التكيف-نظام التداول جافا

أدابتيف-ترادينغ-سيستيم جافا
الحصول على فيا أب ستور قراءة هذه المشاركة في التطبيق لدينا!
هل هناك أي رمز جافا لحساب قيم مؤشر ماسد؟ [مغلق]
أحتاج رمز جافا لحساب مؤشر ماكد. أو، على الأقل يمكن لشخص ما يقول لي صيغة لماكد. كل ما وجدت هو صيغة ورقة إكسيل.
مغلقة كما غير بناءة من قبل دانوبيان بحار، أندرو، S. D.، ستيوبوب، هوردبركنز 6 مارس 1313 في 20:04.
كما هو الحال حاليا، هذه المسألة ليست مناسبة ل Q & أمبير؛ A شكل. ونتوقع أن تكون الإجابات مدعومة بوقائع أو مراجع أو خبرات، ولكن من المرجح أن تستجوب هذه المسألة النقاش أو الحجج أو الاقتراع أو المناقشة الموسعة. إذا كنت تشعر أن هذا السؤال يمكن تحسينه وربما إعادة فتحه، زيارة مركز المساعدة للحصول على التوجيه. إذا كان يمكن إعادة صياغة هذا السؤال لتناسب القواعد في مركز المساعدة، يرجى تعديل السؤال.

أدابتيف ترادر.
تاجر بسيط.
تجارة عالية التردد.
على الرغم من أنني انتقلت من التداول المتأرجح إلى التداول اللحظي I & # 8217؛ ما زال جاهلا نسبيا فيما يتعلق بالضبط ما يشكل & # 8216؛ تجارة عالية التردد & # 8217؛ والاستراتيجيات البارزة داخل المجال. أنا & # 8217؛ كنت أقرأ قليلا عن ذلك مؤخرا من سكوت باترسون & # 8217؛ s دارك بولز، خيط بالمعلومات على النخبة التاجر، وأنا & # 8217؛ لقد تحدثت مع عدد قليل من السكان المحليين الذين أعطاني صورة كبيرة من هفت الفراغ. فزت في النقاش حول ما إذا كان هفت مفيدا لسوق السوق لأنني لا أعرف ما يكفي من المجهرية السوق حتى الآن لفهم آثار هفت.
هفت العام.
في ما يلي بعض الحقائق العامة حول ما تعلمته حتى الآن:
وتنقسم الاستراتيجيات عموما إلى أخذ السيولة (إيجابية إيجابية، والربح من التنبؤ) وتوفير السيولة (السلبية الإجمالية، والربح من الحسومات). هفت نشطة جدا في الأسواق إس. على الأرجح معظم هفت السوق المهيمنة. خلال منتصف النهار عندما يكون التجار اليدويون أقل نشاطا، يكون النشاط الخوارزمي أسهل للكشف والتنبؤ (أنا أرى هذا نفسي، سمعت للتو من المتداول). بعض الاستراتيجيات تعتمد فقط على أنواع النظام الغريبة التي صممت خصيصا من قبل التبادلات (سكوت باترسون & # 8217؛ s دارك بولس يوجه نحو فكرة أن غالبية عمليات هفت يستمد من أنواع النظام الغريبة ولكن أنا & # 8217؛ قراءة الآراء المتضاربة). كما يزيد واحد التعقيد ويقلل من حساسية الكمون من استراتيجية، يمكنك زيادة العمر المتوقع، على حساب زيادة المخاطر (شارب أقل) وأطول وقت التطوير. ويختلف وقت نشر الاستراتيجية اختلافا كبيرا. ويمكن طرح بعضها في غضون ساعات للاستفادة من ظروف الفرص التي تم إنشاؤها بواسطة أحداث المعلومات. البعض الآخر يمكن أن يستغرق أشهر للبحث. & # 8220؛ قد تكون نسبة [الربح والخسارة] النموذجية للمتاجرة لغير الأسهم (تداول الأسهم مختلفة تماما بسبب الحسومات) مثل خدوش بنسبة 90٪، و 8٪ من الرابحين، و 2٪ من الخاسرين. الربح المتوقع بناء على ترتيب 1/10 علامة لكل عقد تداول عموما & # 8221؛ العصر الذهبي لل هفت هو في الانخفاض. وهوامش الربح آخذة في التقلص وتغلق الشركات إلى اليسار واليمين بسبب المنافسة المتزايدة وانخفاض التقلبات داخل الأسواق. وعادة ما تقترب العوائد من الشركات إلى التجار بنسبة 50٪ بالنسبة لعمليات الدعم المدعومة، وتصل إلى 80٪ لدعم رأس المال. جميع الاستراتيجيات هي أساسا متغيرات نظرية أساسية، ولكن هناك العديد من التفاصيل المثيرة التي يمكن فصل الفائزين من الخاسرين بعض هفت تستفيد من غيرها من هفت يتم دائما تسجيل بيانات ترتيب الكتاب مباشرة من التبادل، وليس عادة شراؤها من بائع طرف ثالث . لا أحد يستخدم الأعلاف الموحدة. السرعة في السوق مهمة بسبب الحاجة إلى إرسال الأوامر بسرعة والقدرة على الإلغاء بسرعة قبل التحركات السلبية بعض الشركات التي تقوم ب هفت في الفوركس لديها & # 8220؛ آخر نظرة & # 8221؛ الامتيازات، والسماح لهم بالجلوس على أمر ومن ثم تقرر ما إذا كانوا سوف ملئه. ولكن إذا كانت الشركة تفعل ذلك في كثير من الأحيان (لأن مقدمي الحصول على تقرير عن معدلات نظرة الماضي) فإنها تفقد تدفق النظام. لكسر في هذه الصناعة خارج الكلية، ينبغي للمرء أن يكون كس / الرياضيات وندرغراد و / أو ما بعد التخرج من المدرسة العليا والإجماع اجتياز مقابلات الفريق. بالنسبة إلى شخص ما لديه خبرة في هذا المجال، كل ذلك يتعلق بسجل التتبع وملاءمته. وبالنسبة للسرعة العالية، فإن األسهم هي أكثر تكلفة من االتصاالت اآلجلة. وأعتقد أن هذا يرجع إلى التكاليف بين كولوكاتيون. معاد صياغته: يجب أن يكون المرء على كل التبادلات المضاءة على الأقل، وأيضا جيدة وصول بركة داكنة لجعل المال متسقة. روك هو من خلال السقف ل هفت (500٪ أمر طبيعي) ولكن روك لا يتم رصدها عن كثب. المزيد من إحصاءات الواردات هي المخاطر / المكافآت، حيث من الصعب نسبيا تحديد المخاطر. نماذج المواصفات لخادم كولو-إد: & # 8220؛ ديل، وتخصيص R620 مع أعلى وحدة المعالجة المركزية نهاية (ق) وأن هذا & # 8217؛ s في نطاق السعر العام $ 5K - $ 10K دون أي تخصيصات فائقة. 10G، سينتوس، 4/8/16 الترتيبات الأساسية & # 8221؛ أنها لا تزامن ساعاتهم. لأي شيء الكمون المنخفض حقا، بروتوكولات مثل نتب على الأرجح انحراف البيانات في جزء منه. يتم قياس كل تحليل الوقت بالنسبة لنقطة مركزية واحدة (عندما يتم استلام رزمة البيانات / عند إرسال الطلب). مع الأسهم، فإن الاعتماد على بيانات أمر واحد للكتاب سيكون كافيا لتوليد ألفا للنظام (صافي الحسومات ) ولكن بالنسبة للعقود الآجلة، واحد عادة أن ننظر إلى منتجات مماثلة جدا لاستخدامها كتحوط أو ربما التنبؤ موقف صفقة هو في غاية الأهمية، ويمكن استخدامها كإشارة ألفا في حد ذاته.
