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Hallo,
kann mir jemand bei dem Problem helfen einen Link auf einen Absatz in einem Beitrag zu setzen?
Also z.B.:
Einführung[ref:eins]
Hauptteil[ref:zwei]
Ausführung[ref:drei]
[eins]Einführung
bla fasel
[zwei]Hauptteil
bla fasel blubb
[drei]Ausführung
bla laber
Einführung, Hauptteil und Ausführung sollen dann klickbar sein und auf den entsprechenden Absatz verlinken
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> table <- read.csv(file="<Pfad zu Bitstamp-Daten>/bitstampUSD.csv"); users/Oliver/Downloads/bitstampUSD.csv
Fehler in file(file, "rt") : kann Verbindung nicht öffnen
Zusätzlich: Warnmeldung:
In file(file, "rt") :
kann Datei '<Pfad zu Bitstamp-Daten>/bitstampUSD.csv' nicht öffnen: No such file or directory
Du musst natürlich auch den Pfad anpassen! Wenn z.B. die Datei bei Dir im Ordner /home/waikoloa16/Downloads liegt, dann muss im oberen Snippet das "<Pfad zu Bitstamp-Daten>" durch eben jenen Pfad ausgetauscht werden: table <- read.csv(file="/home/waikoloa16/Downloads/bitstampUSD.csv");
Zusätzlich erhalte ich von Excel die Mitteilung nach dem Öffnen der csv-Datei, dass diese nicht vollständig geladen wurde.
Excel würde ich erstmal ignorieren, da die Datei ziemlich gross ist. Am besten öffnest Du sie mit einem Texteditor in der Konsole: Achso, die Datei muss natürlich entpackt werden!gunzip bitstampUSD.csv.gz
Aber das hast Du vielleicht schon gemacht. Ansonsten nochmal und wie immer vielen Dank für das Posten des gestrigen HMM. Dazu habe ich noch eine Verständnisfrage. Für die Anzeige der Zustandsänderung gibt es das Farbband. Wir befinden uns im roten Bereich. Gemäß der Regeln würde man also bei einer Veränderung in den schwarzen oder grünen Bereich long gehen. Da sich der HMM immer auf Wochenintervalle bezieht heißt das dann, dass die angezeigte Zustandsänderung mit Ablauf des kommenden Montags wirksam wird und man dort zum Schlusskurs des Sonntages kaufen würde? Mir ist nicht klar, auf welchen Zeipunkt sich die Anzeige der Zustandsänderung genau bezieht. Ich hoffe ich konnte mich halbwegs verständlich machen  Zu Beginn werde alle Trades anhand ihrer Epoch (Linux-Zeit) auf Tage reduziert (gewichteter Mittelwert). Dann wird jeder "erste" Tag mit 1 markiert, jeder "zweite" mit 2, ..., jeder "sechste" mit 6 und jeder "siebte" mit 0 (i modulo 7 mit i von 1 ... n). Daraufhin wird der Eröffnungspreis von allen 1er-Tagen gespeichert und der Schlusspreis der 0er-Tage. Das ergibt dann den Eröffnungspreis und Schlusspreis der entsprechenden Woche. Der Eröffnungspreis der darauffolgenden Woche wäre dann der Eröffnungspreis des Starttags in der neuen Woche. Der Datensatz wird so auf Wochen reduziert. Wenn der HMM derart kalibriert ist, dass er die Wochen von Montag bis Sonntag zusammenfasst, d.h. alle 1er-Tage sind Montage und alle 0er-Tage sind Sonntage, und von Sonntag auf Montag wird eine Zustandsänderung vorhersagt, dann kann man am Montag entsprechend handeln. Das bedeutet natürlich, dass die letzte vollstängide Woche schon im neuen Zustand ist ... So zumindest habe ich die Simulation aufgesetzt um zu gucken ob man mit dem HMM hätte Geld verdienen können. Ich denke dem Code ist relativ Wurst ob der Schlusstag schon vorbei ist, da der entsprechenden Tag trotzdem bis zum aktuellen Zeitpunkt zusammengefasst wird. Jedoch kümmert sich der Code noch nicht darum, dass die Start- und Schlusstage im HMM Montage und Sonntage sind. Das müsste ich selbst auch noch anpassen. Ich muss nochmal prüfen, ob die Simulation den Punkt beachtet, dass die Zustandsänderung des HMM erst nach einer Woche sichtbar wird!!! Ich würde fast behaupten, dass ich das nicht gemacht habe. Rückblickend hat man ja mehr Informationen zur Verfügung. Und wenn man den Trade macht, wenn der Zustand wechselt, man von diesem Wechsel aber noch gar nichts wissen kann, dann wäre dies Betrug. Man muss den Trade dann nämlich in der Simulation auch eine Woche in die Zukunft verschieben!!!
Edit: Sollte eigentlich korrekt sein. Die Simulations guckt ja auf Woche i-1 und i, und wenn sich der Zustand zwischen diesen beiden Wochen ändert, dann wird der Eröffnungspreis von Woche i+1 genommen.Ich hoffe das hilft weiter. |
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Niemals testet eure Passwörter online! NEVER EVER!!!
Gewöhnt euch das gleich mal wieder ab!!!
Selbst wenn die obere Seite eine Methode präsentiert, welche die Privatsphäre schützen soll, so ist es dennoch sicherer, das eigene Passwort dort nicht einzugeben! Stattdessen ladet euch die Passwortliste lokal auf den Rechner und durchsucht diese per Hand! |
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*schnipp schnapp* Interessant das die zart Rosa Bullische immer mal nur Kurz und heftig Ausschlägt während die Bullische Rote Dominant oben läuft ,zumindenst für 2017 würde ich vermuten das Rosa Konstanter oben läuft etwa so wie Rot dieses Jahr  "Bullish" ist ja nur ein sehr vereinfachtes Lable für die violette Kurve (die meinst Du doch, oder?). Sollte ich vielleicht in Anführungszeichen setzen. Wenn das HMM die Realität abbildet, dann MUSS vor dem violetten Zustand der Schwarze kommen. Und Violett wird jeweils immer nur wenige Wochen hintereinander Bestand haben. Sollte aber trotzdem eine gute Möglichkeit sein kurzfristig long zu gehen. Die eigentlichen Zustände werden aber unten durch das farbige Band dargestellt und sind das eigentlich Wichtige! Die Kurven selbst kann man sicherlich als Indikator für Sentimentänderungen nehmen, aber sie stellen nicht den Zustand des HMM dar. Wir kennen das doch alle zu genüge, Blasen bzw. Rallyes kommen irgendwann, beginnen (relativ) langsam, steigern sich und enden in einem fulminanten Feuerwerk. Meist innerhalb von ein bis zwei Monaten. Alle sind dann Bullen. Vorher sind diese Phasen nicht wirklich erkennbar: es gibt beide, Bullen und Bären. Hinterher war es aber allen klar.  Genau die Violette mein ich . Nach dem Farbigen Band zu Urteilen lief der Btc in denn letzten 5 Jahren ca. 10% Bullisch ,50% Bärisch und 40% Seitwärts so Pi mal Daumen das hatt mich etwas Stutzig gemacht ,aber ja dein Letzten Satz beschreibt das wohl sehr gut warum das so ist . Das sollte doch bei Tradingview möglich sein das als script auf einen Chart zu legen wenn mann die Kerzen funktion ausschaltet und auf linien oder Flächenansicht wechselt und die Farbenwechsel da Mitlaufen oder ? Das wäre ganz Interessant das zu sehen wie das mit dem Time Indikator Korreliert . keine Ahnung ob das so machbar ist  Leider kenne ich mich mit Tradingview nicht aus. Auch, weil man dort einen Account benötigt. Vielleicht kann das ja jemand anderes machen. Anbei die Daten: WEEK OPEN_PRICE CLOSE_PRICE DATE RETURN PRICE_ STATE S1 S2 S3 S4
1 5.83 4.9 2011-09-13 - 2011-09-19 -0.159519725557461 0.172742375561671 2 0 1 0 0
2 4.92 4.8 2011-09-20 - 2011-09-26 -0.024390243902439 0.162576894329739 2 0.00819015726998753 0.890953866906074 0.100855975823938 3.22813262226036e-16
3 4.85 4.8 2011-09-27 - 2011-10-06 -0.0103092783505154 0.161833675506941 2 0.00766936674315973 0.801863759889935 0.190458703360582 8.17000632328457e-06
4 4.8 3.97 2011-10-07 - 2011-10-13 -0.172916666666667 0.15200103478461 2 0.0139334060771217 0.985845247288175 0.000221346634703471 2.90338361823641e-18
5 4.05 2.69 2011-10-14 - 2011-10-26 -0.335802469135802 0.124928487583871 2 0.118622200321717 0.881377799677998 2.8476500583916e-13 4.04951257143214e-43
6 3.07 3 2011-10-28 - 2011-11-05 -0.022801302931596 0.114162136174749 2 0.034360080251575 0.864865687264421 0.100774232484003 3.84976446391966e-16
7 2.95 3.35 2011-11-06 - 2011-11-13 0.135593220338983 0.117986459314019 2 0.0359331501672992 0.863258175211709 0.0135504349085143 0.0872582397124773
8 2.95 2.37 2011-11-14 - 2011-11-20 -0.196610169491525 0.100600478060137 2 0.0227348090955705 0.977257366292509 7.82461192077764e-06 1.81084657421619e-20
9 2.45 2.72 2011-11-21 - 2011-11-29 0.110204081632653 0.0976595001408113 2 0.0225716643107753 0.950696095626514 0.0267278740167725 4.36604593863268e-06
