Topic: Methoden und Algorithmen zur fortgeschrittenen Kursanalyse (Read 1680 times)
Highly fortgeschrittene statistics:
HMM-Update (siehe unten).
Änderungen:
Wie führt man den Code aus:
Oder Code in Datei hmm.py abspeichern und dann
HMM bis einschliesslich dieser Woche:
Code:
Änderungen:
- Die Höhe des MA50 und MA200 ist jetzt korrekt(er);
- Die x-Achsenbeschriftung ist jetzt konstant(er);
- Die Halvings sind markiert.
Wie führt man den Code aus:
- python3 starten;
- Code reinkopieren.
Oder Code in Datei hmm.py abspeichern und dann
Code:
python3 hmm.py
aufrufen.HMM bis einschliesslich dieser Woche:
Code:
Code:
import os;
import re;
import wget; # pip3 install wget
import numpy; # pip3 install numpy
import pandas; # pip3 install pandas
import matplotlib; # pip3 install matplotlib
from hmmlearn import hmm; # pip install --upgrade --user hmmlearn
######################################################################
# weighted mean
def wm(x):
return (x['VOLUME'] * x['PRICE']).sum()/x['VOLUME'].sum();
# weighted mean for rolling window
def rolling_wm(ser):
return (subdata['VOLUME'].loc[ser.index] * subdata['PRICE'].loc[ser.index]).sum()/subdata['VOLUME'].loc[ser.index].sum();
# removes incomplete weeks
def rm(df, column, n):
for i in range(n):
if df[column].iloc[0] != subdata[column].iloc[i]:
return df.iloc[i:df.shape[0]];
return df;
def fill(df, column):
x = numpy.zeros([df.shape[0]]);
c = 0; x[0] = c;
for i in range(df.shape[0]-1):
if df[column].iloc[i] != df[column].iloc[i+1]:
c += 1;
x[i+1] = c;
return x.astype(int);
######################################################################
# download and/or load bitstamp data
file_name = 'bitstampUSD.csv.gz';
# but make sure, that the file is up to date
# if the file already exists locally, the current one
# is not downloaded, thus, remove the local version
if os.path.exists(file_name) == False:
file_name = wget.download('https://api.bitcoincharts.com/v1/csv/bitstampUSD.csv.gz');
data = pandas.read_csv(file_name, compression='gzip', header=None);
data.columns = ['EPOCH', 'PRICE', 'VOLUME'];
data = data.sort_values(by='EPOCH');
data['DATE'] = pandas.to_datetime(data['EPOCH'],unit='s').dt.tz_localize('utc').dt.tz_convert('Europe/Berlin');
data['DAY'] = [str(x) for x in pandas.Series(data['DATE']).dt.date];
# firstly group by day for faster processing
subdata = data.groupby('DAY').first();
subdata['OPEN'] = data.groupby('DAY').first()['PRICE'];
subdata['CLOSE'] = data.groupby('DAY').last()['PRICE'];
subdata['MAX'] = data.groupby('DAY').max()['PRICE'];
subdata['MIN'] = data.groupby('DAY').min()['PRICE'];
subdata['VOLUME'] = data.groupby('DAY').sum()['VOLUME'];
subdata['PRICE'] = data.groupby(['DAY']).apply(wm);
# weighted moving average, not sure whether this makes a difference
rol = subdata['PRICE'].rolling(50); subdata['MA50'] = rol.apply(rolling_wm, raw=False);
rol = subdata['PRICE'].rolling(200); subdata['MA200'] = rol.apply(rolling_wm, raw=False);
#subdata['MA50'] = subdata["PRICE"].rolling(50).mean();
#subdata['MA200'] = subdata["PRICE"].rolling(200).mean();
subdata['RETURN'] = (subdata['CLOSE'] - subdata['OPEN'])/subdata['OPEN'];
subdata['WEEK'] = [str(pandas.Timestamp(x).week) for x in subdata['DATE']];
######################################################################
# not very elegant way to get unique week annotation
# remove first incomplete WEEK
subdata = rm(subdata, 'WEEK', 7);
# remove last incomplete WEEK
subdata = subdata.sort_values(by='EPOCH', ascending=False);
subdata = rm(subdata, 'WEEK', 7);
subdata = subdata.sort_values(by='EPOCH');
subdata['WEEK'] = fill(subdata,'WEEK');
######################################################################
# secondly group by week
subsubdata = subdata.groupby('WEEK').first();
subsubdata['DAY'] = [str(x) for x in pandas.Series(subsubdata['DATE']).dt.date];
subsubdata['OPEN'] = subdata.groupby('WEEK').first()['OPEN'];
subsubdata['CLOSE'] = subdata.groupby('WEEK').last()['CLOSE'];
subsubdata['MAX'] = subdata.groupby('WEEK').max()['MAX'];
subsubdata['MIN'] = subdata.groupby('WEEK').min()['MIN'];
subsubdata['VOLUME'] = subdata.groupby('WEEK').sum()['VOLUME'];
subsubdata['PRICE'] = subdata.groupby(['WEEK']).apply(wm);
subsubdata['LOG10_PRICE'] = numpy.log10(subsubdata['PRICE']);
max_log10_price = numpy.amax(subsubdata['LOG10_PRICE']);
subsubdata['LOG10_PRICE'] = subsubdata['LOG10_PRICE']/max_log10_price;
subsubdata['LOG10_MA50'] = numpy.log10(subsubdata['MA50']);
subsubdata['LOG10_MA50'] = subsubdata['LOG10_MA50']/max_log10_price; # it's all relative to the price
subsubdata['LOG10_MA200'] = numpy.log10(subsubdata['MA200']);
subsubdata['LOG10_MA200'] = subsubdata['LOG10_MA200']/max_log10_price; # it's all relative to the price
subsubdata['RETURN'] = (subsubdata['CLOSE'] - subsubdata['OPEN'])/subsubdata['OPEN'];