الاستراتيجيات.
وهنا بعض الاستراتيجيات الشائعة أنا & # 8217؛ وجدت أن الاعتماد أكثر على السرعة وأقل على التنبؤ:
سلخ فروة الرأس منتج واحد: العمل في محاولة وعرض في المنتج ومحاولة لالتقاط العرض / طلب انتشار. التبادل بين الصرف (الكمون أرب): شراء وبيع نفس المنتج عبر التبادلات متعددة. يستفيد من اختلاف تشاراكتيستيكش من التبادلات وممارسات توجيه الوساطة. العقود الآجلة مقابل سبوت الأساس تداول التداول: إس مقابل سبي، اليورو مقابل الدولار الأميركي مقابل 6E، الخ رد فعل على الأخبار: هناك شكلان: أخبار يمكن التنبؤ بها مثل إعلانات الأرباح من الأعلاف (نتن، رويترز، دج)، والأخبار غير قابلة للتنبؤ مثل توقف التداول.
نموذج صنع السوق الأساسية جدا هو كما يلي:
إدجركيرد = .1 القراد (المستخدم المعرفة) ثيوبريس = (بيدبريس * أسكفولوم + أسكبريس * بيدفولوم) / (أسكفولوم + بيدفولوم) ميبيد = ثيوبريس & # 8211؛ إدجركيرد مياسك = ثيوبريس + إدجركيرد.
وتتطور استراتيجيات الصناعة لتصبح أكثر اعتمادا على التنبؤ الرياضي بدلا من السرعة. وأعتقد أن هذا هو بسبب حقيقة أن ميزة السرعة يموتون بها. يقول سكوت باترسون أيضا في كتابه أن ميزة السرعة قد ذهبت تقريبا والمزيد والمزيد من الشركات تتطلع نحو تقنيات رياضية لتوليد ألفا.
Backtesting:
استراتيجيات هفت من الصعب جدا ل باكتست مع استراتيجيات صنع السوق نقية بدقة. وتشمل المنهجيات الشائعة ما يلي:
المشي إلى الأمام: ببساطة استخدام 1 الكثير لمعرفة ما إذا كانت استراتيجية بروفيتيابل. مقياس إذا كان. التجربة والخطأ: إعدادات قرص أثناء تشغيل استراتيجية مع الإصدار السابق لمعرفة أيهما أكثر فعالية. تحليلات ما بعد التجارة: تحليل الصفقات التي حصلت عليها من أجل تحسين الاستراتيجية. تحليل البيانات التاريخية: تحليل بيانات السوق التاريخية، ولكن هذا هو عادة & # 8217؛ ر باكتستينغ تقليديا حيث يحاكي واحد يملأ.
باكتستينغ إيسن & # 8217؛ ر شائعة جدا ولكن هناك عدد قليل من اللاعبين الذين فعلوا ذلك بنجاح بسبب تحليل متطور. البرمجيات المستخدمة متطورة بما يكفي لمحاكاة النتائج بشكل واقعي. أنها تتضمن معلومات مثل توزيع الكمون، موقف قائمة الانتظار، وتبادل المعلومات الخاصة.
وهناك أيضا ممارسات مسيئة I & # 8217؛ تعثرت على:
اقتباس حشو: تشويش خطوط الصرف مع الرسائل بقصد إبطاء المشاركين الآخرين. الانتحال: عرض الحجم في السوق الذي لا تنوي التجارة فيه لخداع المشاركين الآخرين لنقل السوق في اتجاه معين. وامض: إضافة / إلغاء أوامر هنا وهناك أن يشعر من المشاركين الآخرين & # 8217؛ ق رد فعل. أنواع الأوامر الغريبة: أنواع معينة من الأوامر مسيئة بطريقة أو بأخرى. يقول كتاب باترسون & # 8217؛ أن أنواع النظام تسمح لقفز الطابور ولكن أنا ملاذ & # 8217؛ ر قراءة أي شيء لتأكيد هذا. يقول كتاب باترسون & # 8217؛ أن هذا يحدث بشكل شائع جدا ولكن أنا ملاذ & # 8217؛ ر قراءة الكثير على ذلك خارج كتابه. ويفترض أن تكون أكثر تركيزا في الأسهم.
هناك بعض الممارسات المسيئة الأحدث التي تعثرت عليها من مقالات نانيكس التالية. على سبيل المثال، من ما أفهمه، قامت الشركة التي أصدرت الأرباح في الساعة 4:00 مساء قفزة قوية الحق قبل إغلاق بعد بعد 4:00 مساء الفترة بسبب النشاط هفت. ومن الناحية النظرية، لا ينبغي للمرء أن يكون قادرا على التجارة خلال هذه الفترة؛ فإن التغيير الوحيد في السعر ينبغي أن ينشأ عن التسوية التجارية.
الشركات الأكثر شهرة في هذه الصناعة:
اعداد.
لم أتمكن من العثور كثيرا على إعداد ممارسة، ولكن هنا المعلومات المحدودة التي واجهتها:
البنوك الكبيرة مثل غس، جيم، عبن هي أفضل السماسرة ل هفت. هناك عدد قليل من البنوك غير التنافسية مثل نيويدج. بعد التوسع بشكل كبير فهي نسبيا نفس الاختلافات هي تفضيلات بحتة. ويتوقع وسطاء أكبر من مليون دولار في العمولات كل عام من هفت لديك لكتابة برامج التوجيه الخاصة بك من خلال دما بدلا من الاعتماد على منصة التوجيه ميزة العقود الآجلة هو بديل جيد لتجار التجزئة للحصول على دما.
أسئلة لا يزال لدي:
هل يستخدم هفت النفوذ؟ من ناحية الرافعة المالية لا يبدو أن من الصعب الحصول على، ولكن على استراتيجيات هفت أخرى تبدو محدودة على القدرات. من ما أنا & # 8217؛ قرأت أنه لا يبدو & # 8217؛ ر أنها تستخدم الكثير من النفوذ. ما هي الموارد العامة لتعلم كيفية القيام بذلك على أساس أكثر من التجزئة؟ قد تكون القدرة على سحبه خارج السؤال ولكن على الأقل تعلم بعض التكتيكات قد تكون مفيدة.
إذا كان شخص أكثر معرفة حول الموضوع يريد أن تتناغم في أو رسالة لي أن تبلغني أفضل للموضوع، سيكون موضع تقدير كبير!