10 3.19 3.3 2011-11-30 - 2011-12-07 0.0344827586206896 0.121041812335013 2 0.0101534160606799 0.852977646851762 0.136661236389216 0.000207700698342568
11 3.27 3.47 2011-12-08 - 2011-12-14 0.0611620795107034 0.124928487583871 2 0.0111633332747054 0.769899858612907 0.211175152431507 0.00776165568088089
12 3.39 4.17 2011-12-15 - 2011-12-22 0.230088495575221 0.136734436442306 1 0.137349823914987 0.85076764566515 4.05560610158608e-05 0.0118419743588476
13 3.86 4.5 2011-12-23 - 2011-12-29 0.16580310880829 0.147077740054105 1 0.198176573903834 0.753236474903153 0.00123158263081172 0.0473553685622009
14 4.26 6.43 2011-12-30 - 2012-01-05 0.509389671361502 0.172358325870828 1 0.999831633146463 0.000168366853536562 1.05479410129379e-27 2.21910896966791e-27
15 6.44 6.51 2012-01-06 - 2012-01-12 0.0108695652173912 0.192079633300891 2 0.666528046014469 0.333415853990418 5.60999951135758e-05 7.42330428500273e-18
16 6.8 6.07 2012-01-13 - 2012-01-19 -0.107352941176471 0.191442424847006 2 0.38046554667644 0.61611250040636 0.00342195291719787 2.30449020552328e-15
17 6.28 6.2 2012-01-20 - 2012-01-26 -0.0127388535031847 0.188278200259259 2 0.141602859495512 0.755330682677788 0.103066175863966 2.81962734652038e-07
18 5.5 6.28 2012-01-27 - 2012-02-02 0.141818181818182 0.182342469378778 2 0.158672585153489 0.741417385677237 0.00989287330470919 0.0900171558645646
19 6.09 5.89 2012-02-03 - 2012-02-09 -0.0328407224958949 0.184073641330488 2 0.0534644549043472 0.864162690583025 0.0823696365837548 3.21792887301936e-06
20 5.88 4.68 2012-02-10 - 2012-02-16 -0.204081632653061 0.171100164850141 2 0.0359321738042205 0.964062397475747 5.42872003290263e-06 3.78536097104899e-22
21 4.68 5.12 2012-02-17 - 2012-02-23 0.0940170940170941 0.163419761222563 2 0.0219894022978122 0.931301119154683 0.0467076971649385 1.78138256581338e-06
22 5.17 5 2012-02-24 - 2012-03-01 -0.0328820116054158 0.167230592767369 3 0.00818279473890552 0.905578659433482 0.0862383184338468 2.27393765294902e-07
23 5 5.01 2012-03-02 - 2012-03-08 0.00199999999999996 0.165599966959573 3 0.00810559716769134 0.809310306823049 0.182555696487777 2.83995214825423e-05
24 5.01 5.39 2012-03-09 - 2012-03-15 0.0758483033932136 0.169530223130972 3 0.0123940229888246 0.750614519498608 0.211894484733165 0.0250969727794025
25 5.3 4.98 2012-03-16 - 2012-03-22 -0.0603773584905659 0.168336834279698 3 0.00741203760738219 0.837578885034614 0.155009056758603 2.0599400974196e-08
26 4.91 4.84 2012-03-23 - 2012-03-29 -0.0142566191446029 0.162893779588818 3 0.00685514899794542 0.725765128307472 0.267372218084387 7.50461019533126e-06
27 4.81 5 2012-03-30 - 2012-04-05 0.0395010395010396 0.163524635464385 3 0.00660674301835992 0.536851580157075 0.453947536773713 0.00259414005085222
28 4.9 4.86 2012-04-06 - 2012-04-12 -0.00816326530612245 0.162999191371697 3 0.00340389111407964 0.353313920058817 0.64324751746455 3.46713625537726e-05
29 4.92 5.13 2012-04-13 - 2012-04-19 0.0426829268292683 0.166010053984419 3 0.00246832772845394 0.196202226326033 0.795294904411577 0.00603454153393619
30 5.15 4.98 2012-04-20 - 2012-04-26 -0.0330097087378641 0.166825354074653 3 0.00133960652844135 0.148284989220037 0.850372446982845 2.95726867643495e-06
31 5.03 5.1 2012-04-27 - 2012-05-03 0.0139165009940357 0.166825354074653 3 0.000688036331272406 0.0650376098530423 0.93379323360949 0.000481120206194856
32 5.1 5 2012-05-04 - 2012-05-10 -0.0196078431372548 0.166520373568756 3 0.000340269921397691 0.0365776511888962 0.96306699793441 1.5080955296371e-05
33 4.97 5.02 2012-05-11 - 2012-05-17 0.0100603621730382 0.165394308520634 3 0.000156792222750659 0.0151024020790849 0.984394711488399 0.000346094209765419
34 5.03 5.12 2012-05-18 - 2012-05-24 0.0178926441351888 0.167028173046112 3 6.53896567018123e-05 0.00605570378320649 0.993124119653149 0.000754786906942494
35 5.12 5.1 2012-05-25 - 2012-05-31 -0.00390625000000009 0.167734905623204 3 2.64036270532372e-05 0.00269881008939033 0.997190635068381 8.4151215175481e-05
36 5.15 5.5 2012-06-01 - 2012-06-07 0.0679611650485436 0.171972836440196 3 2.60596546435816e-05 0.00169550808445937 0.938438490903283 0.0598399413576141
37 5.5 5.87 2012-06-08 - 2012-06-14 0.0672727272727273 0.178699758813698 3 0.00237720755639082 0.0129153597554878 0.928663296933827 0.0560441357542942
38 5.87 6.65 2012-06-15 - 2012-06-21 0.132879045996593 0.18860725393267 4 0.00737623442757517 0.0193894132089119 0.149375249310258 0.823859103053255
39 6.64 6.46 2012-06-22 - 2012-06-28 -0.0271084337349397 0.193263859654406 2 0.0554271678730769 0.503494657474407 0.440977471442789 0.000100703209727159
40 6.5 6.65 2012-06-29 - 2012-07-05 0.0230769230769231 0.193655590357463 2 0.0120850948608113 0.308907220305918 0.678159052992545 0.000848631840726084
41 6.61 7.15 2012-07-06 - 2012-07-12 0.0816944024205749 0.198318284528032 2 0.00571750203795419 0.261618493885796 0.618357043750973 0.114306960325277
42 7.16 9.16 2012-07-13 - 2012-07-19 0.279329608938547 0.215863567417482 2 0.452876308820313 0.546032604928159 1.53309123052383e-06 0.00108955316029716
43 9.15 8.45 2012-07-20 - 2012-07-26 -0.0765027322404373 0.223627947517831 2 0.188417165043636 0.792515185634131 0.0190676492628124 5.9421348671156e-11
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339 8632.99 6820 2018-03-26 - 2018-04-01 -0.21000719333626 0.92056908859825 2 0.0566023588856216 0.943393804685564 3.83642881403071e-06 9.51655481276733e-23
340 6818.64 7005.12 2018-04-02 - 2018-04-08 0.0273485621766217 0.909112512584503 2 0.0183968250444538 0.841656857436669 0.139946301627733 1.58911444914516e-08
341 7005.12 8320 2018-04-09 - 2018-04-15 0.187702708875794 0.919714660333299 2 0.0638054736793551 0.873553221159202 0.000801716673253603 0.0618395884881893
342 8306.88 8915 2018-04-16 - 2018-04-22 0.0732067876266421 0.931713526102302 2 0.0318358547280038 0.845599412572618 0.0756628383635914 0.0469018943357868
343 8915 9324.95 2018-04-23 - 2018-04-29 0.0459842961301179 0.937619373821928 2 0.0127686847494973 0.823038044063159 0.158135401829303 0.00605786935804055
344 9313.8 9516.99 2018-04-30 - 2018-05-06 0.0218160149455647 0.940897470836094 2 0.00738261467582863 0.669288529821321 0.32297055522669 0.000358300276159812
345 9516.99 8653.69 2018-05-07 - 2018-05-13 -0.0907114539365912 0.937228115211355 2 0.0083475510248051 0.9075769018334 0.0840755469199639 2.21831397468457e-10
346 8653.69 8521.99 2018-05-14 - 2018-05-20 -0.0152189412840073 0.931437302369419 2 0.00790585232516683 0.839424369070224 0.152665917667589 3.86093702014226e-06
347 8523.5 7340.63 2018-05-21 - 2018-05-27 -0.138777497506893 0.923269184922663 2 0.0110143194307154 0.98679369776838 0.00219198280089844 6.07707149408404e-15
348 7333.24 7689.27 2018-05-28 - 2018-06-03 0.0485501633657157 0.917663879358473 2 0.0113859632842644 0.867405527474462 0.121157658054795 5.08511864786582e-05
349 7681.6 6758.51 2018-06-04 - 2018-06-10 -0.120168975213497 0.913598014226361 2 0.0100010781043597 0.984510336852275 0.00548858504312753 2.37877772928104e-13
350 6758.5 6500 2018-06-11 - 2018-06-17 -0.0382481319819487 0.904819394656635 2 0.008199366966636 0.91492485160311 0.0768757693037894 1.21264647380829e-08
351 6493.26 6165.96 2018-06-18 - 2018-06-24 -0.0504061134160653 0.90006323093033 2 0.00817130476776791 0.922058495409894 0.0697701684403913 3.13819464454948e-08
352 6166.85 6360.79 2018-06-25 - 2018-07-01 0.031448794765561 0.898988830447059 2 0.00976146115107941 0.836005276041771 0.153810957680565 0.000422305126584904
353 6367.31 6748.01 2018-07-02 - 2018-07-08 0.0597897699342422 0.903702891443896 2 0.0106369555951509 0.741984689405802 0.239516669408671 0.00786168559037602
354 6751.23 6379.95 2018-07-09 - 2018-07-15 -0.0549944232384321 0.903827164857545 2 0.0070149826606336 0.792786519125772 0.200198446612676 5.16009190593751e-08
355 6379.95 7365.92 2018-07-16 - 2018-07-22 0.154541963495012 0.90853148291203 2 0.0337502835221194 0.786990746817083 0.00958743094668011 0.169671538714118
356 7375.99 8190.41 2018-07-23 - 2018-07-29 0.110415008697138 0.92132099957102 2 0.0179619339744238 0.550072281975665 0.0153371454143169 0.416628638635595
