece haver uma relação simples entre a freqüência de negociação ea quantidade de esforço necessária para encontrar uma estratégia rentável que seja puramente quantitativa e tenha um risco aceitável. Em suma: Quanto menor (mais lenta) a freqüência que você deseja negociar, mais inteligente sua estratégia rentável precisa ser. Como exemplo, pode-se olhar para o fim (muito) alta freqüência do espectro, onde as estratégias de mercado baseado em matemática muito simples pode ser muito rentável, se você conseguir estar perto o suficiente para o centro de mercado. Tomando um grande salto para o reino de freqüência diária, está se tornando muito mais difícil encontrar estratégias quantitativas que são rentáveis, enquanto ainda está sendo baseado em matemática bastante simples. Negociação em intervalos semanais e mensais, usando métodos quantitativos simples ou indicadores técnicos é apenas uma receita muito boa para o desastre. Assim, assumindo por um momento que essa relação é verdadeira e considerando que podemos e queremos usar sofisticadas técnicas de aprendizagem de máquinas em nossas estratégias de negociação, poderíamos começar com uma janela de freqüência semanal e trabalhar o nosso caminho rumo a freqüências mais altas. A negociação semanal não precisa ser automatizada e pode ser feita a partir de qualquer interface de corretagem baseada na web. Poderíamos desenvolver um saco de estratégias, usando dados históricos publicamente disponíveis em combinação com o nosso algoritmo de aprendizagem favorito para encontrar padrões negociáveis ​​do mercado e, em seguida, executar a estratégia manualmente. Nesta escala, todo o esforço deve ir para encontrar e aperfeiçoar a estratégia quantitativa e muito pouco pensamento precisa ser colocado em execução de comércio. Esforço de automação de comércio: 0. Inteligência de estratégia necessária: 100 Negociação diária deve ser automatizada, a menos que você realmente pode dedicar uma parte fixa de seu dia para monitorar os mercados e executar negócios. A integração de algoritmos de aprendizagem de máquina com negociação diária automatizada não é uma tarefa trivial, mas pode ser feita. Esforço de automação de comércio: 20, Inteligência de estratégia necessária: 80 Em prazos intradiários, que vão desde minutos e segundos até sub-segundos, o esforço que você terá de realizar para automatizar seus negócios pode ficar em qualquer lugar na faixa entre 20 e 90. Felizmente, A escala de tempo torna-se a mais estúpida sua estratégia pode ser, mas mudo é naturalmente um conceito relativo aqui. Esforço de automação de comércio: 80, Inteligência de estratégia necessária: 20 Que recursos usar. Hand-crafted vs aprendido 10 de dezembro de 2013 Em um ponto no projeto de um (máquina) sistema de aprendizagem você inevitável perguntar-se que recursos para alimentar em seu modelo. Há pelo menos duas opções. O primeiro é usar recursos artesanais. Esta opção irá normalmente dar-lhe bons resultados se os recursos são bem concebidos (que, naturalmente, é uma tautologia, uma vez que você só iria chamá-los bem concebidos se lhe deram bons resultados.). Projetar recursos artesanais requer conhecimento especializado sobre o campo para o qual o sistema de aprendizagem será aplicado, ou seja, classificação de áudio, reconhecimento de imagem ou em nosso caso de negociação. O problema aqui é que você não pode ter qualquer um desses conhecimentos especializados (ainda) e será muito difícil de vir ou tomar um monte de tempo ou mais provável ambos. Portanto, a alternativa é aprender os recursos dos dados ou, em outras palavras, usar o aprendizado não supervisionado para obtê-los. Um requisito aqui é que você realmente precisa de muitos dados. Muito mais do que você precisaria para hand-crafted recursos, mas, em seguida, novamente ele doesnt tem que ser rotulado. O benefício no entanto é claro. Você realmente não precisa ser um especialista no campo específico que você projetar o sistema para, ou seja, negociação e finanças. Então, enquanto você ainda precisa descobrir qual subconjunto dos recursos aprendidos será melhor para o seu sistema de aprendizagem, isso também é algo que você teria a ver com os recursos feitos à mão. Minha sugestão: Tente desenhar algumas características feitas à mão por si mesmo. Se eles não executar e você tem boas razões para acreditar que é possível ter melhores resultados do que aqueles que você está recebendo, use métodos de aprendizagem sem supervisão para aprender recursos. Você pode até criar um sistema híbrido que use recursos projetados e aprendidos juntos. Por que eu uso Open Source ferramentas para a construção de aplicações comerciais 19 de novembro de 2013 Quando eu comecei a olhar para fazer a minha própria negociação automatizada, eu tinha três requisitos sobre o conjunto de ferramentas que eu queria usar. 1) Eles devem custar o mínimo possível para me começar, mesmo que isso significava que eu tinha que fazer um monte de programação e personalizações próprio (que custaria tempo) 2) Deve haver uma comunidade de pessoas afins lá fora Usando essas mesmas ferramentas para uma finalidade similar. 