على أهمية عدم الربط الشبكي.
القاعدة الأساسية في الأعمال التجارية هي أن الشبكات هي مفتاح النجاح. في حين أنني لا أختلف تماما مع هذا البيان، فإنه ينبغي أن يتم إلا في جرعات معتدلة. هذه الأسابيع القليلة الماضية هناك & # 8217؛ ق كان عدد كبير من الأحداث الشبكات للحضور في أوستن وأنا & # 8217؛ لقد حضر كل واحد مع أي شيء لتظهر لجهودي. أنا & # 8217؛ فرك المرفقين مع بعض الناس ناجحة جدا، ولكن أنا ملاذ & # 8217؛ ر تعلمت أي شيء من تلك اللقاءات. عندما وصلت إليهم لتناول الغداء بعض الوقت (عادة ما قالوا نعم) كثيرا ما وجدت نفسي استيعاب للأسئلة لطرح فقط لأنهم لم يعرفوا الكثير عن التداول، وأنا لم أحتاج إلى معرفتهم على ريادة الأعمال. إن الاستماع إلى قصة نجاحهم هو أمر ملهم، بالتأكيد، ولكن هناك & # 8217؛ s نقطة عندما ينفق المرء الكثير من الوقت الاستماع إلى الناس يتحدثون عن كيف أصبحت ناجحة بدلا من الصيد في الواقع بنفسك.
أنا & # 8217؛ م لا أقول عدم الاتصال على الإطلاق، ولكن أود أن المغامرة لتخمين أنه عندما يوصي معظم الناس الشبكات أنهم يفترضون أنك & # 8217؛ إعادة حنق حتى وعدم التحدث إلى أي شخص آخر في الصناعة الخاصة بك. إذا كنت & # 8217؛ بالفعل الكثير الشبكات، أنا & # 8217؛ d جعل اقتراح لخفض، إذا لم تتوقف تماما. لماذا تحتاج إلى الاتصال؟ هل لديك منتج تحاول تسويقه، إستراتيجية تداول تحتاج إلى مساعدة في التكرير، أم أن هناك بعض الحواجز في عملك تحتاج إلى مدخل خارجي؟ إن لم يكن لا أرى أي نقطة في الذهاب إلى أحداث التواصل باستمرار. يجب على المرء أن يجلس ويعمل التفاصيل التقنية قبل أن تلعب الشبكات أي فائدة.
بعض الأشياء التي تعلمتها من هذه التجربة هي:
لديك مشروع قيد التقدم للعمل على & # 8211؛ إذا لم يكن لديك مشروع تجريه أنت وأنت تتوقع حدوث أحداث الشبكات هذه إلى النجاح مما كنت مخطئا. الشيء الوحيد حدث الشبكات يمكن القيام به لجهودكم هو جعل كنت تدرك مدى أهمية العمل باستمرار في مهارة أو فكرة تريد أن تنمو. لم تحصل على الكثير للمساهمة في الحفظ، ولا تملك الكثير من النصائح التي سيقدمها لك الكثير من الناس. الشبكة ذات الهدف المحدد في الاعتبار (أحيانا) & # 8211؛ يجب أن تذهب فقط إلى أحداث الشبكات في كثير من الأحيان إذا كان هناك حاجز معين لا يمكنك حل لوحدك أو مع مساعدة من الإنترنت. ومن الواضح أن هذا لا يعني أن يكون ديك للأشخاص الذين لا يمكن أن تساعد في العملية الخاصة بك، ولكن دون & # 8217؛ ر الخروج من طريقك للقاء شخص فقط لأنه / انها ناجحة.
منح هناك استثناءات لهذه القاعدة: صديق جيد لي قد أقامت مؤخرا شراكة مع عالم رياضيات ناجح وهي الآن في عملية إطلاق صندوق التحوط التي قد جذبت بالفعل الكثير من الاهتمام المحلي، ولكن هذه الأحداث ليست شائعة. وأنا أعلم أن أنا & # 8217؛ م بالتأكيد سوف تقطع على هذه الأحداث وأخيرا الجلوس للحصول على بعض العمل الحقيقي القيام به.
تقلب معدل الانتعاش الفلاتر الجزء الثاني: منذ عام 2018.
في مقالتي السابقة، مرشحات تقلب معدل الانحدار، استخدمت مرشح تقلب ديناميكي لتصفية الصفقات ضمن نظام متوسط ​​العائد على المدى القصير. لقد توصلت إلى استنتاج مفاده أن الفول المنخفض يفضي إلى أداء متوسط ​​العائد على المدى القصير. ومع ذلك، فقد ناقشنا عادة كيف أن السوق قد حول ديناميات بعض الوقت بعد الأزمة المالية 2007-2008. في هذه الوظيفة أعيد النظر في الاختبارات التي أجريت في منصبي السابق، والاختبار من 1/1/2018 & # 8211؛ 4/28/2018 بدلا من 1/1/1995 & # 8211؛ 2018/4/28. الرسوم البيانية المعروضة أدناه هي المتوسط ​​المتحرك ل 10٪ من الربح٪ من 1/1 / 1995-4 / 28/2018.
استنتاج.
دون النظر إلى الرسوم البيانية، قد يبدو مثل ما بعد عام 2018، وهذا مرشح التقلب، مثل العديد من الاستراتيجيات، قد تغير تماما. ولكن بعد النظر إلى الرسوم البيانية للمتوسط ​​المتحرك المتداول 10-التجارة من الربح٪. فإن النتائج تصبح غير حاسمة أكثر. ويبدو أكثر احتمالا أن نتائج الاختبار على المدى القصير تعزى إلى حجم العينة غير التمثيلي والصغير، بدلا من تغيير في أداء مرشح التقلبات.
مرشحات تقلب معدل الانحدار.
بسبب نتيجة & # 8217؛ s من هذا ماركيتسي آخر، مما يعني أن أداء على المدى القصير يعني أداء أفضل خلال التقلبات المنخفضة مقابل التقلبات العالية، قررت إعادة النظر في مرشحات التقلب. في معادلة الانتعاش داخل الأنظمة، خلصت سابقا إلى أن التقلبات العالية، وليس التقلب المنخفض كانت أكثر ملاءمة لاستراتيجيات الانعكاس المتوسط. لاختبار التقلبات منخفضة / تقلبات عالية قررت استخدام فلتر مختلف. آخر مرة استخدمت اختبار ثابت (التقلب التاريخي لمدة 60 يوما & غ؛ 0.01 = تقلب عالي، & لوت؛ 0.01 = تقلب منخفض). هذه المرة سوف تستخدم مرشح أكثر ديناميكية، ويقارن التقلبات على المدى القصير إلى التقلب في منتصف المدة.
اختبار على سبي من 1/1 / 1995- 4/28/2018.
استنتاج.