357 8190.41 7046.23 2018-07-30 - 2018-08-05 -0.13969752429976 0.919119252756908 2 0.0328008569625437 0.966454776950504 0.00074436608682853 1.23439858776347e-13
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*schnipp schnapp* Interessant das die zart Rosa Bullische immer mal nur Kurz und heftig Ausschlägt während die Bullische Rote Dominant oben läuft ,zumindenst für 2017 würde ich vermuten das Rosa Konstanter oben läuft etwa so wie Rot dieses Jahr "Bullish" ist ja nur ein sehr vereinfachtes Lable für die violette Kurve (die meinst Du doch, oder?). Sollte ich vielleicht in Anführungszeichen setzen. Wenn das HMM die Realität abbildet, dann MUSS vor dem violetten Zustand der Schwarze kommen. Und Violett wird jeweils immer nur wenige Wochen hintereinander Bestand haben. Sollte aber trotzdem eine gute Möglichkeit sein kurzfristig long zu gehen. Die eigentlichen Zustände werden aber unten durch das farbige Band dargestellt und sind das eigentlich Wichtige! Die Kurven selbst kann man sicherlich als Indikator für Sentimentänderungen nehmen, aber sie stellen nicht den Zustand des HMM dar. Wir kennen das doch alle zu genüge, Blasen bzw. Rallyes kommen irgendwann, beginnen (relativ) langsam, steigern sich und enden in einem fulminanten Feuerwerk. Meist innerhalb von ein bis zwei Monaten. Alle sind dann Bullen. Vorher sind diese Phasen nicht wirklich erkennbar: es gibt beide, Bullen und Bären. Hinterher war es aber allen klar. |
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Der HMM für diese Woche:  |
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Moin Waikoloa16, Poste mal die Fehlermeldungen. R ist nicht sonderlich gesprächig und informativ was Fehler angeht. Aber wenn man ein Weilchen damit arbeitet, dann bekommt man ein Gefühl dafür. Und ja, ich muss das nochmal vollständig überarbeiten und die ganzen neuen Sachen mit übernehmen. Das könnte sich aber etwas ziehen ... Aber wie schon weiter oben irgendwo erwähnt, Du musst zu Beginn die entsprechenden Pakete installieren (falls Du das noch nicht gemacht hast): install.packages("anytime");
install.packages("data.table");
install.packages('depmixS4');
Dies fehlt in oberen Codesnippets. Desweiteren kann es sein, dass das Betriebssystem Bibliotheken bereitstellen muss, welche R wiederum benötigt um die Pakete zu kompilieren. Bei Windows ist das nicht nötig soweit ich weiss. Also nochmals, poste mal die Fehlermeldungen. Hallo Trantute, Vielen Dank für die schnelle Antwort. Hier mal die Fehlermeldungen: > install.packages("anytime");
versuche URL 'https://ftp.fau.de/cran/bin/macosx/el-capitan/contrib/3.5/anytime_0.3.1.tgz'
Content type 'application/x-gzip' length 879140 bytes (858 KB)
==================================================
downloaded 858 KB
Die heruntergeladenen Binärpakete sind in
/var/folders/vd/lyd0z2f97wbb0xvrlgb1khwh0000gn/T//RtmpJdsmFy/downloaded_packages
> install.packages("data.table");
versuche URL 'https://ftp.fau.de/cran/bin/macosx/el-capitan/contrib/3.5/data.table_1.11.4.tgz'
Content type 'application/x-gzip' length 1700724 bytes (1.6 MB)
==================================================
downloaded 1.6 MB
Die heruntergeladenen Binärpakete sind in
/var/folders/vd/lyd0z2f97wbb0xvrlgb1khwh0000gn/T//RtmpJdsmFy/downloaded_packages
> install.packages('depmixS4');
versuche URL 'https://ftp.fau.de/cran/bin/macosx/el-capitan/contrib/3.5/depmixS4_1.3-3.tgz'
Content type 'application/x-gzip' length 828506 bytes (809 KB)
==================================================
downloaded 809 KB
Die heruntergeladenen Binärpakete sind in
/var/folders/vd/lyd0z2f97wbb0xvrlgb1khwh0000gn/T//RtmpJdsmFy/downloaded_packages
> x <- cbind(x, "CLOSE_PRICE"=close$PRICE);
Fehler in cbind(x, CLOSE_PRICE = close$PRICE) : Objekt 'x' nicht gefunden
>
> # berechne return eines Tages
> x <- cbind(x, "RETURN"=(x$CLOSE_PRICE - x$OPEN_PRICE)/x$OPEN_PRICE);
Fehler in cbind(x, RETURN = (x$CLOSE_PRICE - x$OPEN_PRICE)/x$OPEN_PRICE) :
Objekt 'x' nicht gefunden
>
> # nicht so wichtig, gibt im Chart an ob Eröffungspreis über oder unter Schlusspreis liegt bzw. vice versa (das Rot und Grün auf bitcoinwisdom)
> change <- c(NA, as.integer(diff(x$MEAN_PRICE) > 0));
Fehler in diff(x$MEAN_PRICE) : Objekt 'x' nicht gefunden
> color <- as.integer(x$CLOSE_PRICE-x$OPEN_PRICE > 0);
Fehler: Objekt 'x' nicht gefunden
>
> # Spalten anfügen
> x <- cbind(x, "CHANGE"=change);
Fehler in cbind(x, CHANGE = change) : Objekt 'x' nicht gefunden
> x <- cbind(x, "COLOR"=color);
Fehler in cbind(x, COLOR = color) : Objekt 'x' nicht gefunden
>
> # build and fit the HMM mit 3 States stellvertretend für bärsich, bullisch und seitwärts
> hmm <- depmix(RETURN ~ 1, family = gaussian(), nstates = 3, data=x);
Fehler in depmix(RETURN ~ 1, family = gaussian(), nstates = 3, data = x) :
Objekt 'x' nicht gefunden
> hmmfit <- fit(hmm, verbose = FALSE); # entält den Akaike-Score des Modells, braucht man um Modelle zu vergleichen
Fehler in fit(hmm, verbose = FALSE) : Objekt 'hmm' nicht gefunden
> post_probs <- posterior(hmmfit); # berechnet welcher Zustand wann aktiv war
Fehler in posterior(hmmfit) : Objekt 'hmmfit' nicht gefunden
>
> matplot(post_probs[,-1], type="l"); # Bildchen hmmfit <- fit(hmm, em.control=em.control(maxit=5000), verbose = FALSE); # extrahiere ersten und letzten Tag der Woche
Fehler in matplot(post_probs[, -1], type = "l") :
Objekt 'post_probs' nicht gefunden
> x <- cbind(x, "WEEK_DAY"=((1:nrow(x))%%7));
Fehler in cbind(x, WEEK_DAY = ((1:nrow(x))%%7)) :
Objekt 'x' nicht gefunden
> open <- x$OPEN_PRICE[x$WEEK_DAY==1];
Fehler: Objekt 'x' nicht gefunden
> close <- x$CLOSE_PRICE[x$WEEK_DAY==0];
Fehler: Objekt 'x' nicht gefunden
>
> # passe die Länge der Vektoren an sodass es für jeden Tag eine Entsprechung gibt, einer der Fälle ist glaube ich unnötig
> if (length(open) > length(close)) open <- open[1:length(close)];
> if (length(open) < length(close)) close <- close[1:length(open)];
>
> # erzeuge Datenframe für Wochen
> y <- data.frame("OPEN_PRICE"=open, "CLOSE_PRICE"=close);
Fehler in as.data.frame.default(x[[i]], optional = TRUE) :
cannot coerce class ‘"function"’ to a data.frame
> y <- cbind(y, "RETURN"=(y$CLOSE_PRICE - y$OPEN_PRICE)/y$OPEN_PRICE);
Fehler in cbind(y, RETURN = (y$CLOSE_PRICE - y$OPEN_PRICE)/y$OPEN_PRICE) :
Objekt 'y' nicht gefunden
>
> #####################
>
> # HMM für 2 Zustände
> hmm2 <- depmix(RETURN ~ 1, family = gaussian(), nstates = 2, data=y);
Fehler in depmix(RETURN ~ 1, family = gaussian(), nstates = 2, data = y) :
Objekt 'y' nicht gefunden
> hmmfit2 <- fit(hmm2, verbose = FALSE);
Fehler in fit(hmm2, verbose = FALSE) : Objekt 'hmm2' nicht gefunden
> post_probs2 <- posterior(hmmfit2);
Fehler in posterior(hmmfit2) : Objekt 'hmmfit2' nicht gefunden
>
> matplot(post_probs2[,-1], type="l");
Fehler in matplot(post_probs2[, -1], type = "l") :
Objekt 'post_probs2' nicht gefunden
>
> # HMM für 3 Zustände
> hmm3 <- depmix(RETURN ~ 1, family = gaussian(), nstates = 3, data=y);
Fehler in depmix(RETURN ~ 1, family = gaussian(), nstates = 3, data = y) :
Objekt 'y' nicht gefunden
> hmmfit3 <- fit(hmm3, verbose = FALSE);
Fehler in fit(hmm3, verbose = FALSE) : Objekt 'hmm3' nicht gefunden
> post_probs3 <- posterior(hmmfit3);
Fehler in posterior(hmmfit3) : Objekt 'hmmfit3' nicht gefunden
>
> matplot(post_probs3[,-1], type="l");
Fehler in matplot(post_probs3[, -1], type = "l") :
Objekt 'post_probs3' nicht gefunden
>
Ach und wegen dem Betriebssystem: Ich benutze einen Mac mit MacOS High Sierra 10.13.6 Vielleicht hilft das ja schon mal weiter. Die Frage scheint leicht zu beantworten zu sein und Dein R scheint alles bereitzustellen. Aber Du hast die Bitstamp-Daten noch gar nicht geladen. Probiere mal folgenden Code aus (wobei Du die Pakete eigentlich gar nicht mehr installieren musst, da Du das ja schon gemacht hast ...): install.packages("anytime");
install.packages("data.table");
install.packages("depmixS4");
library(anytime); # für Zeitumrechnung
library(data.table); # für Tabellenkonvertierung
library(depmixS4); # für HMMs
# erst Pfad anpassen, für das Einlesen der Daten
table <- read.csv(file="<Pfad zu Bitstamp-Daten>/bitstampUSD.csv"); # <=== hier Deinen Pfad angeben!!!