# at least not wrong ...
subsubdata = subsubdata.sort_values(by='EPOCH');
# create a model and fit it to data
model = hmm.GaussianHMM(4, "diag", n_iter=1000);
X = numpy.asarray(subsubdata['RETURN']).reshape(-1,1);
fit = model.fit(X);
hidden_states = model.predict(X);
hidden_probs = model.predict_proba(X);
df = pandas.DataFrame(hidden_probs);
df.columns = ['0', '1', '2', '3'];
# my sentiment definition
bubble_state = hidden_states[numpy.where(subsubdata['DATE']=='2011-09-19 15:47:03+0200')[0][0]];
sideways_state = hidden_states[numpy.where(subsubdata['DATE']=='2016-10-03 00:00:18+0200')[0][0]];
bullish_state = hidden_states[numpy.where(subsubdata['DATE']=='2013-02-11 00:57:24+0100')[0][0]];
bearish_state = list(set([0,1,2,3]).difference([bubble_state, sideways_state, bullish_state]))[0];
state_index = {'violet':str(bubble_state), 'green':str(bullish_state), 'black':str(sideways_state), 'red':str(bearish_state)};
state_index_= {str(bubble_state):'violet', str(bullish_state):'green', str(sideways_state):'black', str(bearish_state):'red'};
# plot the result
import matplotlib.pyplot as plt;
fig, ax = plt.subplots(figsize=(2.24,2.24));
df[state_index['violet']].plot(ax=ax, color='violet', linewidth=0.6, label='bubble');
df[state_index['green']].plot(ax=ax, color='green', linewidth=0.6, label='bullish');
df[state_index['black']].plot(ax=ax, color='black', linewidth=0.6, label='sideways');
df[state_index['red']].plot(ax=ax, color='red', linewidth=0.6, label='bearish');
subsubdata['LOG10_PRICE'].plot(ax=ax, color='blue', linewidth=0.6, label='log10(price)');
subsubdata['LOG10_MA50'].plot(ax=ax, color='cyan', linewidth=0.6, label='log10(MA50)');
subsubdata['LOG10_MA200'].plot(ax=ax, color='orange', linewidth=0.6, label='log10(MA200)');
for i in range(len(hidden_states)):
rect = matplotlib.patches.Rectangle((i-0.5,0),1,-0.1,linewidth=1,edgecolor='none',facecolor=state_index_[str(hidden_states[i])]);
ax.add_patch(rect);
blubb = [str(x) for x in subsubdata["DATE"]];
blubb = [re.match('^[0-9]{4}', x).group() for x in blubb];
indices = [];
for i in range(len(blubb)-1):
if blubb[i] != blubb[i+1]:
indices.append(i+1);
quarts = [0, 26];
ticks = [];
for index in indices:
for quart in quarts:
if index + quart > len(blubb):
break;
ticks.append(index + quart);
ticks = numpy.asarray(ticks);
ax.legend();
plt.xticks(ticks=ticks, labels=subsubdata['DAY'].iloc[ticks], rotation='horizontal');
for tick in ax.xaxis.get_major_ticks():
tick.label.set_fontsize(7);
plt.title('Four states HMM (last week starting at ' + subsubdata['DAY'].iloc[subsubdata.shape[0]-1] + ')');
# first halving ~ 1354060800 (2012-11-28)
i = numpy.amax(numpy.where(subsubdata["EPOCH"] < 1354060800));
plt.axvline(i, linewidth=0.6);
# second halving ~ 1468022400 (2016-07-09)
i = numpy.amax(numpy.where(subsubdata["EPOCH"] < 1468022400));
plt.axvline(i, linewidth=0.6);
# third halving ~ 1589155200 (2020-05-11)
i = numpy.amax(numpy.where(subsubdata["EPOCH"] < 1589155200));
plt.axvline(i, linewidth=0.6);
plt.show();
import re;
import wget; # pip3 install wget
import numpy; # pip3 install numpy
import pandas; # pip3 install pandas
import matplotlib; # pip3 install matplotlib
from hmmlearn import hmm; # pip install --upgrade --user hmmlearn
######################################################################
# weighted mean
def wm(x):
return (x['VOLUME'] * x['PRICE']).sum()/x['VOLUME'].sum();
# weighted mean for rolling window
def rolling_wm(ser):
return (subdata['VOLUME'].loc[ser.index] * subdata['PRICE'].loc[ser.index]).sum()/subdata['VOLUME'].loc[ser.index].sum();
# removes incomplete weeks
def rm(df, column, n):
for i in range(n):
if df[column].iloc[0] != subdata[column].iloc[i]:
return df.iloc[i:df.shape[0]];
return df;
def fill(df, column):
x = numpy.zeros([df.shape[0]]);
c = 0; x[0] = c;
for i in range(df.shape[0]-1):
if df[column].iloc[i] != df[column].iloc[i+1]:
c += 1;
x[i+1] = c;
return x.astype(int);
######################################################################
# download and/or load bitstamp data
file_name = 'bitstampUSD.csv.gz';
# but make sure, that the file is up to date
# if the file already exists locally, the current one
# is not downloaded, thus, remove the local version
if os.path.exists(file_name) == False:
file_name = wget.download('https://api.bitcoincharts.com/v1/csv/bitstampUSD.csv.gz');
data = pandas.read_csv(file_name, compression='gzip', header=None);
data.columns = ['EPOCH', 'PRICE', 'VOLUME'];
data = data.sort_values(by='EPOCH');
data['DATE'] = pandas.to_datetime(data['EPOCH'],unit='s').dt.tz_localize('utc').dt.tz_convert('Europe/Berlin');
data['DAY'] = [str(x) for x in pandas.Series(data['DATE']).dt.date];
# firstly group by day for faster processing
subdata = data.groupby('DAY').first();
subdata['OPEN'] = data.groupby('DAY').first()['PRICE'];
subdata['CLOSE'] = data.groupby('DAY').last()['PRICE'];
subdata['MAX'] = data.groupby('DAY').max()['PRICE'];
subdata['MIN'] = data.groupby('DAY').min()['PRICE'];
subdata['VOLUME'] = data.groupby('DAY').sum()['VOLUME'];
subdata['PRICE'] = data.groupby(['DAY']).apply(wm);
# weighted moving average, not sure whether this makes a difference
rol = subdata['PRICE'].rolling(50); subdata['MA50'] = rol.apply(rolling_wm, raw=False);
rol = subdata['PRICE'].rolling(200); subdata['MA200'] = rol.apply(rolling_wm, raw=False);
#subdata['MA50'] = subdata["PRICE"].rolling(50).mean();
#subdata['MA200'] = subdata["PRICE"].rolling(200).mean();
subdata['RETURN'] = (subdata['CLOSE'] - subdata['OPEN'])/subdata['OPEN'];
subdata['WEEK'] = [str(pandas.Timestamp(x).week) for x in subdata['DATE']];
######################################################################
# not very elegant way to get unique week annotation
# remove first incomplete WEEK
subdata = rm(subdata, 'WEEK', 7);
# remove last incomplete WEEK
subdata = subdata.sort_values(by='EPOCH', ascending=False);
subdata = rm(subdata, 'WEEK', 7);
subdata = subdata.sort_values(by='EPOCH');
subdata['WEEK'] = fill(subdata,'WEEK');
######################################################################
# secondly group by week
subsubdata = subdata.groupby('WEEK').first();
subsubdata['DAY'] = [str(x) for x in pandas.Series(subsubdata['DATE']).dt.date];
subsubdata['OPEN'] = subdata.groupby('WEEK').first()['OPEN'];
subsubdata['CLOSE'] = subdata.groupby('WEEK').last()['CLOSE'];
subsubdata['MAX'] = subdata.groupby('WEEK').max()['MAX'];
subsubdata['MIN'] = subdata.groupby('WEEK').min()['MIN'];
subsubdata['VOLUME'] = subdata.groupby('WEEK').sum()['VOLUME'];
subsubdata['PRICE'] = subdata.groupby(['WEEK']).apply(wm);
subsubdata['LOG10_PRICE'] = numpy.log10(subsubdata['PRICE']);
max_log10_price = numpy.amax(subsubdata['LOG10_PRICE']);
subsubdata['LOG10_PRICE'] = subsubdata['LOG10_PRICE']/max_log10_price;
subsubdata['LOG10_MA50'] = numpy.log10(subsubdata['MA50']);
subsubdata['LOG10_MA50'] = subsubdata['LOG10_MA50']/max_log10_price; # it's all relative to the price
subsubdata['LOG10_MA200'] = numpy.log10(subsubdata['MA200']);
subsubdata['LOG10_MA200'] = subsubdata['LOG10_MA200']/max_log10_price; # it's all relative to the price
subsubdata['RETURN'] = (subsubdata['CLOSE'] - subsubdata['OPEN'])/subsubdata['OPEN'];