ويبدو من هذا، بالاقتران مع استنتاجي السابق من "انعكاس المتوسط" داخل الأنظمة، أن المرشح المحدد المستخدم للتقلب له تأثير كبير على الربحية. شيء واحد أدركت أنه قد يكون هناك التعرض مختلفة ل فول فول مقابل ارتفاع حجم (وهذا يعني أن مرشح تقلب عالية قد تسمح لمزيد من الصفقات، مما أدى إلى ارتفاع معدل نمو سنوي مركب) مما قد يؤدي إلى التناقض في النتائج (لهذا السبب كنت متوسط ​​التجارة بدلا من معدل النمو السنوي المركب هذه المرة)، ولكن حتى بعد إعادة تشغيل الاختبارات المختلفة في ظل نفس الظروف، وكان ارتفاع فول أعلى متوسط. التجارة مقابل انخفاض فول.
نهج جديد للتداول.
في الآونة الأخيرة غيرت طريقة أنا نهج تطوير نظام التداول. قراءة نهج مختلف لإدارة الأموال هو ما أعطاني الفكرة الأصلية لتغيير نهجي في التداول، ولكن بحثي هو ما دفعني على الحافة.
اقترب من تطوير نظام التداول بهدف محاولة تطوير نظام مع أقصى قدر من التعرض. لم أكن أفكر في تشغيل نظامين في نفس الوقت على نفس المال (بدون تقسيم المال) إذا كانت الأنظمة قليلة / لا إشارات متضاربة. وبما أن معظم الأنظمة التي اختبرت على سبي إما كان إما:
وارتفاع التعرض ولكن عوائد منخفضة عوائد عالية (بعد العوملة للتعرض) ولكن التعرض منخفضة.
تركت مع محاولة لتطوير نظام جديد، أو محاولة لتجارة النظام على مجموعة كبيرة من الأسهم (لقد استخدمت ناسداك-100 كما بلدي الكون الأسهم). في حين تمكنت من زيادة التعرض لي حوالي 70٪ مع أي نظام اختبرت، وكثيرا ما تضطر إلى تداول 5 أو أكثر من الأسهم فقط أن يكون سحب معقول، مما يعني أن اللجان أكلت نسبة كبيرة من أرباح التداول بلدي، بالنظر إلى أن نظمي قصيرة الأجل بطبيعتها ولدي رأس مال محدود.
نظام واحد فقط لإدارة I دون & # 8217؛ ر يجب أن تحقق من العديد من الإشارات.
غير متنوع & # 8211؛ مخاطر أعلى عمولات عالية بسبب اضطرارها للتداول العديد من الأسهم لزيادة التعرض يمكن أن يكون منحنى تناسب بسهولة منذ أحاول تطوير نظام سوبر واحد أعلى نموذج خطر & # 8211؛ هناك نموذج واحد فقط، والتي يمكن أن تفشل في أي وقت من الأوقات.
الآن، أحاول تطوير أنظمة متعددة التي لديها متوسط ​​ربح مرتفع٪ في التجارة مع القليل / لا اعتبار التعرض. حتى لو كان النظام يتداول مرة واحدة فقط كل شهرين أو ثلاثة أشهر، يمكنني الجمع بين العديد من هذه الأنظمة للتجارة على تردد أنا سوف تتداول في طريقي القديمة، ولكن لا تزال تحافظ على نظام تداول مربحة للغاية مع انخفاض المخاطر (على افتراض أن النظم لم يكن لديك ارتباط كامل). على الرغم من أنه من المبكر جدا استخلاص أي استنتاجات من الأداء المباشر، إلا أن نتائج الاختبار السابقة تظهر نتائج محسنة بشكل كبير.
عوائد أعلى مخاطر أقل عمولات أقل منذ أنا فقط لتداول سهم واحد (أنا التجارة سبي) أقل خطر من منحنى صالح & # 8211؛ لن أجبر على تضمين مرشحات متعددة لتقليل المخاطر / زيادة العائد انخفاض خطر النموذج & # 8211؛ فإن احتمالات وجود نماذج متعددة للفشل أقل من فشل نموذج واحد.
أكثر من ذلك بكثير من الصداع لإدارة عند الدخول في الصفقات التخلص من الذخائر المتفجرة.

prashantdev.
تقرير أو منع براشانتديف.
اتصل بالدعم حول سلوك هذا المستخدم.
المستودعات الشعبية.
أونيوير يتيح لك الوصول إلى أجهزة 1-الأسلاك التي أدلى بها مكسيم / دالاس، مثل أجهزة استشعار درجة الحرارة و إيبوتون ذاكرة آمنة. مكتبة لاردوينو.
مكتبة تصور جافا سكريبت ل هتمل و سفغ.
مكتبة لدالاس / مكسيم رقائق 1-الأسلاك.
يتم تصديرها تلقائيا من code. google/p/adaptive-trading-system.
خادم مستقل إيف يوضح استخدام إيف إيماج أبي و إيف أبي بريسنتاتيون أبي ليبراريز.
0 مساهمات في العام الماضي.
نشاط المساهمة الانتقال إلى أول طلب سحب المستودع الأول انضم إلى جيثب.
&نسخ؛ 2017 جيثب، Inc. شروط الخصوصية تعليمات حالة الأمان.
لا يمكنك تنفيذ هذا الإجراء في الوقت الحالي.
لقد سجلت الدخول باستخدام علامة تبويب أو نافذة أخرى. أعد التحميل لتحديث الجلسة. لقد سجلت الخروج في علامة تبويب أو نافذة أخرى. أعد التحميل لتحديث الجلسة.

جون تشو zhujo01.
تقرير أو حظر zhujo01.
اتصل بالدعم حول سلوك هذا المستخدم.
المنظمات.
zhujo01.github. io.
نظام توزيع الحدث / البيانات دون أي تكوين، ولكن مع ضمانات تسليم البيانات.
2 تحديث 10 مايو 2017.
tickgrinder.
منخفضة الكمون منصة التداول خوارزمية مكتوبة في الصدأ.
19 أوبداتد ماي 8، 2017.
ملعب كوربا ليب.
أباتشي-2.0 تحديث 25 فبراير، 2017.
kubernetes.
إنتاج الصف جدولة الحاويات والإدارة.
10،849 تحديث 22 فبراير 2017.
[موقوف] تذهب المكتبة المشتركة.
3 أوبداتد فب 22، 2017.
إدارة آلة للعالم محورها حاوية.
1،233 تحديث 22 فبراير 2017.
الذهاب التصميم أنماط.
هذا هو مستودع كود للكتاب، غو أنماط التصميم، التي نشرتها باكت.
14 أوبداتد فب 21، 2017.
تينيب يعرض أبي بلات غات ل C ++، جافا وغيرها من اللغات، وذلك باستخدام بليز على دبوس.
50 أوبداتد أوكت 31، 2018.
غوغل غو (غولانغ) مكتبة لقراءة وكتابة ملفات زلسكس.
419 أوبداتد سيب 13، 2018.
progfun-ويكي.
1،281 أوبداتد أوج 19، 2018.
، قام المحفل الأزرق السماوي-تطوير البرامج.
سك لمجموعة متنوعة من اللغات والمنصات التي تساعد على توصيل الأجهزة بخدمات تقنيات عمليات أزور من ميكروسوفت.