# Benennung der Spalten
colnames(table) <- c("EPOCH", "PRICE", "VOLUME");
# Anfügen einer neuen Spalten mit den Daten (Datums), da ansonsten Epochs
table <- cbind(table, "DATE"=anydate(table[,1]));
DT <- data.table(table); # anderer Tabellentyp
# berechne den gewichteten Mittelwert des Preises eines Tages
x <- DT[,list(MEAN_PRICE = weighted.mean(PRICE,VOLUME)),by=DATE];
# berechne den Eröffnungspreis eines Tages
open <- aggregate(PRICE ~ DATE, table, function(x){return(head(x, 1))});
# berechne den Schlusspreis eines Tages
close <- aggregate(PRICE ~ DATE, table, function(x){return(tail(x, 1))});
# Spalten anfügen
x <- cbind(x, "OPEN_PRICE"=open$PRICE);
x <- cbind(x, "CLOSE_PRICE"=close$PRICE);
# berechne return eines Tages
x <- cbind(x, "RETURN"=(x$CLOSE_PRICE - x$OPEN_PRICE)/x$OPEN_PRICE);
# nicht so wichtig, gibt im Chart an ob Eröffungspreis über oder unter Schlusspreis liegt bzw. vice versa (das Rot und Grün auf bitcoinwisdom)
change <- c(NA, as.integer(diff(x$MEAN_PRICE) > 0));
color <- as.integer(x$CLOSE_PRICE-x$OPEN_PRICE > 0);
# Spalten anfügen
x <- cbind(x, "CHANGE"=change);
x <- cbind(x, "COLOR"=color);
# build and fit the HMM mit 3 States stellvertretend für bärsich, bullisch und seitwärts
hmm <- depmix(RETURN ~ 1, family = gaussian(), nstates = 3, data=x);
hmmfit <- fit(hmm, verbose = FALSE); # entält den Akaike-Score des Modells, braucht man um Modelle zu vergleichen
post_probs <- posterior(hmmfit); # berechnet welcher Zustand wann aktiv war
matplot(post_probs[,-1], type="l"); # Bildchen
Eine Empfehlung noch: Wenn Du den Code ausprobierst, paste mal nicht alles auf einmal in die Konsole, sondern immer Zeilenweise (die Kommentare zählen natürlich nicht als Zeile). So kann man besser sehen wo es zuerst hakt. Und wieviel RAM sowie Swap (Auslagerungsdatei) stellt Dein Rechner bereit? Über 10 Gigabyte RAM und mindestens 16 Gigabyte Swap scheinen das Minimum zu sein. Nicht zum Berechnen des HMMs und zum Ploten wird das benötigt sondern zum Aggregieren der Bitstamp-Daten (gewichteter Mittelwert u.ä.). Man kann prinzipiell die DT-, table- und x-Variable, nach ihrem LETZTEN Gebrauch aus dem Speicher via rm(DT); #löscht die Variable DT
gc(); # ruft Garbage Collector auf
löschen und den Speicher (mehr oder weniger) direkt wieder freigeben. Dies erleichtert das Arbeiten mit R im Anschluss. Ich bin auch gespannt, wie sich Deine Methode in der Praxis schlagen wird. Ich rechne wie Du aber nicht damit, dass es eine Lizenz zum Gelddrucken ist. Das muss es auch nicht. Entscheidend für mich ist, dass ich eine objektive, marktbasierte Regel habe, die sich aus marktgenerierten Informationen speist, an der ich mich orientieren kann. Damit möchte ich die Emotionen aus dem Handel verbannen und auch das Herumgerate wie bei der Technischen Analyse vermeiden.
Die Methode macht ja eigentlich nichts anderes als Kauf- und Verkaufszeitpunkte anzugeben, wenn man die Zustände richtig interpretiert. Dass sie dies möglichst objektiv macht ist auch meine Hoffnung. Auch denke ich nicht, dass ich der Erste bin, der sowas anwendet. Die meisten Mathematiker gehen ja in die Finanzwirtschaft. Und HMMs sind für die Kinderkram. Irgendwann muss ich mich nochmal mit dem Black-Scholes-Modell ( https://de.wikipedia.org/wiki/Black-Scholes-Modell) auseinander setzen. Einer von den Beiden hat den Wirtschafts"nobelpreis" bekommen, der andere war da schon gestorben  . Deren Firma ist Ende der 90er in der Asienkrise ( https://de.wikipedia.org/wiki/Asienkrise) pleite gegangen. Wenn ich mich richtig entsinne lag das daran, dass das Modell gut funktionierte, wenn die Märkte sich wie eine Brownsche Bewegung ( https://de.wikipedia.org/wiki/Brownsche_Bewegung) verhielten was in der Asienkrise nicht der Fall war. Nagelt mich aber nicht auf diese Aussage fest, das ist jetzt nur Halbwissen. Vielleicht wäre da solch ein HMM von Vorteil gewesen, welcher das Modell an das Sentiment anpasst ... Zum computerbasierten Handel kann ich vielleicht noch folgendes Buch empfehlen, auch wenn es mich teiweise überfordert hat:
Kevin J. Davey: Building Winning Algorithmic Trading Systems
Danke für die Empfehlung. Ich werde da mal reinschmökern. |
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Vielen Dank für die tolle Arbeit, trantute! Da schliesse ich mich an. Ich finde das Thema sehr interessant. Willst Du nicht mal konkrete Kauf-/Verkaufsignale posten? Im Moment poste ich jeden Sonntag den aktuellen Zustand des HMM im "Der Aktuelle Kursverlauf"-Thread. Ich glaube aber nicht, dass ich direktere Signale posten werde, denn ich denke, dass ihr euch, gegeben die Methode, selbst einen Reim auf die Zustandänderungen machen könnt. Eine Warnung noch hinterher: Jeden Trade den ihr macht, den macht ihr IMMER auf eure eigene Verantwortung! |
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Ich habe das mit R mal versucht und mir sowohl R als auch die Entwicklungsumgebung installiert. Allerdings bin ich leider totaler Anfänger auf dem Gebiet. Ich habe mir Deinen geposteten Code, d.h. alle 3 Codes, kopiert per copy paste und dann in die Konsole (?) von R eingesetzt. Dazu hatte ich mir noch die csv-Datei Bitstamp USD, die Du ja auch angegeben hattest, heruntergeladen. Wenn ich nach Codeeintrag auf Enter gehe, bekomme ich mehrere Fehlermeldungen, dass er dieses und jenes nicht finden kann. Sorry wegen der wahrscheinlich mehr als dummen Nachfrage, aber wäre es Dir bei Gelegenheit vielleicht irgendwann möglich, eine Schritt für Schritt Anleitung zu erstellen?
Poste mal die Fehlermeldungen. R ist nicht sonderlich gesprächig und informativ was Fehler angeht. Aber wenn man ein Weilchen damit arbeitet, dann bekommt man ein Gefühl dafür. Und ja, ich muss das nochmal vollständig überarbeiten und die ganzen neuen Sachen mit übernehmen. Das könnte sich aber etwas ziehen ... Aber wie schon weiter oben irgendwo erwähnt, Du musst zu Beginn die entsprechenden Pakete installieren (falls Du das noch nicht gemacht hast): install.packages("anytime");
install.packages("data.table");
install.packages('depmixS4');
Dies fehlt in oberen Codesnippets. Desweiteren kann es sein, dass das Betriebssystem Bibliotheken bereitstellen muss, welche R wiederum benötigt um die Pakete zu kompilieren. Bei Windows ist das nicht nötig soweit ich weiss. Also nochmals, poste mal die Fehlermeldungen. Beim Nachdenken über Deinen Ansatz ist mir noch eine Frage eingefallen, die wahrscheinlich sehr trivial ist, die ich aber dennoch stellen will. Wenn Du bei Änderung des Zustandes kaufst/verkaufst, wie sicherst Du Dich dann ab? Ich frage, weil ich möglichst keine BTC oder Dollar/Euro auf einer Börse liegen lassen möchte. Wenn man BTC kauft stellt sich das Problem nicht in dieser Schärfe, weil man ja bei Bitstamp etwa die gekauften BTC direkt auf den heimischen Trezor verschieben kann. Was macht man aber, wenn man BTC gegen USD/USDT verkauft? Ich würde ungerne eine vier- oder höherstellige Summe solange auf der Börse lassen, bis sich der Zustand wieder ändert und ich wieder tätig werden muss im Sinne Deiner Regeln.
Ich benutze das ja selbst noch nicht weil es auch für mich neu ist. Deswegen habe ich mir darüber noch keine Gedanken gemacht. Ich würde schlicht bitcoin.de zum Handeln nutzen. Wenn Du ein Konto bei der Fidor-Bank hast, dann geht das Geld direkt auf das dortige Konto. Ist zwar keine echte Börse, aber wenn man alle par Jubelmonate mal einen Trade machen muss, dann kann man das auch per Hand machen. Wenn der Kurs purzelt, dann kann es aber schwierig sein, die Coins loszuwerden (Stop-loss?). Bin da kein Experte. Auch ist es natürlich unangenehm, die Coins auf einer Börse zu lassen. Für die Coins bietet sich deshalb eine Hardware-Wallet an. Die sind relativ flexibel. Ich würde den Trezor-T empfehlen. Ist zwar nicht billig, aber der unterstützt auch andere Coins und ist Open Source. Eigentlich gehe ich sogar noch davon aus, dass noch ein Bug in der Methode drin ist. Ich traue dem Braten also selbst noch nicht! Einfach weil es zu schön scheint. Deshalb ist es gut wenn jemand unabhängiges versucht das zu reproduzieren. |
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1 Million durch STUMPFES befolgen der Regeln, welche durch den HMM impliziert werden und OHNE dass man die Tops treffen muss vs. 0.5 Millionen durch hodln und exaktem Verkauf beim ATH. Ich denke, das ist schon eine Hausnummer.
Interessant ich Versteh kein Wort . hattest du nicht ein eigenen Thread für sowas Joa, ich plane gerade den entsprechenden Beitrag in jenem Thread stark zu überarbeiten. Habe aktuell aber erst die Grundlagen dafür gelegt. Und ausserdem ist hier ist die Reichweite grösser . Lies mal noch den Beitrag: https://bitcointalk.org/index.php?topic=26136.msg43234811#msg43234811. Ich denke dann wird klarer, was da abläuft. Letztendlich einfach immer den Links/Quotes (welche sich nur auf bitcointalk beziehen sollten) in meinen Beiträgen folgen, dann bekommt man auch die Informationen, auf welche diese sich beziehen. darf ich mal fragen hast du die million gemacht mit befolgen der regeln? Klares Nein! Ich habe die Methode ja erst seit einem Monat aufgesetzt. Und die Sache mit Handeln nach HMM habe ich erst gestern ausprobiert. Es ist vollkommen richtig zu behaupten, dass die Methode nicht einzuschätzen und vielleicht sogar nutzlos ist, wenn sie sich nicht in der Realität bewärt hat. Ein "Beweis" auf historischen Daten ist ein Indiz, dass es funktionieren KÖNNTE, mehr aber auch nicht. Auch muss man sagen, dass die Methode in ihrer jetzigen Form vom Spekulanten einen ziemlich langen Atem erfordert. Das tut hodln aber auch. Und falls sie nicht funktioniert, so ist das Verbrennen von 1000$ in vier Jahren nicht sooo wild. Es gibt Schlimmeres. Nichtdestotrotz, ich plane sie auszuprobieren. Aktuell sind wir im roten Zustand, da wäre ich mit 1000$ sowieso short. Starten kann ich also erst in einem nicht roten Zustand. |
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1 Million durch STUMPFES befolgen der Regeln, welche durch den HMM impliziert werden und OHNE dass man die Tops treffen muss vs. 0.5 Millionen durch hodln und exaktem Verkauf beim ATH. Ich denke, das ist schon eine Hausnummer.