3) As ferramentas devem permitir que eu vá tão profundamente nas entranhas do sistema como necessário, mesmo se no começo meu objetivo era mais para descobrir o básico. Eu não queria me encontrar em uma situação em que dois anos abaixo da linha eu precisaria mudar para um conjunto diferente de ferramentas, só porque os que eu tinha começado com não me permitem fazer o que eu queria por causa de problemas com Fontes fechadas e licenciamento restritivo. Como resultado, eu vim para escolher R como a minha língua de escolha para o desenvolvimento de algoritmos de negociação e eu comecei a usar Interactive Brokers, uma vez que fornecem uma API para interface com seu sistema de corretagem. Embora existam muitas ferramentas de negociação agradável que se conectam ao IB Trader Workstation e alguns podem ser usados ​​para negociação automatizada, nenhum deles oferece o mesmo poder, flexibilidade e apoio comunitário que o projeto R tem. Além disso, R tem realmente um incrível repositório de livre e muito adavanced estatística e pacotes de aprendizagem da máquina, algo que é essencial se você quiser criar algoritmos de negociação. Copy Censix 2013 - 2015Playing o piano pode reforçar habilidades motoras finas Este artigo é o quarto de uma série de artigos escritos para o Learning Center sobre os benefícios do estudo da música. O site da Associação Nacional de Professores de Música lista uma das vantagens de tocar um instrumento, piano, neste caso, como uma coordenação mão-olho reforçada e habilidades motoras finas aprimoradas. O MTNA não está sozinho nessa descoberta muitos professores de piano e sites de estúdio também relatam observações semelhantes. O que são habilidades motoras finas e coordenação mão-olho Como são essas habilidades usadas em nossas vidas diárias De acordo com a Enciclopédia on-line da Saúde das Crianças, a coordenação mão-olho é a capacidade do sistema de visão para coordenar a informação recebida através Os olhos para controlar, orientar e dirigir as mãos na realização de uma determinada tarefa, como a escrita ou a captura de uma bola. A coordenação mão-olho utiliza os olhos para direcionar a atenção e as mãos para executar uma tarefa. Essas habilidades são usadas em todos os aspectos das funções do corpo humano. Dada a oportunidade de melhorar ou fortalecer essas habilidades, nós definitivamente queremos perseguir esta informação não só para nós mesmos, mas também para os nossos filhos. Se o estudo de piano pode ajudá-lo a conseguir isso, você tem mais uma razão para ter um olhar sério para os produtos em nossas opiniões de software de piano e sites para aprender piano online. Outra organização de música profissional, a American Music Conference, lançou recentemente o seguinte relatório do Dr. Arthur Harvey, incluindo 10 Fast Facts relativos ao impacto que a música tem sobre o bem-estar das pessoas. A música tem um impacto óbvio no cérebro e deve ser apoiada e encorajada, especialmente na educação infantil e através de todos os estágios e idades de aprendizagem. Jogando um instrumento força ens mão-olho coordenação e habilidades motoras finas, bem como concentração, memória e atitude. Pesquisas mostram que o treinamento musical melhora o raciocínio espaço-temporal em crianças pré-escolares, o que é necessário para a aprendizagem de matemática e ciências, bem como outros assuntos. Um estudo recente mostrou que um currículo que combina aulas de piano, software de matemática educacional e divertidos problemas de matemática ajudou os alunos de segundo grau a obter pontuação em conceitos matemáticos avançados e Stanford 9 pontuações matemáticas comparáveis ​​às dos alunos do quarto ano. Os alunos que fazem música têm se mostrado melhor com os colegas e têm menos problemas de disciplina. Jovens que estão envolvidos em fazer música na adolescência pontuação 100 pontos mais elevados no SAT do que aqueles que não jogam música. Os idosos que estão activamente envolvidos na produção de música gozam de benefícios significativos para a saúde. Por exemplo, estudos mostram que a música ativa o cerebelo e, portanto, pode ajudar as vítimas de acidente vascular cerebral em recuperar as capacidades linguísticas. Muitos dos desafios que afligem os americanos mais velhos parecem responder positivamente à produção de música ativa. Por exemplo, estudos científicos mostram melhorias na química do cérebro de pessoas que sofrem de doença de Alzheimer. Estudos mostram que as latinas mais velhas, que estão ativamente envolvidas na produção de música, mostram melhora na ansiedade, solidão e depressão, três fatores críticos para lidar com o estresse, estimular o sistema imunológico e melhorar a saúde. Um estudo avançado mostrou que as aulas de teclado de grupo dadas aos americanos mais velhos tiveram um efeito significativo nos níveis crescentes de hormônio do crescimento humano (HGH), que está implicada em fenômenos de envelhecimento tais como osteoporose, níveis de energia, rugas, função sexual, massa muscular e dores e dores. É importante notar que as primeiras afirmações se referem a habilidades motoras e funções cerebrais. Com tantas boas razões para estudar piano já conhecido, aqui estão algumas razões mais para adicionar à lista começando com a melhoria da qualidade de vida. Pode apenas fazer a escolha de estudar o piano ainda mais fácil. No TopTenREVIEWS nós fazemos a pesquisa assim que você não tem que.