588 أوبداتد جول 14، 2018.
GoInAction.
أباتشي-2.0 تحديث 29 مايو 2018.
Java8InAction.
854 أوبداتد مار 23، 2018.
رمز الأمثلة بروغ-سكالا-2ND إد.
أمثلة التعليمات البرمجية المستخدمة في البرمجة سكالا، الطبعة الثانية (O'Reilly)
233 تحديث 14 مارس 2018.
436 أوبداتد فب 3، 2018.
ReactiveMessagingPatterns_ActorModel.
الأمثلة على كتاب "أنماط التراسل التفاعلي مع الممثل نموذج - التطبيقات والتكامل في سكالا وعكا"
57 أوبداتد ديك 22، 2018.
A الحجم المساعد عامل ميناء، وإدارة أحجام الحاويات المستمرة.
104 أوبداتد ديك 8، 2018.
تقنيات عمليات-ConnectedCar.
58 أوبداتد ديك 2، 2018.
تنوعا والتوسيع مسج التآمر المساعد.
73 أوبداتد نوف 6، 2018.
مكتبة مينيو جافا للأمازون S3 تخزين سحابة متوافق.
55 أوبداتد أوكت 27، 2018.
خادم التخزين السحابي للخدمات الدقيقة.
786 أوبداتد أوكت 26، 2018.
مكتبة مينيو للأمازون S3 تخزين سحابة متوافق.
131 أوبداتد أوكت 26، 2018.
عميل مينيو لنظام الملفات والتخزين السحابي.
101 أوبداتد أوكت 25، 2018.
محرك التداول الخوارزمي الهزيل بواسطة كوانتكونيكت (C #، بيثون، F #، ف، جافا)
777 أوبداتد أوكت 23، 2018.
يتم تصديرها تلقائيا من code. google/p/chanlun.
التكيفي المتاجرة النظام.
يتم تصديرها تلقائيا من code. google/p/adaptive-trading-system.
مجمع غير رسمي ل كستريد ريست أبي مكتوبة في العودة.
5 أوبداتد سيب 27، 2018.
DOTNET-الملعب.
&نسخ؛ 2017 جيثب، Inc. شروط الخصوصية تعليمات حالة الأمان.
لا يمكنك تنفيذ هذا الإجراء في الوقت الحالي.
لقد سجلت الدخول باستخدام علامة تبويب أو نافذة أخرى. أعد التحميل لتحديث الجلسة. لقد سجلت الخروج في علامة تبويب أو نافذة أخرى. أعد التحميل لتحديث الجلسة.

كورسس / كس 461 / وينتر 2018 / شيخولزلامي، سينا.
آلة التعلم المكتبة: ويكا.
نظام التداول التكيفي (أتس)
هدف النظام:
والهدف من هذا النظام هو تقديم توصية بشأن شراء أو بيع أو الاحتفاظ بالأوراق المالية العامة في يوم واحد على أساس توقع ما إذا كانت قيمة الإقفال في اليوم التالي لمؤشر سوق معين ستكون على التوالي أعلى من، أو تساوي ما هو عليه اليوم.
نموذج التداول والافتراضات:
ويوصي النظام باتخاذ قرار تداول استنادا إلى مؤشر سوق واحد، وتحديدا مؤشر داو جونز الصناعي (دجي). فترة التداول هي يوم واحد. على وجه الخصوص، في حالة توصية "شراء"، يتم شراء الضمان في يوم التوصية وبيعها في اليوم التالي. وبنفس الطريقة، في حالة توصية "بيع"، يباع الأمن في يوم التوصية واشترى في اليوم التالي؛ في حالة "الاحتفاظ" التوصية، لا يتم تنفيذ التداول. لا يتضمن نموذج التداول المبيعات القصيرة. يستخدم النظام قيمة الإقفال التاريخية لل دجي في تحديد قرار التداول.
يقوم النظام باستخراج البيانات لتصنيف قيمة الإقفال في اليوم التالي لل دجي أعلى من أو أقل من أو يساوي ذلك اليوم من خلال استخراج نمط من بيانات قيمة الإغلاق التاريخية دجي باستخدام مجموعة من تقنيات التحليل الفني كسمات البيانات . في المتوسط، المتوسط ​​المتحرك البسيط (سما)، المتوسط ​​المتحرك الأسي (إما)، المتوسط ​​المتحرك البسيط للمتوسط ​​(فسما)، الكروس المزدوج، المتوسط ​​المتحرك للتقارب (ماسد)، مؤشر القوة النسبية (رسي) - إعادة استخدام التقنيات المستخدمة كسمات البيانات.
يتم التحقق من صحة الصليب بين حالات التدريب والاختبار على مجموعة بيانات كاملة باستخدام مصنف غير مدربين. وتستخدم النسبة المئوية للحالات المصنفة بشكل صحيح وإحصاء كابا كمقياسين للتقييم.
كابا = (P (A) - P (E)) / (1 - P (E))، حيث P (A) هي النسبة المئوية للاتفاق بين المصنف والحقيقة الأرضية، و P (E) هو اتفاق فرصة. k = 1 يشير إلى اتفاق كامل، و k = 0 يشير إلى اتفاق فرصة.
خوارزمية التعلم الآلي ومنصة:
يتم استخدام المصنفات التالية كخوارزميات التعلم الآلي للنظام:
المصنفات شجرة القرار،
(A) شجرة القرار C4.5.
(ب) نبتري، شجرة قرار مع نايف بايز المصنفات في الأوراق.
(C) راندومفوريست، غابة عشوائية من 10 أشجار القرار، كل شيدت مع النظر في 3 ميزات عشوائية.
(D) بايس نت، المصنف شبكة بايزي.
(E) نيفايبايس، نايف بايز المصنف.
(H) ريدور، تموج أسفل المتعلم القاعدة.
تم تطوير النظام في جافا باستخدام ويكا كمكتبة تعلم الآلة الخارجية.
ملاحظة: يرجى الرجوع إلى الملحق لتعريف خوارزميات التعلم الآلي.
سجل الإغلاق التاريخي من دجي على مدى الأشهر الستة الماضية، 1 سنة، 5 سنوات، 10 سنوات، 25 عاما، 50 عاما، 70 عاما، و 82 عاما هي أوباتيند من ياهو المالية والبيانات المصدر.
يتم تنفيذ العشوائية على سبيل المثال على مجموعة بيانات المصدر. يتم استخدام سبعين في المئة من مجموعة البيانات العشوائية كمجموعة التدريب و 30 في المئة المتبقية كمجموعة الاختبار.
يستخدم خطأ الجذر التربيعي كخطأ في تقييم كل تجربة تعلم الآلة.
أداء التصنيف للنظام (في هذه الحالة، مع شجرة القرار C4.5 كما خوارزمية مل) تنخفض مع زيادة حجم مجموعة البيانات. شكل 1.
الشكل 1. أداء C4.5Tree (مجموعة بيانات لمدة 82 سنة)، الأزرق: & # 160؛٪ الحالات المصنفة بشكل صحيح، الأحمر: & # 160؛٪ حالات مصنفة بشكل غير صحيح.