Interessant ich Versteh kein Wort . hattest du nicht ein eigenen Thread für sowas Joa, ich plane gerade den entsprechenden Beitrag in jenem Thread stark zu überarbeiten. Habe aktuell aber erst die Grundlagen dafür gelegt. Und ausserdem ist hier ist die Reichweite grösser . Lies mal noch den Beitrag: https://bitcointalk.org/index.php?topic=26136.msg43234811#msg43234811. Ich denke dann wird klarer, was da abläuft. Letztendlich einfach immer den Links/Quotes (welche sich nur auf bitcointalk beziehen sollten) in meinen Beiträgen folgen, dann bekommt man auch die Informationen, auf welche diese sich beziehen. |
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Edit: Da fällt mir ein, dass man ja nun auch noch die Tauschverhältnisse optimieren könnte. Oberes Beispiel ist ja ziemlich naiv: 0:100, 100:0, 50:50 und 0:100. Das sind ja nur vier Parameter. Man könnte also den Raum der Verhältnisse absuchen. Bei 10% Sprüngen sind das nur 10000 Möglichkeiten und dann die Verhältnisse nehmen welche den maximalen Wertoutcome (in Dollar oder BTC) erzeugen. Ob so eine Optimierung dann aber auch für die Zukunft gülitg ist, das weiss ich auch nicht.
Sodelle, ich habe nochmal drüber geschlafen und vielleicht ist Oberes gar nicht notwending. Wobei mir dafür noch eine (etwas elegantere) Optimierung eingefallen ist. Ich weiss aber nicht ob ich das noch implementieren, da man sich da möglicherweise einen Knoten in den Kopf macht. Und mit Unterem bin ich vollauf zufrieden. (Edit: Da fällt mir ein, vielleicht ist solch eine Optimierung doch gar nicht so doof. Denn aktuell hat der HMM vier Zustände. Bei mehr Zuständen wird die Interpretation der Zustände schwierig. ABER: man könnte die menschliche Interpretation ignorieren, einen HMM mit n > 4 Zuständen fitten, darauf das Tauschverhältnis optimieren und dann stumpf den Regeln folgen. Und unter der Annahme, dass man NUR long oder short gehen kann, ist der Rechenaufwand überhaupt nicht sooo gross (ausser n >> 4), da die Tauschverhältnisse dann binäre Variablen wären. D.h. bei zehn Zuständen gäbe es gerade mal 2^10 = 1024 Möglichkeiten. Ob das nun viel bringt weiss ich nicht, aber ein Versuch wäre es wert. EditEdit: Man muss natürlich auch aufpassen, dass man mit zuvielen Zuständen nicht overfittet. Denn hat man zuviele Zustände, dann kommt einer oder mehrere vielleicht nur jeweils einmal vor, und dann ist eine Optimierung nach long oder short willkürlich bzw. nur für den jeweiligen Fall optimal. Für zukünftige solche Zustände wären die Zuordnung von long oder short dann wertlos. Man möchte ja ein Modell haben, dass allgemein ist und Vorhersagen machen kann und nicht nur die Vergangenheit reproduziert.) Denn wenn man auch im schwarzen Zustand long geht, dann ist viel mehr drin!75 green 0 23.4631628343501 42.62
76 green 0 23.4631628343501 46.93
77 green 0 23.4631628343501 72
78 green 0 23.4631628343501 88
79 green 0 23.4631628343501 134.98
80 green 0 23.4631628343501 61.3
81 green 0 23.4631628343501 100.01
82 green 0 23.4631628343501 138.87
83 red 2648.99108399812 0 112.9
84 red 2648.99108399812 0 111.97
85 red 2648.99108399812 0 111.03
86 red 2648.99108399812 0 123.58
87 red 2648.99108399812 0 127.03
88 red 2648.99108399812 0 119.27
89 red 2648.99108399812 0 100.01
90 red 2648.99108399812 0 104.66
91 red 2648.99108399812 0 97.89
92 red 2648.99108399812 0 78.94
93 red 2648.99108399812 0 86.14
94 black 0 31.1243224532737 85.11
95 black 0 31.1243224532737 89.99
96 black 0 31.1243224532737 96.04
97 black 0 31.1243224532737 93.56
98 black 0 31.1243224532737 98.14
99 black 0 31.1243224532737 109.35
100 black 0 31.1243224532737 118.95
101 black 0 31.1243224532737 123.47
102 black 0 31.1243224532737 127.16
103 black 0 31.1243224532737 124.39
104 black 0 31.1243224532737 124.89
105 black 0 31.1243224532737 117.21
106 black 0 31.1243224532737 126.42
107 violet 0 31.1243224532737 143.84
108 green 0 31.1243224532737 186.4
109 green 0 31.1243224532737 203.49
110 green 0 31.1243224532737 292.88
111 green 0 31.1243224532737 418.11
112 green 0 31.1243224532737 725
113 green 0 31.1243224532737 1016.02
114 red 31901.8080281565 0 1024.98
115 red 31901.8080281565 0 869.14
116 red 31901.8080281565 0 680.99
117 red 31901.8080281565 0 760
118 red 31901.8080281565 0 786.91
119 red 31901.8080281565 0 834.99
120 red 31901.8080281565 0 817.88
121 red 31901.8080281565 0 812.4
122 red 31901.8080281565 0 799.89
123 red 31901.8080281565 0 760.6
124 red 31901.8080281565 0 620.04
125 red 31901.8080281565 0 569.83
126 red 31901.8080281565 0 587.73
127 red 31901.8080281565 0 661.84
128 red 31901.8080281565 0 641.82
129 red 31901.8080281565 0 586.73
130 red 31901.8080281565 0 510.01
131 red 31901.8080281565 0 446.01
132 red 31901.8080281565 0 382.95
133 red 31901.8080281565 0 506.51
134 red 31901.8080281565 0 498.32
135 red 31901.8080281565 0 460.3
136 red 31901.8080281565 0 442.72
137 red 31901.8080281565 0 447.46
138 red 31901.8080281565 0 524.88
139 red 31901.8080281565 0 571.49
140 red 31901.8080281565 0 663.5
141 red 31901.8080281565 0 575.5
142 red 31901.8080281565 0 596.63
143 red 31901.8080281565 0 573.85
144 red 31901.8080281565 0 642.98
145 red 31901.8080281565 0 617.99
146 red 31901.8080281565 0 625.32
147 red 31901.8080281565 0 604
148 red 31901.8080281565 0 584.96
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155 red 31901.8080281565 0 428.95
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162 red 31901.8080281565 0 350.73
163 red 31901.8080281565 0 418
164 red 31901.8080281565 0 357.95
165 red 31901.8080281565 0 368.69
166 red 31901.8080281565 0 369.85
167 red 31901.8080281565 0 348.85
168 red 31901.8080281565 0 315
169 red 31901.8080281565 0 318.49
170 red 31901.8080281565 0 315.27
171 red 31901.8080281565 0 268.36
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173 red 31901.8080281565 0 253.42
174 red 31901.8080281565 0 227.33
175 black 0 142.336180021222 224.13
176 black 0 142.336180021222 234.06
177 black 0 142.336180021222 235.99
178 black 0 142.336180021222 257.44
179 black 0 142.336180021222 275.01
180 black 0 142.336180021222 286.48
181 black 0 142.336180021222 268.38
182 black 0 142.336180021222 242.56
183 black 0 142.336180021222 257.39
184 black 0 142.336180021222 236.5
185 black 0 142.336180021222 222.89
186 black 0 142.336180021222 219.52
187 black 0 142.336180021222 239
188 black 0 142.336180021222 240.09
189 black 0 142.336180021222 235.75
190 black 0 142.336180021222 239.97
191 black 0 142.336180021222 230.29
192 black 0 142.336180021222 222.54
193 black 0 142.336180021222 231.45
194 black 0 142.336180021222 243.14
195 black 0 142.336180021222 248.33
196 violet 0 142.336180021222 270.78
197 violet 0 142.336180021222 307.94
198 red 39168.0700182398 0 275.18
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200 red 39168.0700182398 0 281.56
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202 red 39168.0700182398 0 256.67
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206 black 0 172.59218303622 228.99
207 black 0 172.59218303622 229.6
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209 black 0 172.59218303622 238.54
210 black 0 172.59218303622 247.89
211 black 0 172.59218303622 262
212 violet 0 172.59218303622 288.48
213 violet 0 172.59218303622 326.18
214 violet 0 172.59218303622 373.65
215 red 55274.3725391799 0 320.26
216 red 55274.3725391799 0 323.48
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219 red 55274.3725391799 0 434.8
220 red 55274.3725391799 0 442.92
221 red 55274.3725391799 0 424.79
222 red 55274.3725391799 0 428.42
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224 red 55274.3725391799 0 386.7
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226 black 0 137.245797634156 374.72
227 black 0 137.245797634156 374.67
228 black 0 137.245797634156 403.26
229 black 0 137.245797634156 438.88
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231 black 0 137.245797634156 408.76
232 black 0 137.245797634156 412.58
233 black 0 137.245797634156 410.53
234 black 0 137.245797634156 424.99
235 black 0 137.245797634156 418.2
236 black 0 137.245797634156 420.55
237 black 0 137.245797634156 427.33
238 black 0 137.245797634156 457.71
239 black 0 137.245797634156 452.97
240 black 0 137.245797634156 457.39
241 black 0 137.245797634156 456.79
242 black 0 137.245797634156 438.5
243 violet 0 137.245797634156 514.21
244 violet 0 137.245797634156 571.55
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251 black 0 129.766836014213 662
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259 black 0 129.766836014213 608.77
260 black 0 129.766836014213 599
261 black 0 129.766836014213 608.08
262 black 0 129.766836014213 611.79
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266 black 0 129.766836014213 709.99