# at least not wrong ...
subsubdata = subsubdata.sort_values(by='EPOCH');
# create a model and fit it to data
model = hmm.GaussianHMM(4, "diag", n_iter=1000);
X = numpy.asarray(subsubdata['RETURN']).reshape(-1,1);
fit = model.fit(X);
hidden_states = model.predict(X);
hidden_probs = model.predict_proba(X);
df = pandas.DataFrame(hidden_probs);
df.columns = ['0', '1', '2', '3'];
# my sentiment definition
bubble_state = hidden_states[numpy.where(subsubdata['DATE']=='2011-09-19 15:47:03+0200')[0][0]];
sideways_state = hidden_states[numpy.where(subsubdata['DATE']=='2016-10-03 00:00:18+0200')[0][0]];
bullish_state = hidden_states[numpy.where(subsubdata['DATE']=='2013-02-11 00:57:24+0100')[0][0]];
bearish_state = list(set([0,1,2,3]).difference([bubble_state, sideways_state, bullish_state]))[0];
state_index = {'violet':str(bubble_state), 'green':str(bullish_state), 'black':str(sideways_state), 'red':str(bearish_state)};
state_index_= {str(bubble_state):'violet', str(bullish_state):'green', str(sideways_state):'black', str(bearish_state):'red'};
# plot the result
import matplotlib.pyplot as plt;
fig, ax = plt.subplots(figsize=(2.24,2.24));
df[state_index['violet']].plot(ax=ax, color='violet', linewidth=0.6, label='bubble');
df[state_index['green']].plot(ax=ax, color='green', linewidth=0.6, label='bullish');
df[state_index['black']].plot(ax=ax, color='black', linewidth=0.6, label='sideways');
df[state_index['red']].plot(ax=ax, color='red', linewidth=0.6, label='bearish');
subsubdata['LOG10_PRICE'].plot(ax=ax, color='blue', linewidth=0.6, label='log10(price)');
subsubdata['LOG10_MA50'].plot(ax=ax, color='cyan', linewidth=0.6, label='log10(MA50)');
subsubdata['LOG10_MA200'].plot(ax=ax, color='orange', linewidth=0.6, label='log10(MA200)');
for i in range(len(hidden_states)):
rect = matplotlib.patches.Rectangle((i-0.5,0),1,-0.1,linewidth=1,edgecolor='none',facecolor=state_index_[str(hidden_states[i])]);
ax.add_patch(rect);
blubb = [str(x) for x in subsubdata["DATE"]];
blubb = [re.match('^[0-9]{4}', x).group() for x in blubb];
indices = [];
for i in range(len(blubb)-1):
if blubb[i] != blubb[i+1]:
indices.append(i+1);
quarts = [0, 26];
ticks = [];
for index in indices:
for quart in quarts:
if index + quart > len(blubb):
break;
ticks.append(index + quart);
ticks = numpy.asarray(ticks);
ax.legend();
plt.xticks(ticks=ticks, labels=subsubdata['DAY'].iloc[ticks], rotation='horizontal');
for tick in ax.xaxis.get_major_ticks():
tick.label.set_fontsize(7);
plt.title('Four states HMM (last week starting at ' + subsubdata['DAY'].iloc[subsubdata.shape[0]-1] + ')');
# first halving ~ 1354060800 (2012-11-28)
i = numpy.amax(numpy.where(subsubdata["EPOCH"] < 1354060800));
plt.axvline(i, linewidth=0.6);
# second halving ~ 1468022400 (2016-07-09)
i = numpy.amax(numpy.where(subsubdata["EPOCH"] < 1468022400));
plt.axvline(i, linewidth=0.6);
# third halving ~ 1589155200 (2020-05-11)
i = numpy.amax(numpy.where(subsubdata["EPOCH"] < 1589155200));
plt.axvline(i, linewidth=0.6);
plt.show();
Habe den HMM auf python3 umgestellt, da
Plot:
- die HMM-Funktion in R nicht mehr konvergiert bzw. eine Fehlermeldung zurückgibt (warum auch immer),
- die Datenprozessierung schneller ist,
- es weniger Speicher braucht.
Code:
import os;
import wget; # pip3 install wget
import numpy; # pip3 install numpy
import pandas; # pip3 install pandas
import matplotlib; # pip3 install matplotlib
from hmmlearn import hmm; # pip install --upgrade --user hmmlearn
######################################################################
# weighted mean
def wm(x):
return (x['VOLUME'] * x['PRICE']).sum()/x['VOLUME'].sum();
# removes incomplete weeks
def rm(df, column, n):
for i in range(n):
if df[column].iloc[0] != subdata[column].iloc[i]:
return df.iloc[i:df.shape[0]];
return df;
def fill(df, column):
x = numpy.zeros([df.shape[0]]);
c = 0; x[0] = c;
for i in range(df.shape[0]-1):
if df[column].iloc[i] != df[column].iloc[i+1]:
c += 1;
x[i+1] = c;
return x.astype(int);
######################################################################
# download and/or load bitstamp data
file_name = 'bitstampUSD.csv.gz';
# but make sure, that the file is up to date
if os.path.exists(file_name) == False:
file_name = wget.download('https://api.bitcoincharts.com/v1/csv/bitstampUSD.csv.gz');
data = pandas.read_csv(file_name, compression='gzip', header=None);
data.columns = ['EPOCH', 'PRICE', 'VOLUME'];
data = data.sort_values(by='EPOCH');
data['DATE'] = pandas.to_datetime(data['EPOCH'],unit='s').dt.tz_localize('utc').dt.tz_convert('Europe/Berlin');
data['DAY'] = [str(x) for x in pandas.Series(data['DATE']).dt.date];
# firstly group by day for faster processing
subdata = data.groupby('DAY').first();
subdata['OPEN'] = data.groupby('DAY').first()['PRICE'];
subdata['CLOSE'] = data.groupby('DAY').last()['PRICE'];
subdata['MAX'] = data.groupby('DAY').max()['PRICE'];
subdata['MIN'] = data.groupby('DAY').min()['PRICE'];
subdata['VOLUME'] = data.groupby('DAY').sum()['VOLUME'];
subdata['PRICE'] = data.groupby(['DAY']).apply(wm);
subdata['MA50'] = subdata["MAX"].rolling(50).mean();
subdata['MA200'] = subdata["MAX"].rolling(200).mean();
subdata['RETURN'] = (subdata['CLOSE'] - subdata['OPEN'])/subdata['OPEN'];
subdata['WEEK'] = [str(pandas.Timestamp(x).week) for x in subdata['DATE']];
######################################################################
# not very elegant way to get unique week annotation
# remove first incomplete WEEK
subdata = rm(subdata, 'WEEK', 7);
# remove last incomplete WEEK
subdata = subdata.sort_values(by='EPOCH', ascending=False);
subdata = rm(subdata, 'WEEK', 7);
subdata = subdata.sort_values(by='EPOCH');
subdata['WEEK'] = fill(subdata,'WEEK');
######################################################################
# secondly group by week
subsubdata = subdata.groupby('WEEK').first();
subsubdata['DAY'] = [str(x) for x in pandas.Series(subsubdata['DATE']).dt.date];
subsubdata['OPEN'] = subdata.groupby('WEEK').first()['OPEN'];
subsubdata['CLOSE'] = subdata.groupby('WEEK').last()['CLOSE'];
subsubdata['MAX'] = subdata.groupby('WEEK').max()['MAX'];
subsubdata['MIN'] = subdata.groupby('WEEK').min()['MIN'];
subsubdata['VOLUME'] = subdata.groupby('WEEK').sum()['VOLUME'];
subsubdata['PRICE'] = subdata.groupby(['WEEK']).apply(wm);
subsubdata['LOG10_PRICE'] = numpy.log10(subsubdata['PRICE']);
subsubdata['LOG10_PRICE'] = subsubdata['LOG10_PRICE']/numpy.amax(subsubdata['LOG10_PRICE']);
subsubdata['LOG10_MA50'] = numpy.log10(subsubdata['MA50']);
subsubdata['LOG10_MA50'] = subsubdata['LOG10_MA50']/numpy.amax(subsubdata['LOG10_MA50']);
subsubdata['LOG10_MA200'] = numpy.log10(subsubdata['MA200']);
subsubdata['LOG10_MA200'] = subsubdata['LOG10_MA200']/numpy.amax(subsubdata['LOG10_MA200']);
subsubdata['RETURN'] = (subsubdata['CLOSE'] - subsubdata['OPEN'])/subsubdata['OPEN'];