أداء تصنيف النظام ينخفض، رمز يصبح أكبر، مع زيادة حجم مجموعة البيانات. الشكل 2.
الشكل 2. أداء C4.5Tree (مجموعة بيانات 82 سنة)، الجذر متوسط ​​الخطأ التربيعي.
تصنيف أداء النظام ينخفض، كابا يقلل يصبح أصغر، مع زيادة حجم مجموعة البيانات. الشكل 3.
الشكل 3. أداء C4.5Tree (مجموعة بيانات 82 سنة)، كابا = (P (A) - P (E)) / (1 - P (E)) حيث P (A) هي النسبة المئوية للاتفاق بين المصنف و الحقيقة الحقيقية، و P (E) هو اتفاق فرصة. k = 1 يشير إلى اتفاق كامل، و k = 0 يشير إلى اتفاق فرصة.
أداء تصنيف كل خوارزميات مل تنخفض مع زيادة حجم مجموعة البيانات. من ناحية أخرى، فإن التباين بين أداء خوارزميات مل مختلفة ينخفض ​​مع مجموعة البيانات يصبح أكبر. وبعبارة أخرى، فإن خوارزميات مل تعمل بشكل أكثر اتساقا مع زيادة حجم مجموعة البيانات. الشكل 4.
الشكل 4 & # 160؛٪ تصنف بشكل صحيح الحالات مقابل مدة مجموعة القيمة الختامية التاريخية (حجم مجموعة البيانات)
الأزرق الداكن: C4.5Tree.
الأخضر الداكن: بيسنيت.
أزرق فاتح: ديسيسيونتيبل.
الضوء الأخضر: ريدور.
مراجعة النظام:
وأدى التنفيذ الأولي للنظام إلى أداء تصنيف مماثل لتنبؤ الصدفة. ونتيجة لذلك، أجري استعراض لتحديد ما إذا كانت (1) وجود مشكلة تقنية في تنفيذ النظام أو (2) مجموعة من تقنيات التحليل التقني المستخدمة كخواص بيانات مجموعة فشلت في توفير توصيف ذو دلالة إحصائية لحالات مجموعة البيانات.
ولم يعثر على أي مشاكل تقنية في تنفيذ النظام. تم تتبع وتتبع مجموعات من التدريب واختبار في كل خطوة من التعليمات البرمجية. تم إجراء فحص سانيتي للتحقق من التكوين الصحيح للخوارزميات مل باستخدام مجموعات البيانات التي يمكن التحقق من النتائج كالسيفيكاتيون باليد. على وجه التحديد، سجلت كل خوارزميات مل 100٪ في تصنيف حالات مجموعات البيانات بشكل صحيح حيث تم تعيين كل سمات كلاسيندكس إلى قيمة اسمية متطابقة واحدة، على سبيل المثال "الاحتفاظ".
وقد استمدت السمات (سما و إما و كروس أوفر و ماسد و رسي) المستخدمة سابقا لتحديد كل مثيل من قيمة دجي الختامية. كما يتم إضافة المتوسط ​​المتحرك البسيط للحجم (فسما) المستمد من أعداد الأسهم المتداولة في كل يوم إلى مجموعة السمات المستخدمة لتحديد كل حالة. ومع ذلك، فإن مجموعة جديدة من الصفات (سما، إما، فسما، كروس مزدوجة، ماسد، رسي) لا تزال لا تميز بشكل مميز عدد كبير من الحالات الإحصائية لتحسين أداء تصنيف النظام إلى أبعد من التوقع عن طريق الصدفة.
كنهج بديل، في التنفيذ الثاني للنظام، تم تقديم علاقة بين مجموعة الخصائص و كلاسيندكس إلى مجموعة البيانات. بريفيسولي، تم تعيين كلاسيندكس من كل حالة إلى "شراء"، "بيع"، أو "الاحتفاظ" حصريا على أساس ما إذا كانت قيمة الإغلاق في اليوم التالي من مؤشر دجي أعلى من، أو أقل من نفس اليوم . ومع ذلك، من أجل إدخال علاقة بين مجموعة السمة و كلاسيندكس، تم تعيين قيمة كلاسيندكس كل مثيل ليس فقط على قيمة إغلاق يوم التالي من مؤشر دجي مقارنة مع ذلك من اليوم الحالي، ولكن في نفس الوقت ، استنادا إلى قيمة واحدة أو أكثر من سمات التحليل التقني (أي سما و إما و فسما و دكو و ماسد و رسي) لتلك الحالة. يوضح الشكل 1 العلاقة بين سمات التحليل الفني المحددة المستخدمة في تعيين قيمة كلاسيندكس مثيلات مجموعة البيانات وأداء تصنيف ريولتينغ للنظام. لجميع خوارزميات مل المستخدمة في هذه التجربة، تم تحقيق أعلى أداء كلاسيفيكايتون (شريط البني) عندما تم تعيين قيمة كلاسيندكس وفقا للشروط التالية:
الشكل 5. أتريبوتسيت المستخدمة في إعداد كلاسيندكس مقابل & # 160؛٪ المثيلات المصنفة بشكل صحيح، مجموعة بيانات 82 سنة.
الأزرق: إما + فسما، ماسد + فسما، دكو + فسما، رسي + فسما.
البرتقالي: إما + فسما، ماسد + فسما، رسي + فسما.
أصفر: إما + فسما، ماسد + فسما، دكو + فسما.
الأخضر: إما + فسما، دكو + فسما، رسي + فسما.
براون: إما + فسما، دكو + فسما.
C4.5 النماذج الداخلية لشجرة القرارات:
الشكل 6A. النموذج الداخلي لمصنف شجرة القرار C4.5 المستفاد / المبني على الانتهاء من دورة تدريبية، مجموعة كلاسيندكس حصرا على أساس قيمة مؤشر الإغلاق (لا توجد علاقة بين كلاسيندكس ومجموعة السمات هو عرض)، & # 160؛٪ تصنف بشكل صحيح مثيلات .
50، 1-يار داتاسيت.
الشكل 6B. نموذج داخلي من C4.5 المصنف شجرة القرار المستفادة / مبنية على الانتهاء من دورة تدريبية، كلاسيندكس تعيين في وقت واحد على أساس قيمة مؤشر الإغلاق و 'إما + فسما & أمب؛ & أمبير؛ دكو + فسما "في كل مثيل، & # 160؛٪ مصنفة بشكل صحيح مثيلات & غ؛ 80، 1-يار داتاسيت.
ملاحظة: تشير القيمة العددية في كل عقدة إلى كسب المعلومات المعياري (الفرق في الإنتروبيا) الذي تحقق نتيجة تقسيم مجموعة البيانات استنادا إلى السمة المقابلة. الملحق.