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270 black 0 129.766836014213 759.76
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275 red 118177.359889784 0 910.69
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281 red 118177.359889784 0 1052.01
282 red 118177.359889784 0 1176.37
283 red 118177.359889784 0 1270
284 red 118177.359889784 0 1231.8
285 red 118177.359889784 0 1034.79
286 red 118177.359889784 0 952.46
287 red 118177.359889784 0 1081.82
288 red 118177.359889784 0 1211.52
289 black 0 100.694739259542 1173.62
290 black 0 100.694739259542 1241.99
291 violet 0 100.694739259542 1351
292 violet 0 100.694739259542 1535.98
293 violet 0 100.694739259542 1780
294 violet 0 100.694739259542 2016
295 violet 0 100.694739259542 2162.7
296 violet 0 100.694739259542 2509.01
297 violet 0 100.694739259542 2942.24
298 red 250322.087062258 0 2485.95
299 red 250322.087062258 0 2485
300 red 250322.087062258 0 2515.99
301 red 250322.087062258 0 2525.89
302 green 0 131.752627484162 1899.94
303 green 0 131.752627484162 2769.97
304 green 0 131.752627484162 2739.52
305 green 0 131.752627484162 3264.89
306 green 0 131.752627484162 4100
307 red 539299.077502094 0 4093.27
308 red 539299.077502094 0 4349.23
309 red 539299.077502094 0 4599.99
310 red 539299.077502094 0 4238.99
311 red 539299.077502094 0 3695.77
312 red 539299.077502094 0 3668.41
313 red 539299.077502094 0 4322.05
314 red 539299.077502094 0 4573.11
315 red 539299.077502094 0 5561.97
316 red 539299.077502094 0 5899.89
317 red 539299.077502094 0 6173
318 green 0 73.4353701598471 7343.86
319 green 0 73.4353701598471 5699.48
320 green 0 73.4353701598471 8015
321 green 0 73.4353701598471 9235.08
322 green 0 73.4353701598471 11100
323 green 0 73.4353701598471 14255.36
324 green 0 73.4353701598471 19208.06
325 green 0 73.4353701598471 13790
326 red 1022587.52947587 0 13925
327 red 1022587.52947587 0 16439.43
328 red 1022587.52947587 0 13585.01
329 red 1022587.52947587 0 11241.99
330 red 1022587.52947587 0 11713.01
331 red 1022587.52947587 0 8387.58
332 red 1022587.52947587 0 8319.03
333 red 1022587.52947587 0 10600
334 red 1022587.52947587 0 9686.1
335 red 1022587.52947587 0 11368.76
336 red 1022587.52947587 0 9517.07
337 red 1022587.52947587 0 8161.91
338 red 1022587.52947587 0 8632.99
339 red 1022587.52947587 0 6818.64
340 red 1022587.52947587 0 7005.12
341 red 1022587.52947587 0 8306.88
342 red 1022587.52947587 0 8915
343 red 1022587.52947587 0 9313.8
344 red 1022587.52947587 0 9516.99
345 red 1022587.52947587 0 8653.69
346 red 1022587.52947587 0 8523.5
347 red 1022587.52947587 0 7333.24
348 red 1022587.52947587 0 7681.6
349 red 1022587.52947587 0 6758.5
350 red 1022587.52947587 0 6493.26
351 red 1022587.52947587 0 6166.85
352 red 1022587.52947587 0 6367.31
353 red 1022587.52947587 0 6751.23
354 red 1022587.52947587 0 6379.95
355 red 1022587.52947587 0 7375.99
Wohlgemerkt ist für eine Optimierung der Wertverhältnisse (Dollar:BTC) beim Handeln der gesamte Zeitverlauf von oben unnötig, da man sich nur auf die Zeitpunkte konzentrieren muss, bei denen eine Zustandsänderung erfolgt (ca. 17x im oberen Beispiel). Das vereinfacht das Problem ungemein. |
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Abend liebe Bitcoiner. Heute ging es ja mal wieder richtig rund.  Da will ich doch gleich mal weiter machen!  Ich habe weiterhin mit dem Wochen-HMM gespielt (siehe hier https://bitcointalk.org/index.php?topic=26136.msg43170802#msg43170802 und hier https://bitcointalk.org/index.php?topic=4586924.0). Jetzt kommts: ich habe mir überlegt, was passieren würde, wenn man bei jeder Zustandsänderung mit Geld spielte. Die Idee ist: Blase (grün) => long; Bär (rot) => short; Seitwärts (schwarz) => 50:50; und "Bullenfalle" (violett) => long. Dafür muss man jeweils zwei Wochen im Auge behalten, d.h. nehmen wir an heute ist ein Montag, gestern war Sonntag und der HMM hat eine Zustandsänderung vorhergesagt, relativ zum Sonntag davor. Jetzt tauscht man seinen Wert entsprechend der genannten Regeln. Und zwar zum Opening Price der aktuellen Woche, also dem aktuellen Montag. Starteinsatz sind 1000$, los geht es in der Blase Anfang/Mitte 2013. Die Spalten sind Wochen#, HMM-Zustand, Dollar-Balance, Bitcoin-Balance und Opening Price der folgenden Woche: 75 green 0 23.4631628343501 42.62
76 green 0 23.4631628343501 46.93
77 green 0 23.4631628343501 72
78 green 0 23.4631628343501 88
79 green 0 23.4631628343501 134.98
80 green 0 23.4631628343501 61.3
81 green 0 23.4631628343501 100.01
82 green 0 23.4631628343501 138.87
83 red 2648.99108399812 0 112.9
84 red 2648.99108399812 0 111.97
85 red 2648.99108399812 0 111.03
86 red 2648.99108399812 0 123.58
87 red 2648.99108399812 0 127.03
88 red 2648.99108399812 0 119.27
89 red 2648.99108399812 0 100.01
90 red 2648.99108399812 0 104.66
91 red 2648.99108399812 0 97.89
92 red 2648.99108399812 0 78.94
93 red 2648.99108399812 0 86.14
94 black 1324.49554199906 15.5621612266368 85.11
95 black 1324.49554199906 15.5621612266368 89.99
96 black 1324.49554199906 15.5621612266368 96.04
97 black 1324.49554199906 15.5621612266368 93.56
98 black 1324.49554199906 15.5621612266368 98.14
99 black 1324.49554199906 15.5621612266368 109.35
100 black 1324.49554199906 15.5621612266368 118.95
101 black 1324.49554199906 15.5621612266368 123.47
102 black 1324.49554199906 15.5621612266368 127.16
103 black 1324.49554199906 15.5621612266368 124.39
104 black 1324.49554199906 15.5621612266368 124.89
105 black 1324.49554199906 15.5621612266368 117.21
106 black 1324.49554199906 15.5621612266368 126.42
107 violet 0 24.7702781760185 143.84
108 violet 0 24.7702781760185 186.4
109 violet 0 24.7702781760185 203.49
110 violet 0 24.7702781760185 292.88
111 violet 0 24.7702781760185 418.11
112 violet 0 24.7702781760185 725
113 violet 0 24.7702781760185 1016.02
114 red 25389.0397248555 0 1024.98
115 red 25389.0397248555 0 869.14
116 red 25389.0397248555 0 680.99
117 red 25389.0397248555 0 760
118 red 25389.0397248555 0 786.91
119 red 25389.0397248555 0 834.99
120 red 25389.0397248555 0 817.88
121 red 25389.0397248555 0 812.4
122 red 25389.0397248555 0 799.89
123 red 25389.0397248555 0 760.6
124 red 25389.0397248555 0 620.04
125 red 25389.0397248555 0 569.83
126 red 25389.0397248555 0 587.73
127 red 25389.0397248555 0 661.84
128 red 25389.0397248555 0 641.82
129 red 25389.0397248555 0 586.73
130 red 25389.0397248555 0 510.01
131 red 25389.0397248555 0 446.01
132 red 25389.0397248555 0 382.95
133 red 25389.0397248555 0 506.51
134 red 25389.0397248555 0 498.32
135 red 25389.0397248555 0 460.3
136 red 25389.0397248555 0 442.72
137 red 25389.0397248555 0 447.46
138 red 25389.0397248555 0 524.88
139 red 25389.0397248555 0 571.49
140 red 25389.0397248555 0 663.5
141 red 25389.0397248555 0 575.5
142 red 25389.0397248555 0 596.63
143 red 25389.0397248555 0 573.85
144 red 25389.0397248555 0 642.98
145 red 25389.0397248555 0 617.99
146 red 25389.0397248555 0 625.32
147 red 25389.0397248555 0 604
148 red 25389.0397248555 0 584.96
149 red 25389.0397248555 0 588.39
150 red 25389.0397248555 0 511.88
151 red 25389.0397248555 0 525.16
152 red 25389.0397248555 0 507
153 red 25389.0397248555 0 488.88
154 red 25389.0397248555 0 475.2
155 red 25389.0397248555 0 428.95
156 red 25389.0397248555 0 412.39
157 red 25389.0397248555 0 373.92
158 red 25389.0397248555 0 355.43
159 red 25389.0397248555 0 382.08
160 red 25389.0397248555 0 355.9
161 red 25389.0397248555 0 344.73
162 red 25389.0397248555 0 350.73
163 red 25389.0397248555 0 418
164 red 25389.0397248555 0 357.95
165 red 25389.0397248555 0 368.69
166 red 25389.0397248555 0 369.85
167 red 25389.0397248555 0 348.85
168 red 25389.0397248555 0 315
169 red 25389.0397248555 0 318.49
170 red 25389.0397248555 0 315.27
171 red 25389.0397248555 0 268.36
172 red 25389.0397248555 0 210.38
173 red 25389.0397248555 0 253.42
174 red 25389.0397248555 0 227.33
175 black 12694.5198624277 56.6390927694987 224.13
176 black 12694.5198624277 56.6390927694987 234.06
177 black 12694.5198624277 56.6390927694987 235.99
178 black 12694.5198624277 56.6390927694987 257.44
179 black 12694.5198624277 56.6390927694987 275.01
180 black 12694.5198624277 56.6390927694987 286.48
181 black 12694.5198624277 56.6390927694987 268.38
182 black 12694.5198624277 56.6390927694987 242.56
183 black 12694.5198624277 56.6390927694987 257.39
184 black 12694.5198624277 56.6390927694987 236.5
185 black 12694.5198624277 56.6390927694987 222.89
186 black 12694.5198624277 56.6390927694987 219.52
187 black 12694.5198624277 56.6390927694987 239
188 black 12694.5198624277 56.6390927694987 240.09
189 black 12694.5198624277 56.6390927694987 235.75
190 black 12694.5198624277 56.6390927694987 239.97
191 black 12694.5198624277 56.6390927694987 230.29
192 black 12694.5198624277 56.6390927694987 222.54
193 black 12694.5198624277 56.6390927694987 231.45