# at least not wrong ...
subsubdata = subsubdata.sort_values(by='EPOCH');
# create a model and fit it to data
model = hmm.GaussianHMM(4, "diag", n_iter=1000);
X = numpy.asarray(subsubdata['RETURN']).reshape(-1,1);
fit = model.fit(X);
hidden_states = model.predict(X);
hidden_probs = model.predict_proba(X);
df = pandas.DataFrame(hidden_probs);
df.columns = ['0', '1', '2', '3'];
# my sentiment definition
bubble_state = hidden_states[numpy.where(subsubdata['DATE']=='2011-09-19 15:47:03+0200')[0][0]];
sideways_state = hidden_states[numpy.where(subsubdata['DATE']=='2016-10-03 00:00:18+0200')[0][0]];
bullish_state = hidden_states[numpy.where(subsubdata['DATE']=='2013-02-11 00:57:24+0100')[0][0]];
bearish_state = list(set([0,1,2,3]).difference([bubble_state, sideways_state, bullish_state]))[0];
state_index = {'violet':str(bubble_state), 'green':str(bullish_state), 'black':str(sideways_state), 'red':str(bearish_state)};
state_index_= {str(bubble_state):'violet', str(bullish_state):'green', str(sideways_state):'black', str(bearish_state):'red'};
# plot the result
import matplotlib.pyplot as plt;
fig, ax = plt.subplots(figsize=(2.24,2.24));
df[state_index['violet']].plot(ax=ax, color='violet', linewidth=0.6, label='bubble');
df[state_index['green']].plot(ax=ax, color='green', linewidth=0.6, label='bullish');
df[state_index['black']].plot(ax=ax, color='black', linewidth=0.6, label='sideways');
df[state_index['red']].plot(ax=ax, color='red', linewidth=0.6, label='bearish');
subsubdata['LOG10_PRICE'].plot(ax=ax, color='blue', linewidth=0.6, label='log10(price)');
subsubdata['LOG10_MA50'].plot(ax=ax, color='orange', linewidth=0.6, linestyle='dashed', label='log10(MA50)');
subsubdata['LOG10_MA200'].plot(ax=ax, color='orange', linewidth=0.6, label='log10(MA200)');
for i in range(len(hidden_states)):
rect = matplotlib.patches.Rectangle((i-0.5,0),1,-0.1,linewidth=1,edgecolor='none',facecolor=state_index_[str(hidden_states[i])]);
ax.add_patch(rect);
ax.legend();
ticks = numpy.asarray(list(range(subsubdata.shape[0])));
ticks = ticks[ticks%52==0];
plt.xticks(ticks=ticks, labels=subsubdata['DAY'].iloc[ticks], rotation='horizontal');
plt.title('Four states HMM (last week starting at ' + subsubdata['DAY'].iloc[subsubdata.shape[0]-1] + ')');
plt.show();
import wget; # pip3 install wget
import numpy; # pip3 install numpy
import pandas; # pip3 install pandas
import matplotlib; # pip3 install matplotlib
from hmmlearn import hmm; # pip install --upgrade --user hmmlearn
######################################################################
# weighted mean
def wm(x):
return (x['VOLUME'] * x['PRICE']).sum()/x['VOLUME'].sum();
# removes incomplete weeks
def rm(df, column, n):
for i in range(n):
if df[column].iloc[0] != subdata[column].iloc[i]:
return df.iloc[i:df.shape[0]];
return df;
def fill(df, column):
x = numpy.zeros([df.shape[0]]);
c = 0; x[0] = c;
for i in range(df.shape[0]-1):
if df[column].iloc[i] != df[column].iloc[i+1]:
c += 1;
x[i+1] = c;
return x.astype(int);
######################################################################
# download and/or load bitstamp data
file_name = 'bitstampUSD.csv.gz';
# but make sure, that the file is up to date
if os.path.exists(file_name) == False:
file_name = wget.download('https://api.bitcoincharts.com/v1/csv/bitstampUSD.csv.gz');
data = pandas.read_csv(file_name, compression='gzip', header=None);
data.columns = ['EPOCH', 'PRICE', 'VOLUME'];
data = data.sort_values(by='EPOCH');
data['DATE'] = pandas.to_datetime(data['EPOCH'],unit='s').dt.tz_localize('utc').dt.tz_convert('Europe/Berlin');
data['DAY'] = [str(x) for x in pandas.Series(data['DATE']).dt.date];
# firstly group by day for faster processing
subdata = data.groupby('DAY').first();
subdata['OPEN'] = data.groupby('DAY').first()['PRICE'];
subdata['CLOSE'] = data.groupby('DAY').last()['PRICE'];
subdata['MAX'] = data.groupby('DAY').max()['PRICE'];
subdata['MIN'] = data.groupby('DAY').min()['PRICE'];
subdata['VOLUME'] = data.groupby('DAY').sum()['VOLUME'];
subdata['PRICE'] = data.groupby(['DAY']).apply(wm);
subdata['MA50'] = subdata["MAX"].rolling(50).mean();
subdata['MA200'] = subdata["MAX"].rolling(200).mean();
subdata['RETURN'] = (subdata['CLOSE'] - subdata['OPEN'])/subdata['OPEN'];
subdata['WEEK'] = [str(pandas.Timestamp(x).week) for x in subdata['DATE']];
######################################################################
# not very elegant way to get unique week annotation
# remove first incomplete WEEK
subdata = rm(subdata, 'WEEK', 7);
# remove last incomplete WEEK
subdata = subdata.sort_values(by='EPOCH', ascending=False);
subdata = rm(subdata, 'WEEK', 7);
subdata = subdata.sort_values(by='EPOCH');
subdata['WEEK'] = fill(subdata,'WEEK');
######################################################################
# secondly group by week
subsubdata = subdata.groupby('WEEK').first();
subsubdata['DAY'] = [str(x) for x in pandas.Series(subsubdata['DATE']).dt.date];
subsubdata['OPEN'] = subdata.groupby('WEEK').first()['OPEN'];
subsubdata['CLOSE'] = subdata.groupby('WEEK').last()['CLOSE'];
subsubdata['MAX'] = subdata.groupby('WEEK').max()['MAX'];
subsubdata['MIN'] = subdata.groupby('WEEK').min()['MIN'];
subsubdata['VOLUME'] = subdata.groupby('WEEK').sum()['VOLUME'];
subsubdata['PRICE'] = subdata.groupby(['WEEK']).apply(wm);
subsubdata['LOG10_PRICE'] = numpy.log10(subsubdata['PRICE']);
subsubdata['LOG10_PRICE'] = subsubdata['LOG10_PRICE']/numpy.amax(subsubdata['LOG10_PRICE']);
subsubdata['LOG10_MA50'] = numpy.log10(subsubdata['MA50']);
subsubdata['LOG10_MA50'] = subsubdata['LOG10_MA50']/numpy.amax(subsubdata['LOG10_MA50']);
subsubdata['LOG10_MA200'] = numpy.log10(subsubdata['MA200']);
subsubdata['LOG10_MA200'] = subsubdata['LOG10_MA200']/numpy.amax(subsubdata['LOG10_MA200']);
subsubdata['RETURN'] = (subsubdata['CLOSE'] - subsubdata['OPEN'])/subsubdata['OPEN'];