مقارنة نتائج التداول المرتكزة على السوق المالية وعدم االمتثال:
وباستثناء دكو و رسي، تؤدي تقنيات التحليل الفني إلى انخفاض أداء التصنيف مقارنة بخوارزميات مل. السبب في أداء تصنيف عالية إلى حد ما من دكو و رسي هو أن عددا كبيرا من الحالات داخل مجموعة البيانات تتوافق مع القيم الاسمية "نوكروسوفر" و "لا" على التوالي، والتي قيمة كلاسيندكس "الاحتفاظ". ونتيجة لذلك، على الرغم من أن هاتين التقنيتين التحليليتين التقنيتين تسجلان درجة عالية إلى حد ما في تصنيف الحالات بشكل صحيح، فإن أدائها لا يؤدي إلى عائد أعلى على الاستثمار كما هو الحال في معظم الحالات توصيتها التجارية هي "الاحتفاظ" وليس تداول الأمن.
الشكل 7 أ & # 160؛٪ المثيلات المصنفة بشكل صحيح، مجموعة بيانات لمدة 10 سنوات.
وبالمقارنة مع ثلاثة تقنيات التحليل الفني، فإن نهج التعلم آلة شجرة C4.5 التعلم يعطي عائد استثمار أعلى.
الشكل 7B. مبلغ المال الذي يتم من خلال كل نهج، 10 سنوات مجموعة البيانات.
تقنيات التحليل الفني:
الشكل 9. المتوسط ​​المتحرك البسيط لمدة 5 أيام، مجموعة بيانات مدتها سنة واحدة.
الشكل 10. المتوسط ​​المتحرك الأسي لمدة 35 يوما، مجموعة بيانات مدتها سنة واحدة.
الشكل 11. حجم التداول اليومي المتوسط ​​البسيط المتوسط، مجموعة بيانات مدتها سنة واحدة.
الشكل 12: التقاطع المزدوج (غولدن كروس سما & غ؛ إما، ديد كروس سما & لوت؛ إما)، سما 5-داي سما، ريد 35-داي إما، داتاسيت 1-يار.
الشكل 13. 12 يوما - 26 يوما متوسط ​​التباعد التقارب المتوسط، مجموعة بيانات مدتها سنة واحدة.
Figure 14. 14-Day Relative strength index (Overbought RSI > 70%, Oversold RSI < 30%), 1-year dataset.
C4.5 Decision Tree:
The C4.5 algorithm builds decision trees from a set of training data using the concept of information entropy. The training data is a set S = s1,s2. of already classified samples. Each sample si = x1,x2. is a vector where x1,x2. represent attributes of the sample. The training data is augmented with a vector C = c1,c2. where c1,c2. represent the class to which each sample belongs. At each node of the tree, C4.5 chooses one attribute of the data that most effectively splits its set of samples into subsets enriched in one class or the other. Its criterion is the normalized information gain (difference in entropy) that results from choosing an attribute for splitting the data. The attribute with the highest normalized information gain is chosen to make the decision. The C4.5 algorithm then recurs on the smaller sublists.
The algorithm has the following base cases, (A) All the samples in the list belong to the same class. When this happens, it simply creates a leaf node for the decision tree saying to choose that class. (B) None of the features provide any information gain. In this case, C4.5 creates a decision node higher up the tree using the expected value of the class. (C) Instance of previously-unseen class encountered. Again, C4.5 creates a decision node higher up the tree using the expected value.
Reference - Wikipedia contributors. "C4.5 algorithm." Wikipedia, The Free Encyclopedia. Wikipedia, The Free Encyclopedia, 13 Jun. 2018. Web. 15 Jun. 2018.
Input: A set T of labelled instances.
Output: A decision-tree with Naive-Bayes classifiers at the leaves.
Note: The utility of a node is computed by discretizing the data and determining the 5-fold cross-validation accuracy estimate of using Naive-Bayes at the node. The utility of a split is the weighted sum of the utility of the nodes, where the weight given to a node is proportional to the number of instances that go down to that node.
Reference - Ron Kohavi. "Scaling Up the Accuracy of Naive-Bayes Classifiers: A Decision-Tree Hybrid." Second International Conference on Knoledge Discovery and Data Mining. 1996. Manuscript.
Random forests are a combination of tree predictors such that each tree depends on the values of a random vector sampled independently and with the same distribution for all trees in the forest. The generalization error for forests converges a. s. to a limit as the number of trees in the forest becomes large. The generalization error of a forest of tree classifiers depends on the strength of the individual trees in the forest and the correlation between them. Using a random selection of features to split each node yields error rates that compare favorably to Adaboost (Y. Freund & R. Schapire, Machine Learning: Proceedings of the Thirteenth International conference, &ast;&ast;&ast;, 148–156), but are more robust with respect to noise. Internal estimates monitor error, strength, and correlation and these are used to show the response to increasing the number of features used in the splitting. Internal estimates are also used to measure variable importance. These ideas are also applicable to regression.
Each tree is constructed using the following algorithm:
The advantages of random forest:
For many data sets, it produces a highly accurate classifier. It handles a very large number of input variables. It estimates the importance of variables in determining classification. It generates an internal unbiased estimate of the generalization error as the forest building progresses. It includes a good method for estimating missing data and maintains accuracy when a large proportion of the data are missing. It provides an experimental way to detect variable interactions. It can balance error in class population unbalanced data sets. It computes proximities between cases, useful for clustering, detecting outliers, and (by scaling) visualizing the data. Using the above, it can be extended to unlabeled data, leading to unsupervised clustering, outlier detection and data views. Learning is fast.
The disadvantages of random forest:
Random forests are prone to overfitting for some datasets. This is even more pronounced in noisy classification/regression tasks. Random forests do not handle large numbers of irrelevant features as well as ensembles of entropy-reducing decision trees. It is more efficient to select a random decision boundary than an entropy-reducing decision boundary, thus making larger ensembles more feasible. Although this may seem to be an advantage at first, it has the effect of shifting the computation from training time to evaluation time, which is actually a disadvantage for most applications.
References - 1. Wikimedia: "Random Forest." Wikimedia 2. Leo Breiman. "Random Forest." Machine Learning archive, Volume 45 , Pages: 5-32. Manuscript.
A Bayesian network is a probabilistic graphical model that represents a set of random variables and their conditional independencies via a directed acyclic graph (DAG). They are DAGs whose nodes represent random variables in the Bayesian sense: they may be observable quantities, latent variables, unknown parameters or hypotheses. Edges represent conditional dependencies; nodes which are not connected represent variables which are conditionally independent of each other. Each node is associated with a probability function that takes as input a particular set of values for the node's parent variables and gives the probability of the variable represented by the node.
Let U = , n ≥ 1 be a set of variables. A Bayesian network B over a set of variables U is a network structure BS, which is a directed acyclic graph (DAG) over U and a set of probability tables BP = where pa(u) is the set of parents of u in BS. A Bayesian network represents a probability distributions P(U) = Qu∈U p(u|pa(u)).
The classification task consist of classifying a variable y = x0 called the class variable given a set of variables x = x1 . . . xn, called attribute variables. A classifier h : x → y is a function that maps an instance of x to a value of y. The classifier is learned from a dataset D consisting of samples over (x, y). The learning task consists of finding an appropriate Bayesian network given a data set D over U.