194 black 12694.5198624277 56.6390927694987 243.14
195 black 12694.5198624277 56.6390927694987 248.33
196 violet 0 103.520398118593 270.78
197 violet 0 103.520398118593 307.94
198 red 28486.7431542744 0 275.18
199 red 28486.7431542744 0 292.57
200 red 28486.7431542744 0 281.56
201 red 28486.7431542744 0 264.56
202 red 28486.7431542744 0 256.67
203 red 28486.7431542744 0 227.82
204 black 14243.3715771372 62.7627195608408 226.94
205 black 14243.3715771372 62.7627195608408 241.23
206 black 14243.3715771372 62.7627195608408 228.99
207 black 14243.3715771372 62.7627195608408 229.6
208 black 14243.3715771372 62.7627195608408 232.02
209 black 14243.3715771372 62.7627195608408 238.54
210 black 14243.3715771372 62.7627195608408 247.89
211 black 14243.3715771372 62.7627195608408 262
212 violet 0 112.136581101111 288.48
213 violet 0 112.136581101111 326.18
214 violet 0 112.136581101111 373.65
215 red 35912.8614634418 0 320.26
216 red 35912.8614634418 0 323.48
217 red 35912.8614634418 0 372.21
218 red 35912.8614634418 0 391.44
219 red 35912.8614634418 0 434.8
220 red 35912.8614634418 0 442.92
221 red 35912.8614634418 0 424.79
222 red 35912.8614634418 0 428.42
223 red 35912.8614634418 0 447.11
224 red 35912.8614634418 0 386.7
225 black 17956.4307317209 44.5856650238887 402.74
226 black 17956.4307317209 44.5856650238887 374.72
227 black 17956.4307317209 44.5856650238887 374.67
228 black 17956.4307317209 44.5856650238887 403.26
229 black 17956.4307317209 44.5856650238887 438.88
230 black 17956.4307317209 44.5856650238887 431.64
231 black 17956.4307317209 44.5856650238887 408.76
232 black 17956.4307317209 44.5856650238887 412.58
233 black 17956.4307317209 44.5856650238887 410.53
234 black 17956.4307317209 44.5856650238887 424.99
235 black 17956.4307317209 44.5856650238887 418.2
236 black 17956.4307317209 44.5856650238887 420.55
237 black 17956.4307317209 44.5856650238887 427.33
238 black 17956.4307317209 44.5856650238887 457.71
239 black 17956.4307317209 44.5856650238887 452.97
240 black 17956.4307317209 44.5856650238887 457.39
241 black 17956.4307317209 44.5856650238887 456.79
242 black 17956.4307317209 44.5856650238887 438.5
243 violet 0 79.5060880645159 514.21
244 violet 0 79.5060880645159 571.55
245 violet 0 79.5060880645159 667.04
246 violet 0 79.5060880645159 761.49
247 red 49689.7149185611 0 624.98
248 black 24844.8574592806 37.5867737659313 661
249 black 24844.8574592806 37.5867737659313 647
250 black 24844.8574592806 37.5867737659313 678.42
251 black 24844.8574592806 37.5867737659313 662
252 black 24844.8574592806 37.5867737659313 629.88
253 black 24844.8574592806 37.5867737659313 590.28
254 black 24844.8574592806 37.5867737659313 568.01
255 black 24844.8574592806 37.5867737659313 576.3
256 black 24844.8574592806 37.5867737659313 572
257 black 24844.8574592806 37.5867737659313 601.74
258 black 24844.8574592806 37.5867737659313 603
259 black 24844.8574592806 37.5867737659313 608.77
260 black 24844.8574592806 37.5867737659313 599
261 black 24844.8574592806 37.5867737659313 608.08
262 black 24844.8574592806 37.5867737659313 611.79
263 black 24844.8574592806 37.5867737659313 639
264 black 24844.8574592806 37.5867737659313 649.31
265 black 24844.8574592806 37.5867737659313 694.02
266 black 24844.8574592806 37.5867737659313 709.99
267 black 24844.8574592806 37.5867737659313 700.02
268 black 24844.8574592806 37.5867737659313 727.03
269 black 24844.8574592806 37.5867737659313 726.98
270 black 24844.8574592806 37.5867737659313 759.76
271 black 24844.8574592806 37.5867737659313 768.19
272 black 24844.8574592806 37.5867737659313 788.17
273 violet 0 65.5532492148164 888.38
274 violet 0 65.5532492148164 1002.4
275 red 59698.6885274411 0 910.69
276 red 59698.6885274411 0 816.23
277 red 59698.6885274411 0 918.36
278 red 59698.6885274411 0 913.76
279 red 59698.6885274411 0 1010.01
280 red 59698.6885274411 0 1002.92
281 red 59698.6885274411 0 1052.01
282 red 59698.6885274411 0 1176.37
283 red 59698.6885274411 0 1270
284 red 59698.6885274411 0 1231.8
285 red 59698.6885274411 0 1034.79
286 red 59698.6885274411 0 952.46
287 red 59698.6885274411 0 1081.82
288 red 59698.6885274411 0 1211.52
289 black 29849.3442637206 25.4335681598137 1173.62
290 black 29849.3442637206 25.4335681598137 1241.99
291 violet 0 47.5278274223752 1351
292 violet 0 47.5278274223752 1535.98
293 violet 0 47.5278274223752 1780
294 violet 0 47.5278274223752 2016
295 violet 0 47.5278274223752 2162.7
296 violet 0 47.5278274223752 2509.01
297 violet 0 47.5278274223752 2942.24
298 red 118151.802580654 0 2485.95
299 red 118151.802580654 0 2485
300 red 118151.802580654 0 2515.99
301 red 118151.802580654 0 2525.89
302 green 0 62.1871230568616 1899.94
303 green 0 62.1871230568616 2769.97
304 green 0 62.1871230568616 2739.52
305 green 0 62.1871230568616 3264.89
306 green 0 62.1871230568616 4100
307 red 254548.68519496 0 4093.27
308 red 254548.68519496 0 4349.23
309 red 254548.68519496 0 4599.99
310 red 254548.68519496 0 4238.99
311 red 254548.68519496 0 3695.77
312 red 254548.68519496 0 3668.41
313 red 254548.68519496 0 4322.05
314 red 254548.68519496 0 4573.11
315 red 254548.68519496 0 5561.97
316 red 254548.68519496 0 5899.89
317 red 254548.68519496 0 6173
318 green 0 34.6614294383281 7343.86
319 green 0 34.6614294383281 5699.48
320 green 0 34.6614294383281 8015
321 green 0 34.6614294383281 9235.08
322 green 0 34.6614294383281 11100
323 green 0 34.6614294383281 14255.36
324 green 0 34.6614294383281 19208.06
325 green 0 34.6614294383281 13790
326 red 482660.404928718 0 13925
327 red 482660.404928718 0 16439.43
328 red 482660.404928718 0 13585.01
329 red 482660.404928718 0 11241.99
330 red 482660.404928718 0 11713.01
331 red 482660.404928718 0 8387.58
332 red 482660.404928718 0 8319.03
333 red 482660.404928718 0 10600
334 red 482660.404928718 0 9686.1
335 red 482660.404928718 0 11368.76
336 red 482660.404928718 0 9517.07
337 red 482660.404928718 0 8161.91
338 red 482660.404928718 0 8632.99
339 red 482660.404928718 0 6818.64
340 red 482660.404928718 0 7005.12
341 red 482660.404928718 0 8306.88
342 red 482660.404928718 0 8915
343 red 482660.404928718 0 9313.8
344 red 482660.404928718 0 9516.99
345 red 482660.404928718 0 8653.69
346 red 482660.404928718 0 8523.5
347 red 482660.404928718 0 7333.24
348 red 482660.404928718 0 7681.6
349 red 482660.404928718 0 6758.5
350 red 482660.404928718 0 6493.26
351 red 482660.404928718 0 6166.85
352 red 482660.404928718 0 6367.31
353 red 482660.404928718 0 6751.23
354 red 482660.404928718 0 6379.95
355 red 482660.404928718 0 7375.99
Natürlich ist sowas rückblickend immer einfach gemacht. Einmal ist nicht klar, ob der HMM nach 75 Wochen schon ein stabiles Modell gefittet hätte. Es wird ausserdem wohl noch zusätzliche Gebühren geben und den Opening Price wird man so auch nicht immer treffen. Die Rechnung ist ohne Steuer! Man kann aber prinzipiell den entsprechenden Prozentsatz (20%???) alle 52 Wochen vom Gewinn abziehen. Und ich habe mich sicherlich irgendwo vertan, Indizes vertauscht oder verrechnet (z.B. bei der 50:50-Kalkulation) u.ä.. Das sieht nämlich viel zu schön aus um wahr zu sein. Aber als Werbung sollte das ganz gut funktionieren. Wer dadurch reich wird kann mir dann gerne was davon abgeben . Hätte man die 23 Coins vom Start liegen gelassen, dann hätte man aktuell "nur" umgerechnet ca. 184000$ und hätte man diese beim ATH verkauft ca. 460000$. Der Unterschied ist also doch gar nicht so gross ... aber wer trifft schon immer das Top? Das Problem scheint hier zu sein, dass man mit einer Wochenauflösung das ATH, also die richtige Übertreibung, gar nicht zu sehen bekommt. Von daher vielleicht doch nicht so schlecht. Und man kann den HMM ja alternativ auf kleinere Zeitabstände einstellen bzw trainieren. Es stellt sich aber trotzdem die Frage ob man sich den Stress überhaupt geben möchte und nicht einfach hodled. Wobei, das Maximum an Coins zwischen drin waren 112 BTC, wenn man die behalten hätte ... da geht also noch was!Das Modell bzw. die Methode ist natürlich Dollar zentriert, ein Bitcoin bleibt auch hier weiterhin exakt ein Bitcoin!!!1 Anbei noch der Code (in meinem Modell ist Zustand 1 grün, Zustand 2 rot, Zustand 3 schwarz und Zustand 4 violett): dol <- 1000;
btc <- 0;
col <- NULL;
for (i in 75:(nrow(post_probs4)-1)){
op <- y$OPEN_PRICE[i+1]; # opening price monday
os <- post_probs4[i-1,1]; # state prediction sunday before last sunday
ns <- post_probs4[i,1]; # state prediction last sunday
if (os != ns || is.null(col)){
# if green, go long
if (ns == 1){
col <- "green";
btc <- btc + dol/op;
dol <- 0;
}
# if red, go short
if (ns == 2){
col <- "red";
dol <- dol + btc*op;
btc <- 0;
}
# if black, make 50:50
if (ns == 3){
col <- "black";
# more dollars?
if (dol > btc*op){
btc_new <- btc + 0.5*(dol - btc*op)/op;
dol_new <- dol - 0.5*(dol - btc*op);