# at least not wrong ...
subsubdata = subsubdata.sort_values(by='EPOCH');
# create a model and fit it to data
model = hmm.GaussianHMM(4, "diag", n_iter=1000);
X = numpy.asarray(subsubdata['RETURN']).reshape(-1,1);
fit = model.fit(X);
hidden_states = model.predict(X);
hidden_probs = model.predict_proba(X);
df = pandas.DataFrame(hidden_probs);
df.columns = ['0', '1', '2', '3'];
# my sentiment definition
bubble_state = hidden_states[numpy.where(subsubdata['DATE']=='2011-09-19 15:47:03+0200')[0][0]];
sideways_state = hidden_states[numpy.where(subsubdata['DATE']=='2016-10-03 00:00:18+0200')[0][0]];
bullish_state = hidden_states[numpy.where(subsubdata['DATE']=='2013-02-11 00:57:24+0100')[0][0]];
bearish_state = list(set([0,1,2,3]).difference([bubble_state, sideways_state, bullish_state]))[0];
state_index = {'violet':str(bubble_state), 'green':str(bullish_state), 'black':str(sideways_state), 'red':str(bearish_state)};
state_index_= {str(bubble_state):'violet', str(bullish_state):'green', str(sideways_state):'black', str(bearish_state):'red'};
# plot the result
import matplotlib.pyplot as plt;
fig, ax = plt.subplots(figsize=(2.24,2.24));
df[state_index['violet']].plot(ax=ax, color='violet', linewidth=0.6, label='bubble');
df[state_index['green']].plot(ax=ax, color='green', linewidth=0.6, label='bullish');
df[state_index['black']].plot(ax=ax, color='black', linewidth=0.6, label='sideways');
df[state_index['red']].plot(ax=ax, color='red', linewidth=0.6, label='bearish');
subsubdata['LOG10_PRICE'].plot(ax=ax, color='blue', linewidth=0.6, label='log10(price)');
subsubdata['LOG10_MA50'].plot(ax=ax, color='orange', linewidth=0.6, linestyle='dashed', label='log10(MA50)');
subsubdata['LOG10_MA200'].plot(ax=ax, color='orange', linewidth=0.6, label='log10(MA200)');
for i in range(len(hidden_states)):
rect = matplotlib.patches.Rectangle((i-0.5,0),1,-0.1,linewidth=1,edgecolor='none',facecolor=state_index_[str(hidden_states[i])]);
ax.add_patch(rect);
ax.legend();
ticks = numpy.asarray(list(range(subsubdata.shape[0])));
ticks = ticks[ticks%52==0];
plt.xticks(ticks=ticks, labels=subsubdata['DAY'].iloc[ticks], rotation='horizontal');
plt.title('Four states HMM (last week starting at ' + subsubdata['DAY'].iloc[subsubdata.shape[0]-1] + ')');
plt.show();
Plot:
Gerade dies gefunden:
https://mpra.ub.uni-muenchen.de/90682/1/MPRA_paper_90682.pdf
Ich bin nicht der Autor dieser Veröffentlichung. Siehe auch das Datum. Irgendwie gruselig.
https://mpra.ub.uni-muenchen.de/90682/1/MPRA_paper_90682.pdf
Ich bin nicht der Autor dieser Veröffentlichung. Siehe auch das Datum. Irgendwie gruselig.
Das Bashskript für den Faktorendownload:
Am besten kommt das in einen Ordner mit Namen "coinmetrics" rein, dann klappt auch das folgende R-Skript, welches sich direkt ausserhalb des Ordners befindet. Der Code ist super hässlich, enthält redundante Sachen oder Kram, welcher vom Debugging stammt und lässt sich bestimmt noch optimieren. Auch die Variablennamen sind teils nichtssagend. Ich hoffe, den demnächst überarbeiten zu können:
Code:
#!/bin/bash
rm *.csv
rm *.tar.gz
wget https://coinmetrics.io/data/all.tar.gz
tar -xzvf all.tar.gz
rm *.csv
rm *.tar.gz
wget https://coinmetrics.io/data/all.tar.gz
tar -xzvf all.tar.gz
Am besten kommt das in einen Ordner mit Namen "coinmetrics" rein, dann klappt auch das folgende R-Skript, welches sich direkt ausserhalb des Ordners befindet. Der Code ist super hässlich, enthält redundante Sachen oder Kram, welcher vom Debugging stammt und lässt sich bestimmt noch optimieren. Auch die Variablennamen sind teils nichtssagend. Ich hoffe, den demnächst überarbeiten zu können:
Code:
keep_cols <- function(data, keep=NULL){
if (is.null(keep))
return(data);
to_keep <- rep(FALSE, ncol(data));
for (k in keep)
to_keep <- to_keep | grepl(k, colnames(data));
ret <- data[,to_keep];
ret <- ret[,order(colnames(ret))];
return(ret);
}
merge_data <- function(data, keep=NULL, drop_cols=FALSE){
ret <- NULL;
for (i in 1:length(data)){
if (is.null(keep) || names(data)[i] %in% keep){
datum <- data[[i]];
if (drop_cols)
datum <- datum[,!is.na(datum[nrow(datum),])]
index <- which(grepl("date", colnames(datum)));
if (length(index) == 1){
if (is.null(ret)){
ret <- datum;
byx <- colnames(datum)[index];
} else {
byy <- colnames(datum)[index];
ret <- merge(x=ret, y=datum, by.x=byx, by.y=byy);
}
}
}
}
return(ret);
}
read_dir <- function(dir){
files <- list.files(dir, pattern="*.csv");
ret <- list();
for (file in files){
datum <- read.csv(file=paste(dir, file, sep="/"));
colnames(datum) <- paste(file, colnames(datum), sep=".");
ret <- append(ret, list(datum));
}
names(ret) <- files;
return(ret);
}
make_open_close <- function(data, number_of_days=7, date="DATE", price="PRICE"){
x <- data;
# extrahiere ersten und letzten Tag der Woche
if (number_of_days > 1){
x <- cbind(x, "WEEK_DAY"=((1:nrow(x))%%number_of_days));
open <- x[x$WEEK_DAY==1, price];
close <- x[x$WEEK_DAY==0, price];
open_date <- x[x$WEEK_DAY==1, date];
close_date <- x[x$WEEK_DAY==0, date];
} else {
open <- x[,price];
close <- x[,price];
open_date <- x[,date];
close_date <- x[,date];
}
# 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)]; open_date <- open_date[1:length(close)];};
if (length(open) < length(close)) {close <- close[1:length(open)]; close_date <- close_date[1:length(open)];};
return(data.frame("OPEN_DATE"=open_date, "CLOSE_DATE"=close_date, "OPEN_PRICE"=open, "CLOSE_PRICE"=close));
}
make_return <- function(data){
return((data$CLOSE_PRICE - data$OPEN_PRICE)/data$OPEN_PRICE);
}
test_levels <- function(data, id=NULL){
if (!is.null(id))
print(id);
bar <- table(data);
print(bar[bar == 1]);
}
make_breaks <- function(data, breaks=5, ignore=c()){
ret <- data;
for (i in 3:ncol(ret))
if (!(colnames(ret)[i] %in% ignore))
ret[,i] <- cut(ret[,i], breaks=breaks);
return(ret);
}
make_formula <- function(data, y=NULL, ignore=c()){
if (is.null(y))
stop("id for y-variable missing");
ret <- paste(setdiff(colnames(data), c(y, ignore)), collapse=" + ");
ret <- paste(y, ret, sep=" ~ ");
return(ret);
}
make_prediction <- function(data, price_id=NULL, shift=1, breaks=5, ignore=c()){
if (is.null(price_id))
stop("price_id missing");
R <- make_breaks(data, breaks=breaks, ignore=price_id);
shifted_R <- R;
shifted_R[1:(length(R[,price_id])-shift), price_id] <- R[(shift+1):length(R[,price_id]), price_id];
shifted_R <- shifted_R[1:(length(R[,price_id])-shift),];
formula <- make_formula(shifted_R, y=price_id, ignore=ignore);
shifted_fit <- lm(formula, data=shifted_R);
to_predict <- R[(nrow(R)-shift+1):nrow(R),];
to_predict[,price_id] <- NA;