References - 1. Remco R. Bouckaert. "Bayesian Networks." Weka Manual. 2009. Manual 2. David Heckerman. "A Tutorial on Learning With Bayesian Networks." Microsoft Research. 1996. Manuscript 3. Wikipedia contributors. "Bayesian network." Wikipedia, The Free Encyclopedia. Wikipedia, The Free Encyclopedia, 3 Jun. 2018. Web. 15 Jun. 2018.
A Bayes classifier is a simple probabilistic classifier based on applying Bayes' theorem (from Bayesian statistics) with strong (naive) independence assumptions. A more descriptive term for the underlying probability model would be "independent feature model". In simple terms, a naive Bayes classifier assumes that the presence (or absence) of a particular feature of a class is unrelated to the presence (or absence) of any other feature. For example, a fruit may be considered to be an apple if it is red, round, and about 4" in diameter. Even if these features depend on each other or upon the existence of the other features, a naive Bayes classifier considers all of these properties to independently contribute to the probability that this fruit is an apple. Depending on the precise nature of the probability model, naive Bayes classifiers can be trained very efficiently in a supervised learning setting. In many practical applications, parameter estimation for naive Bayes models uses the method of maximum likelihood; in other words, one can work with the naive Bayes model without believing in Bayesian probability or using any Bayesian methods. In spite of their naive design and apparently over-simplified assumptions, naive Bayes classifiers have worked quite well in many complex real-world situations. In 2004, analysis of the Bayesian classification problem has shown that there are some theoretical reasons for the apparently unreasonable efficacy of naive Bayes classifiers. Still, a comprehensive comparison with other classification methods in 2006 showed that Bayes classification is outperformed by more current approaches, such as boosted trees or random forests. An advantage of the naive Bayes classifier is that it requires a small amount of training data to estimate the parameters (means and variances of the variables) necessary for classification. Because independent variables are assumed, only the variances of the variables for each class need to be determined and not the entire covariance matrix.
References - 1. Wikipedia contributors. "Naive Bayes classifier." Wikipedia, The Free Encyclopedia. Wikipedia, The Free Encyclopedia, 16 Sep. 2018. Web. 28 Sep. 2018. 2. Harry Zhang. "The Optimality of Naive Bayes". FLAIRS2004 conference. Manuscript 3. Caruana, R. and Niculescu-Mizil, A.: "An empirical comparison of supervised learning algorithms". Proceedings of the 23rd international conference on Machine learning, 2006.
A decision table is typically divided into four quadrants: Conditions, Condition alternatives, Actions, and Action entries.
Each decision corresponds to a variable, relation or predicate whose possible values are listed among the condition alternatives. Each action is a procedure or operation to perform, and the entries specify whether (or in what order) the action is to be performed for the set of condition alternatives the entry corresponds to. Many decision tables include in their condition alternatives the don't care symbol, a hyphen. Using don't cares can simplify decision tables, especially when a given condition has little influence on the actions to be performed. In some cases, entire conditions thought to be important initially are found to be irrelevant when none of the conditions influence which actions are performed.
Aside from the basic four quadrant structure, decision tables vary widely in the way the condition alternatives and action entries are represented. Some decision tables use simple true/false values to represent the alternatives to a condition (akin to if-then-else), other tables may use numbered alternatives (akin to switch-case), and some tables even use fuzzy logic or probabilistic representations for condition alternatives[citation needed]. In a similar way, action entries can simply represent whether an action is to be performed (check the actions to perform), or in more advanced decision tables, the sequencing of actions to perform (number the actions to perform).
Decision table can be used if the combination of conditions are given. In decision table conditions are known as causes and serinal numbers of conditions are known as business rule.
Reference - Wikipedia contributors, "Decision table," Wikipedia, The Free Encyclopedia, en. wikipedia/w/index. php? title=Decision_table&oldid=389542180 (accessed October 23, 2018).
ZeroR is a learner used to test the results of the other learners. ZeroR chooses the most common category all the time. ZeroR learners are used to compare the results of the other learners to determine if they are useful or not, especially in the presence of one large dominating category. ZeroR classifier utilizes 0-R classifier(s) and predicts the mean (for a numeric class) or the mode (for a nominal class).
Ridor is an implementation of a Ripple Down Rules (RDR) learner. It generates a default rule first and then the exceptions for the default rule with the least (weighted) error rate. Then it generates the "best" exceptions for each exception and iterates until pure. Thus it performs a tree-like expansion of exceptions. The exceptions are a set of rules that predict classes other than the default. IREP is used to generate the exceptions.
RDR consist of a data structure and knowledge acquisition scenarios. Human experts' knowledge is stored in the data structure. The knowledge is coded as a set of rules. The process of transferring human experts's knowledge to Knowledge Based Systems in RDR is explained in Knowledge Acquisition Scenario.
Data Structure: There are various structures of Ripple Down Rules, for example Single Classification Ripple Down Rules (SCRDR), Multiple Classification Ripple Down Rules (MCRDR), Nested Ripple Down Rules (NRDR) and Repeat Inference Multiple Classification Ripple Down Rules (RIMCRDR). The data structure of RDR described here is SCRDR, which is the simplest structure. The data structure is similar to a decision tree. Each node has a rule, the format of this rule is IF cond1 AND cond2 AND . AND condN THEN conclusion. Cond1 is a condition (boolean evaluation), for example A=1, isGreater(A,5) and average(A,">",average(B)). Each node has exactly two successor nodes, these successor nodes are connected to predecessor node by "ELSE" or "EXCEPT". An example of SCRDR tree (defined recursively) is shown below:
IF (OutLook = "SUNNY" AND Temperature = "COOL") THEN PLAY="TENNIS" EXCEPT Child-1 ELSE Child-2, where Child-1 and Child-2 are also SCRDR trees. For example Child-1 is: IF (Wind = "WINDY" AND Humidity = "HIGH") THEN Play="SQUASH" EXCEPT NoChild ELSE NoChild.
Knowledge Acquisition Scenario: Human experts provide a case to the systems and they add a new rule to correct the classification of a misclassified case. For example rule Child-1 is added to correct classification of case [OutLook="SUNNY", Temperature="COOL", Wind="WINDY", Humidity="HIGH", ForeCast="STORM", Play="SQUASH"]. This case is misclassified as Play="TENNIS". When a rule is constructed by the human experts, the conditions of this rule should be satisfied by the misclassified case and also they should NOT be satisfied by any previous cases classified correctly by the parent rule (in this context is the first rule).
Reference - Wikipedia contributors, "Ripple down rules," Wikipedia, The Free Encyclopedia, en. wikipedia/w/index. php? title=Ripple_down_rules&oldid=387270680 (accessed October 23, 2018).
Boosting is a general method for improving the accuracy of any given learning algorithm. This short paper introduces the boosting algorithm AdaBoost, and explains the underlying theory of boosting, including an explanation of why boosting often does not suffer from overfitting. Some examples of recent applications of boosting are also described.
References - 1. Robert E. Schapire. "A brief introduction to boosting." International Joint Conference On Artificial Intelligence archive, Proceedings of the 16th international joint conference on Artificial intelligence, Volume 2, Pages: 1401-1406 Manuscript.