}
# more btc?
if (dol < btc*op){
btc_new <- btc - 0.5*(dol - btc*op)/op;
dol_new <- dol + 0.5*(dol - btc*op);
}
dol <- dol_new;
btc <- btc_new;
}
# if violet, go long
if (ns == 4){
col <- "violet";
btc <- btc + dol/op;
dol <- 0;
}
}
cat(paste(i, col, dol, btc, op, sep="\t")); cat("\n");
}
Edit: Da fällt mir ein, dass man ja nun auch noch die Tauschverhältnisse optimieren könnte. Oberes Beispiel ist ja ziemlich naiv: 0:100, 100:0, 50:50 und 0:100. Das sind ja nur vier Parameter. Man könnte also den Raum der Verhältnisse absuchen. Bei 10% Sprüngen sind das nur 10000 Möglichkeiten und dann die Verhältnisse nehmen welche den maximalen Wertoutcome (in Dollar oder BTC) erzeugen. Ob so eine Optimierung dann aber auch für die Zukunft gülitg ist, das weiss ich auch nicht. |
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Ich habe heute noch ein wenig mit diesem HMM https://bitcointalk.org/index.php?topic=26136.msg43079164#msg43079164( https://bitcointalk.org/index.php?topic=26136.msg43090076#msg43090076) gespielt und ein bisschen im Internet rumgeguckt, ob man denn nicht auch die Zukunft simulieren kann. Ein gefitteter HMM kann ja wie ein (etwas komplexerer) Würfel genutzt werden, indem man sich eine Sequenz gegeben die Übergangswahrscheinlichkeiten simulieren lässt. Das habe ich mal für ein paar Wochen gemacht. Dabei habe ich mir jeweils 1000 Simulationen pro Woche ausgeben lassen und dann das Auftreten der entsprechenden Zustände gezählt. Für die erste Woche ist das Resultat natürlich trivial und sollten grob den Übergangswahrscheinlichkeiten aus dem roten Zustand heraus entsprechen: 91.1% für Rot, 6.3% für Schwarz, 2.7% für Grün und 0% für Violett. Die darauf folgenden Wochen sind dann schon schwieriger zu simulieren (wenn man es selbst macht, R stellt aber Funktionalität bereit, siehe weiter unten). Ich habe schlecht programmiert, deswegen ist die Berechnung extrem langsam (bzw. füllen die Bitstamp-Daten meinen Speicher gut aus, mehr RAM ist also von Vorteil), das lässt sich aber (trotzdem) noch beschleunigen, deshalb bisher auch nur die paar Wochen ... | Woche | Grün | Rot | Schwarz | Violett | | 1 | 3.2% | 90.7% | 6.1% | 0% | | 2 | 4.9% | 81.3% | 13.1% | 0.7% | | 3 | 6.4% | 76.0% | 16.8% | 0.8% | | 4 | 8.1% | 72.5% | 17.4% | 2.0% | | 31 | 15.7% | 46.9% | 30.0% | 7.4% | | 32 | 14.0% | 47.6% | 29.2% | 9.2% | | 33 | 14.3% | 47.4% | 30.9% | 7.4% |
Wie man sieht ist man nach 33 Wochen immer noch zu fast 50% im roten Zustand, wobei man natürlich zählen müsste wie oft man aus diesem vorher raus und wieder zurückgesprungen ist. D.h. das ist nicht umbedingt ein Widerspruch zu der Aussage, dass man in 95% der Fälle nach 33 Wochen mindestens einmal den roten Zustand verlassen hat. Man landet also scheinbar in einer Art Gleichgewicht: Zu fast 50% hat man bearishes Sentiment, zu 30% eine Seitwärtsbewegung, zu 7-9% gibt es diese "Bullenfallen" und zu ca. 15% Blasen. Der grundlegende Code, welchen ich noch in den entsprechenden Thread ( https://bitcointalk.org/index.php?topic=4586924.msg41380372#msg41380372) einbauen werde: # für die Zustandszählung
states <- c(0, 0, 0, 0);
# gefitteten HMM in neue Variable zum experimentieren
hmmsim4 <- hmmfit4;
# Klasse des HMMs ändern, sonst funktioniert die simulate-Funktion nicht
class(hmmsim4) <- "depmix";
# tausend mal eine Sequenz simulieren
for (i in 1:1000){
# etwas verbose-Output
if (i %% 10 == 0)
print(i);
# simuliere Sequenz
sim <- simulate(hmmsim4);
# hole den Zustand von Woche 1 in der Zukunft, sim@states[1] scheint nämlich der Startzustand zu sein und da passiert nichts)
# die "2" also nach Interesse ändern, man kann natürlich auch gleich alle Woche von Interesse aus der Sequenz ziehen
state <- sim@states[2];
# zähle den aktuellen Zustand hoch
states[state] <- states[state]+1;
}
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Übrigens hat keine einziger der Kommentatoren die Mechanismen und die sich daraus zwingend ergebende Konsequenz (siehe oben) erkannt. Ich habe gerade ein Deja-Vu und muss an den Film "Sie Leben" denken.
"Sie Leben", ein echter Klassiker, welchen ich jedem ans Herz legen möchte.  |
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*schnipp schnapp*
... Ich habe alles zum Nachbauen im Forum hinterlassen. Wenn dies für Dich nicht ausreicht, dann liegt es schlicht an Dir.
(Was wir denken und fühlen (Was wir in Worte fassen können (Was wir sagen (Was andere davon verstehen)))) Hmm ... ich bin ein überzeugter Verfechter des Learning by Doing. Deswegen sollte eigentlich jeglicher Code von mir lauffähig oder einfach zu korrigieren sein. Copy und Paste sollte also zum Spielen ausreichen (d.h. Parameter variieren etc. pp.). Was nicht immer leicht ist, ist die Installation der notwendigen Software. Das kann zu Problemen führen wenn man diese zum ersten Mal benutzt sodass man möglicherweise schnell die Lust verliert. Mir persönlich ist es ja egal was du schreibst und es stört mich auch nicht. Aber, ist es sinnvoll in einer Sprache (deine Bilder und Ausführungen) zu schreiben, die ohne Übersetzung ("habe alles zum Nachbauen im Forum hinterlassen") nicht zu verstehen ist? Hier nochmal der Link wo alles aufgeführt ist: https://bitcointalk.org/index.php?topic=4586924.0Ich habe den Code natürlich schon weiterentwickelt, wobei das nur Kleinigkeiten sind, welche die Darstellung betreffen. |
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*schnipp schnapp*
... Ich habe alles zum Nachbauen im Forum hinterlassen. Wenn dies für Dich nicht ausreicht, dann liegt es schlicht an Dir.
(Was wir denken und fühlen (Was wir in Worte fassen können (Was wir sagen (Was andere davon verstehen)))) Hmm ... ich bin ein überzeugter Verfechter des Learning by Doing. Deswegen sollte eigentlich jeglicher Code von mir lauffähig oder einfach zu korrigieren sein. Copy und Paste sollte also zum Spielen ausreichen (d.h. Parameter variieren etc. pp.). Was nicht immer leicht ist, ist die Installation der notwendigen Software. Das kann zu Problemen führen wenn man diese zum ersten Mal benutzt sodass man möglicherweise schnell die Lust verliert. |
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schreib am besten mal dabei wann genau Woche 326 war. Und was nochmal alle Farben bedeuten.
Wir sind noch in Woche 30. von 2018. Die aktuelle Woche im Plot ist 356 (seit es Bitstampdaten gibt, siehe https://bitcointalk.org/index.php?topic=4586924.0). Demnach wäre 326 um den Jahreswechsel herum gewesen. Dass die Daten (Datums) an die x-Achse müssen, das steht noch auf meiner Liste. Zu den Farben: Ein HMM dieser Art fittet ein Model an die Daten. Ich bin jetzt davon ausgegangen, dass es vier Zustände gibt: Blase, Bullish/Seitwärts, Bearish/Seitwärts, Bearish. Man kann aber eine beliebige Anzahl an Zuständen annehmen, wie nützlich diese dann sind ist natürlich fraglich. Wie bzw. an welches Sentiment die vier Zustände gefittet werden, dies ist der eigenen Interpretation überlassen. Aber Du hast recht, eine Legende macht auch noch Sinn! Ich habe die vier Zustände mit dem Sentiment rückblickend an entsprechenden Zeitpunkten korreliert, dann bekommt man folgende Zuordnung: - Grün = Blase
- Violett = Bullish bzw. Bullenfalle
- Schwarz = Seitwärts
- Rot = Bearisch
Die Übergänge sind natürlich fliessend. |
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*schnipp schnapp*
Du kannst das jetzt weiter jeden Sonntag machen.
Nur leider nutzt das nichts, wenn alle dummen (alle ausser dir) es nicht verstehen.
Wenn Dich das stört, dann ignoriere es doch einfach. Ich habe alles zum Nachbauen im Forum hinterlassen. Wenn dies für Dich nicht ausreicht, dann liegt es schlicht an Dir. |
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*schnipp schnapp*
Wenn ich das richtig interpretiere: Bearish (rot) und bullish (violett) ausgeglichen, seitwärts und Blase gegen 0?
Ja. Wobei ich persönlich Violett nicht als Bullish interpretieren würde, das mag aber Geschmackssache sein. Violett scheint bzw. kann imho eher sowas wie eine Bullenfalle sein. Wenn man sich den gesamten Plot über alle Wochen anguckt, dann scheint bei violetten Ausschlägen auch der Preis nach oben hin auszuschlagen. Danach kann wieder der grüne oder rote Zustand kommen, am wahrscheinlichsten ist aber wieder der Rote, welchen ich auch als Bearish interpretiere. Dies kann man auch anhand des Überganggraphen sehen. Aber kurzfristige Bullenruns sind ja auch irgendwie Bullenruns. Betreffend der Übergangswahrscheinlichkeiten - Overall mit höchster Wahrscheinlichkeit bleibt bearish intakt?
Ja. Aber aktuell mit Tendenz nach unten. Nichtsdestotrotz, der HMM gibt den wahrscheinlichsten Weg gegeben die Daten durch den Graphen an sowie die Wahrscheinlichkeit für die einzelnen Zustände an einem gegegebenen Zeitpunkt. Wir sind noch im roten Zustand. Interessant werden also die nächsten Sonntage. Wenn bullish zu bearish 0.285 Wahrscheinlichkeit aufweist, liegt m Umkehrschluss die Übergangswahrscheinlichkeit von bearish zu bullish bei 0.715?
Nein! Denn es gibt keine direkte Verbindung von Rot zu Violett. Hingegen gibt es eine direkte Verbindung von Violett nach Rot mit P=0.285, aber um von Rot nach Violett zu kommen muss man über Schwarz gehen. Wie oben schon erwähnt: Der HMM gibt Wahrscheinlichkeiten für die entsprechenden Zustände zu einem bestimmten Zeitpunkt an. Diese habe ich geplottet. Zusätzlich gibt er den wahrscheinlichsten Weg durch den Graphen an. Wir sind immer noch im roten Zustand. Wenn sich der Graph mit den Übergangswahrscheinlichkeiten nicht ändert, dann MUSS vor dem violetten Zustand erst noch der Schwarze kommen. Anders kann man von Rot nicht zu Violett kommen (EditEdit: siehe auch die kurze schwarze Phase bei ca. 290). Oder ich habe einen Fehler bei der Darstellung der Übergangswahrscheinlichkeiten gemacht ... Ich sollte wohl noch eine Leiste in den Plot einführen, welche die wahrscheinlichste Folge der Zustände farblich darstellt (sowas wie "....RRRRRGGGGRRRRRSSSSSRRRR...") um diese gegen die Wahrscheinlichkeiten abzugrenzen. Von daher ist Deine Frage vollkommen berechtigt. Edit: Anbei der HMM mit den jeweiligen Zuständen:  Was wiederum ziemlich interessant ist, da zwischen ca. 170-200 der schwarze Zustand vorherrscht obwohl die Wahrscheinlichkeiten teilweise den roten Zustand präferieren ... |
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