# were levels for prediction used in fit?
b <- rep(TRUE,3); for (i in 4:length(to_predict)){b <- c(b, to_predict[1,colnames(to_predict)[i]] %in% shifted_R[,colnames(to_predict)[i]])}
if (sum(!b) > 0)
cat(paste("New levels: ", paste(colnames(to_predict)[!b], collapse=", "), sep=""));
# replace non-existing factors with last one in shifted_R
# actually it should be better to use factor from fit, which is closest
to_predict[1,!b] <- shifted_R[nrow(shifted_R),!b];
prediction <- predict(shifted_fit, to_predict);
ret <- list(prediction, to_predict, R, shifted_R, shifted_fit);
names(ret) <- c("PREDICTION", "TO_PREDICT", "R", "SHIFTED_R", "SHIFTED_FIT");
return(ret);
}
breaks = 15;
price_id = "btc.csv.price.USD.";
x <- read_dir("coinmetrics");
x <- merge_data(x, keep=c("btc.csv", "ltc.csv", "eth.csv", "xrp.csv", "doge.csv", "usdt.csv", "gold.csv", "sp500.csv"), drop_cols=TRUE);
x <- keep_cols(x, c("btc.csv.date", "price", "value", ".txVolume.", "marketcap"));
colnames(x)[colnames(x)=="btc.csv.date"] <- "DATE";
# simply switches columns:
index <- which(colnames(x)==price_id);
indices <- 1:ncol(x);
indices[2] <- index;
indices[index] <- 2;
x <- x[,indices];
x <- x[apply(x, MARGIN=1, function(ret){!any(is.na(ret))}),];
x <- x[(nrow(x) %% 7 + 1):nrow(x),];
R <- make_open_close(x, price=price_id)[,c("OPEN_DATE", "CLOSE_DATE")];
for (i in 2:ncol(x))
R <- cbind(R, make_return(make_open_close(x, price=colnames(x)[i])));
colnames(R)[3:length(colnames(R))] <- colnames(x)[2:length(colnames(x))];
#R <- R[1:(nrow(R)-1),];
svd_R <- R;
foo <- make_prediction(R, price_id=price_id, shift=1, breaks=breaks, ignore=c("OPEN_DATE", "CLOSE_DATE"));
prediction <- foo$PREDICTION;
R <- foo$R;
shifted_R <- foo$SHIFTED_R
shifted_fit <- foo$SHIFTED_FIT;
# evaluations
X <- model.matrix(shifted_fit);
beta <- coefficients(shifted_fit);
X <- X[,!is.na(beta)];
beta <- beta[!is.na(beta)];
evaluation_historically <- X %*% beta;
correct_predictions <- (evaluation_historically < 0) == (shifted_R[,price_id] < 0);
print(sum(correct_predictions)/nrow(shifted_R));
n <- 10^8; print(sum((ceiling(runif(n)*nrow(shifted_R)) <= sum(shifted_R[,price_id] < 0)) == (ceiling(runif(n)*nrow(shifted_R)) <= sum(shifted_R[,price_id] < 0)))/n);
dev.new(width=19, height=3.5);
matplot(R[,price_id], type="l", col=c("blue"), lty = c(1), xaxt="n");
abline(h=0, col="black");
lines((1:length(evaluation_historically))+1, evaluation_historically, col="violet");
points(length(R[,price_id])+1, prediction, col="violet", pch=16);
ops <- c(0.06927308);
old_predictions <- data.frame("x"=(nrow(R)-length(ops)+1):nrow(R), "y"=ops);
points(old_predictions$x, old_predictions$y, col="violet", pch=1);
int <- floor(nrow(R)/7) - 1; # warum auch immer minus 1?
axis(1, at = int*(0:7)+1, labels = R$CLOSE_DATE[int*(0:7)+1]);
legend("left", legend = c("historic", "learned"), col = c("blue", "violet"), lty = c(1,1), lwd = 1 , xpd = T );
title(paste("Weekly BTC return prediction via factorial regression (breaks = ", breaks, "):\nPredicted return for ", as.Date(R$CLOSE_DATE[nrow(R)])+7, ": ", prediction, sep=""));
min_val <- min(c(R[,price_id], evaluation_historically));
colors <- c("red", "green");
correct_predictions <- (evaluation_historically < 0) == (shifted_R[,price_id] < 0);
correct_predictions <- as.integer(correct_predictions)+1;
for (i in 1:length(correct_predictions)){rect(i+1-0.5, min_val, i+2-0.5, min_val-0.1, col=colors[correct_predictions[i]], border=NA)}
factors <- tail(colnames(R),-3);
f1 <- paste(factors[1:14], collapse=", ");
f2 <- paste(factors[15:19], collapse=", ");
s <- paste(f1, f2, sep=",\n")
title(sub=s, adj=0, line=3, font=2, cex.sub=0.9);
if (is.null(keep))
return(data);
to_keep <- rep(FALSE, ncol(data));
for (k in keep)
to_keep <- to_keep | grepl(k, colnames(data));
ret <- data[,to_keep];
ret <- ret[,order(colnames(ret))];
return(ret);
}
merge_data <- function(data, keep=NULL, drop_cols=FALSE){
ret <- NULL;
for (i in 1:length(data)){
if (is.null(keep) || names(data)[i] %in% keep){
datum <- data[[i]];
if (drop_cols)
datum <- datum[,!is.na(datum[nrow(datum),])]
index <- which(grepl("date", colnames(datum)));
if (length(index) == 1){
if (is.null(ret)){
ret <- datum;
byx <- colnames(datum)[index];
} else {
byy <- colnames(datum)[index];
ret <- merge(x=ret, y=datum, by.x=byx, by.y=byy);
}
}
}
}
return(ret);
}
read_dir <- function(dir){
files <- list.files(dir, pattern="*.csv");
ret <- list();
for (file in files){
datum <- read.csv(file=paste(dir, file, sep="/"));
colnames(datum) <- paste(file, colnames(datum), sep=".");
ret <- append(ret, list(datum));
}
names(ret) <- files;
return(ret);
}
make_open_close <- function(data, number_of_days=7, date="DATE", price="PRICE"){
x <- data;
# extrahiere ersten und letzten Tag der Woche
if (number_of_days > 1){
x <- cbind(x, "WEEK_DAY"=((1:nrow(x))%%number_of_days));
open <- x[x$WEEK_DAY==1, price];
close <- x[x$WEEK_DAY==0, price];
open_date <- x[x$WEEK_DAY==1, date];
close_date <- x[x$WEEK_DAY==0, date];
} else {
open <- x[,price];
close <- x[,price];
open_date <- x[,date];
close_date <- x[,date];
}
# passe die Länge der Vektoren an sodass es für jeden Tag eine Entsprechung gibt, einer der Fälle ist glaube ich unnötig
if (length(open) > length(close)) {open <- open[1:length(close)]; open_date <- open_date[1:length(close)];};
if (length(open) < length(close)) {close <- close[1:length(open)]; close_date <- close_date[1:length(open)];};
return(data.frame("OPEN_DATE"=open_date, "CLOSE_DATE"=close_date, "OPEN_PRICE"=open, "CLOSE_PRICE"=close));
}
make_return <- function(data){
return((data$CLOSE_PRICE - data$OPEN_PRICE)/data$OPEN_PRICE);
}
test_levels <- function(data, id=NULL){
if (!is.null(id))
print(id);
bar <- table(data);
print(bar[bar == 1]);
}
make_breaks <- function(data, breaks=5, ignore=c()){
ret <- data;
for (i in 3:ncol(ret))
if (!(colnames(ret)[i] %in% ignore))
ret[,i] <- cut(ret[,i], breaks=breaks);
return(ret);
}
make_formula <- function(data, y=NULL, ignore=c()){
if (is.null(y))
stop("id for y-variable missing");
ret <- paste(setdiff(colnames(data), c(y, ignore)), collapse=" + ");
ret <- paste(y, ret, sep=" ~ ");
return(ret);
}
make_prediction <- function(data, price_id=NULL, shift=1, breaks=5, ignore=c()){
if (is.null(price_id))
stop("price_id missing");
R <- make_breaks(data, breaks=breaks, ignore=price_id);
shifted_R <- R;
shifted_R[1:(length(R[,price_id])-shift), price_id] <- R[(shift+1):length(R[,price_id]), price_id];
shifted_R <- shifted_R[1:(length(R[,price_id])-shift),];
formula <- make_formula(shifted_R, y=price_id, ignore=ignore);
shifted_fit <- lm(formula, data=shifted_R);
to_predict <- R[(nrow(R)-shift+1):nrow(R),];
to_predict[,price_id] <- NA;
# were levels for prediction used in fit?
b <- rep(TRUE,3); for (i in 4:length(to_predict)){b <- c(b, to_predict[1,colnames(to_predict)[i]] %in% shifted_R[,colnames(to_predict)[i]])}
if (sum(!b) > 0)
cat(paste("New levels: ", paste(colnames(to_predict)[!b], collapse=", "), sep=""));
# replace non-existing factors with last one in shifted_R
# actually it should be better to use factor from fit, which is closest
to_predict[1,!b] <- shifted_R[nrow(shifted_R),!b];
prediction <- predict(shifted_fit, to_predict);
ret <- list(prediction, to_predict, R, shifted_R, shifted_fit);
names(ret) <- c("PREDICTION", "TO_PREDICT", "R", "SHIFTED_R", "SHIFTED_FIT");
return(ret);
}
breaks = 15;
price_id = "btc.csv.price.USD.";
x <- read_dir("coinmetrics");
x <- merge_data(x, keep=c("btc.csv", "ltc.csv", "eth.csv", "xrp.csv", "doge.csv", "usdt.csv", "gold.csv", "sp500.csv"), drop_cols=TRUE);
x <- keep_cols(x, c("btc.csv.date", "price", "value", ".txVolume.", "marketcap"));
colnames(x)[colnames(x)=="btc.csv.date"] <- "DATE";
# simply switches columns:
index <- which(colnames(x)==price_id);
indices <- 1:ncol(x);
indices[2] <- index;
indices[index] <- 2;
x <- x[,indices];
x <- x[apply(x, MARGIN=1, function(ret){!any(is.na(ret))}),];
x <- x[(nrow(x) %% 7 + 1):nrow(x),];
R <- make_open_close(x, price=price_id)[,c("OPEN_DATE", "CLOSE_DATE")];
for (i in 2:ncol(x))
R <- cbind(R, make_return(make_open_close(x, price=colnames(x)[i])));
colnames(R)[3:length(colnames(R))] <- colnames(x)[2:length(colnames(x))];
#R <- R[1:(nrow(R)-1),];
svd_R <- R;
foo <- make_prediction(R, price_id=price_id, shift=1, breaks=breaks, ignore=c("OPEN_DATE", "CLOSE_DATE"));
prediction <- foo$PREDICTION;
R <- foo$R;
shifted_R <- foo$SHIFTED_R
shifted_fit <- foo$SHIFTED_FIT;
# evaluations
X <- model.matrix(shifted_fit);
beta <- coefficients(shifted_fit);
X <- X[,!is.na(beta)];
beta <- beta[!is.na(beta)];
evaluation_historically <- X %*% beta;
correct_predictions <- (evaluation_historically < 0) == (shifted_R[,price_id] < 0);
print(sum(correct_predictions)/nrow(shifted_R));
n <- 10^8; print(sum((ceiling(runif(n)*nrow(shifted_R)) <= sum(shifted_R[,price_id] < 0)) == (ceiling(runif(n)*nrow(shifted_R)) <= sum(shifted_R[,price_id] < 0)))/n);
dev.new(width=19, height=3.5);
matplot(R[,price_id], type="l", col=c("blue"), lty = c(1), xaxt="n");
abline(h=0, col="black");
lines((1:length(evaluation_historically))+1, evaluation_historically, col="violet");
points(length(R[,price_id])+1, prediction, col="violet", pch=16);
ops <- c(0.06927308);
old_predictions <- data.frame("x"=(nrow(R)-length(ops)+1):nrow(R), "y"=ops);
points(old_predictions$x, old_predictions$y, col="violet", pch=1);
int <- floor(nrow(R)/7) - 1; # warum auch immer minus 1?
axis(1, at = int*(0:7)+1, labels = R$CLOSE_DATE[int*(0:7)+1]);
legend("left", legend = c("historic", "learned"), col = c("blue", "violet"), lty = c(1,1), lwd = 1 , xpd = T );
title(paste("Weekly BTC return prediction via factorial regression (breaks = ", breaks, "):\nPredicted return for ", as.Date(R$CLOSE_DATE[nrow(R)])+7, ": ", prediction, sep=""));
min_val <- min(c(R[,price_id], evaluation_historically));
colors <- c("red", "green");
correct_predictions <- (evaluation_historically < 0) == (shifted_R[,price_id] < 0);
correct_predictions <- as.integer(correct_predictions)+1;
for (i in 1:length(correct_predictions)){rect(i+1-0.5, min_val, i+2-0.5, min_val-0.1, col=colors[correct_predictions[i]], border=NA)}
factors <- tail(colnames(R),-3);
f1 <- paste(factors[1:14], collapse=", ");
f2 <- paste(factors[15:19], collapse=", ");
s <- paste(f1, f2, sep=",\n")
title(sub=s, adj=0, line=3, font=2, cex.sub=0.9);
finde sehr gut das du ein wenig herum tüftelst und uns deine Ergebnisse auch mitteilst.
Mach weiter so
Ich verfolge das auf jeden Fall mit Interesse.
Merit dafür
Mach weiter so
Ich verfolge das auf jeden Fall mit Interesse.Merit dafür
Teaser:
Oberes ist eine Bitcoin-Return-Vorhersage für Samstag, den 16.11.2018 (US-Zeit). Für "Return" siehe auch https://bitcointalksearch.org/topic/methoden-und-algorithmen-zur-fortgeschrittenen-kursanalyse-4586924. Die x-Achse stellt die vergangene Zeit in Wochen dar, die y-Achse den Return, welcher dimensionlos ist. D.h, ist der Wert des violetten Knubbels negativ, dann fällt der Kurs bis zum US-Börsenschluss (SP500) am jeweils kommenden Freitag relativ zum Freitag davor. Wenn der Return steigt, dann ist der violette Knubbel im positiven Bereich. Dabei ist der blaue Plot der historische Return, der violette Plot ist das gelernten Modell ohne den Error-Term (mit Error-Term wäre dies exakt der blaue Plot, "Error" steht hierbei für "unbekannter Einfluss auf Daten") und der violette Knubbel ist die Vorhersage für den kommenden Freitag. Unten auf der x-Achse sieht man ein rot-grünes Band, welches anzeigt, wann das gelernte Model ohne Error-Term auf der richtigen Seite lag (rot = falsch, grün = richtig), d.h. wo befindet sich die blaue Linie relativ zur Null und wo die Violette.
Wohlgemerkt ist das Modell wahrscheinlich overfittet. Crossvalidierung etc. pp. habe ich (noch) nicht durchgeführt. Ich stelle den mal hier rein um zu gucken, ob wir am Ende wirklich Minus machen. Im Nachhinein den Plot zu posten, wenn man schon weiss, wie sich er Kurs bewegt, das wäre schlicht zu lame.
Ich habe vier Methoden rumliegen, welche sich am gleichen, aber erweiterbaren Datensatz orientieren. Diese sind eng miteinander verwandt, also erwartet keine Wunder. Ich möchte aber, auch für mich selbst, einfach mal vergleichen, ob es da Unterschiede in der Vorhersagekraft gibt. Nichtsdetotrotz sind die Parameter noch lange nicht optimal gewählt, d.h. es könnte noch viel Luft nach oben geben.
Code etc. pp.: folgt irgendwann
Quellen: keine
Oberes ist eine Bitcoin-Return-Vorhersage für Samstag, den 16.11.2018 (US-Zeit). Für "Return" siehe auch https://bitcointalksearch.org/topic/methoden-und-algorithmen-zur-fortgeschrittenen-kursanalyse-4586924. Die x-Achse stellt die vergangene Zeit in Wochen dar, die y-Achse den Return, welcher dimensionlos ist. D.h, ist der Wert des violetten Knubbels negativ, dann fällt der Kurs bis zum US-Börsenschluss (SP500) am jeweils kommenden Freitag relativ zum Freitag davor. Wenn der Return steigt, dann ist der violette Knubbel im positiven Bereich. Dabei ist der blaue Plot der historische Return, der violette Plot ist das gelernten Modell ohne den Error-Term (mit Error-Term wäre dies exakt der blaue Plot, "Error" steht hierbei für "unbekannter Einfluss auf Daten") und der violette Knubbel ist die Vorhersage für den kommenden Freitag. Unten auf der x-Achse sieht man ein rot-grünes Band, welches anzeigt, wann das gelernte Model ohne Error-Term auf der richtigen Seite lag (rot = falsch, grün = richtig), d.h. wo befindet sich die blaue Linie relativ zur Null und wo die Violette.
Wohlgemerkt ist das Modell wahrscheinlich overfittet. Crossvalidierung etc. pp. habe ich (noch) nicht durchgeführt. Ich stelle den mal hier rein um zu gucken, ob wir am Ende wirklich Minus machen. Im Nachhinein den Plot zu posten, wenn man schon weiss, wie sich er Kurs bewegt, das wäre schlicht zu lame.
Ich habe vier Methoden rumliegen, welche sich am gleichen, aber erweiterbaren Datensatz orientieren. Diese sind eng miteinander verwandt, also erwartet keine Wunder. Ich möchte aber, auch für mich selbst, einfach mal vergleichen, ob es da Unterschiede in der Vorhersagekraft gibt. Nichtsdetotrotz sind die Parameter noch lange nicht optimal gewählt, d.h. es könnte noch viel Luft nach oben geben.
Code etc. pp.: folgt irgendwann
Quellen: keine
Was Neuronale Netze angeht und damit möglicherweise eine Methode den Kurs direkt vorherzusagen:
https://machinelearningmastery.com/multi-step-time-series-forecasting-long-short-term-memory-networks-python/
Man kann z.B. die Bitstamp-Daten aus dem HMM-Teil dazu nehmen. Ich habe das mal testweise ausprobiert. Das sieht aber noch nicht so toll aus. Ausserdem vestehe ich den Grossteil der Methode noch nicht. Nichtmal ansatzweise! Neuronale Netze sind ein PITA, JFR. D.h. eine genauere Analyse fehlt noch, ich arbeite dran ...
(Einfach mal, um auch diesen Thread wieder hochzuholen)
https://machinelearningmastery.com/multi-step-time-series-forecasting-long-short-term-memory-networks-python/
Man kann z.B. die Bitstamp-Daten aus dem HMM-Teil dazu nehmen. Ich habe das mal testweise ausprobiert. Das sieht aber noch nicht so toll aus. Ausserdem vestehe ich den Grossteil der Methode noch nicht. Nichtmal ansatzweise! Neuronale Netze sind ein PITA, JFR. D.h. eine genauere Analyse fehlt noch, ich arbeite dran ...
(Einfach mal, um auch diesen Thread wieder hochzuholen
)
Joar. Zu der Zeit, als btc-e das noch angezeigt hat, waren ja manchmal > 1000 Bots unterwegs. Da entscheidet dann halt der schnellste Zugriff...
Wahrscheinlich versuchen einige computergestützte Arbitrage direkt auf der selben Börse und dadurch wird die Anzahl der Arbitragemöglichkeiten minimiert ...
Kommt drauf an. Der damalige Bot war sehr lahm und damals hätten sicherlich Millisekunden gereicht. Aber das funktioniert ja wohl nicht mehr, weshalb man heute schnellere Verbindungen braucht, und sich das eher in den Mikrosekunden Bereich verschieben wird, wenn man stabil Erfolg haben will.
Ehrlich gesagt sollte man aus meiner Sicht gerade nicht soviel Zeit in dieses Problem investieren, weil dieses Konzept im Moment (zumindest mit meinen Mitteln) nicht wirklich funktioniert. Dieser Bot ist von 2012, und da gab es eine Zeit wo das mal recht gut ging.
Angeblich hat es vor einer Weile wieder funktioniert, aber dafür muss man dann echt fixen Code haben. Da sind die Rechnungen, die man dann noch machen kann eher beschränkt. Weiss nicht, ob man dann noch mit grossen Matrizen rumrechnen sollte.
Angeblich hat es vor einer Weile wieder funktioniert, aber dafür muss man dann echt fixen Code haben. Da sind die Rechnungen, die man dann noch machen kann eher beschränkt. Weiss nicht, ob man dann noch mit grossen Matrizen rumrechnen sollte.
Wenn Du sagst, dass Dein Code zu langsam wäre/war: Über welche Zeiträume reden wir denn hier? Sekunden, Millisekunden oder gar Mikrosekunden? Das LP selbst ist schnell erzeugt und besteht nur aus einem String. Die limitierenden Faktoren sind, diesen String als Datei zu schreiben, vom Solver einlesen zu lassen, die Lösung vom Solver schreiben zu lassen und diese wieder einzulesen und zu analysieren. Die Zeit für das Lösen des Problem ist imho vernachlässigbar, denn die Solver für LPs sind verdammt schnell.
Ehrlich gesagt sollte man aus meiner Sicht gerade nicht soviel Zeit in dieses Problem investieren, weil dieses Konzept im Moment (zumindest mit meinen Mitteln) nicht wirklich funktioniert. Dieser Bot ist von 2012, und da gab es eine Zeit wo das mal recht gut ging.
Angeblich hat es vor einer Weile wieder funktioniert, aber dafür muss man dann echt fixen Code haben. Da sind die Rechnungen, die man dann noch machen kann eher beschränkt. Weiss nicht, ob man dann noch mit grossen Matrizen rumrechnen sollte.
Angeblich hat es vor einer Weile wieder funktioniert, aber dafür muss man dann echt fixen Code haben. Da sind die Rechnungen, die man dann noch machen kann eher beschränkt. Weiss nicht, ob man dann noch mit grossen Matrizen rumrechnen sollte.
Es geht um B. Der Dreiecks-Tausch findet auf einer Börse statt, weil es sonst zu langsam wäre. Orderbücher müsst ich erst konstruieren, damit der Tausch mit den Beispiel Daten auch Gewinn macht.
Das macht die ganze Geschichte etwas einfacher. Das Beispiel, welches ich oben gegeben habe ist ein Spezialfall, wo man auf einer Börse handelt und das Orderbuch nur einen Preis mit unbegrenztem Volumen enthält. Die Idee ist jetzt, dass man die eine Variable für ein Tauschpaar aufsplittet sodass es Variablen für jeden Preiseintrag im Tauschpaar-Orderbuch gibt. Z.B. bei einem Orderbuch mit 1 BTC bei $6000, 1.5 BTC bei $6100 und 0.5 BTC bei $6200 bräuchte man drei Variablen. Die Anzahl der Variablen hängt also von der Feinkörnigkeit des Orderbuchs ab. Aus jeder Spalte im LP-Arbitragebeispiel wird dann eine ganze Matrix. Der Aufwand bleibt aber trotzdem überschaubar, da auch die Orderbücher überschaubar sind. LP-Probleminstanzen sind hauptsächlich durch den Speicher begrenzt, aber selbst Grössen jenseits mehrerer 100 MB sollten kein Problem sein. Ich tippe hier aber eher auf kB, wenn es hoch kommt sind das ein paar MB.
Das Volumen, welches pro Preis vorhanden und als "Fluss" maximal "fliessen" kann, sollte als zusätzliche, ziemlich simple Bedingungen analog den "x1 <= 10000" machbar sein.
Ganz sicher bin ich mir natürlich nicht ob das funktioniert. Ich würde/werde mir einfach ein kleines Toyexample basteln und ein bisschen rumspielen. Interessant ist das Problem allemal. Eben weil es eine praktische Anwendung ist. Die Ergebnisse können wir ja dann vergleichen, Deine Methode vs. meine um zu gucken ob die jeweilige Lösung macht was sie soll.
Hab im Moment leider sehr wenig Zeit... 
Geht mir genauso, deswegen kann ich Dir keine Garantie geben, ob und wann ich eine entsprechende LP-Formulierung zusammenfrickeln kann. Falls nicht, dann muss beschriebene Idee ausreichen (falls sie denn überhaupt funktioniert).
Es geht um B. Der Dreiecks-Tausch findet auf einer Börse statt, weil es sonst zu langsam wäre. Orderbücher müsst ich erst konstruieren, damit der Tausch mit den Beispiel Daten auch Gewinn macht. Hab im Moment leider sehr wenig Zeit...
Es geht um eine einfache Dreiecks Arbitrage Strategie. Man tauscht Währungen auf einem Exchange bis man wieder bei der Ausgangswährung ist. Die Frage ist, mit welcher Summe man startet. Weil man ja in den einzelnen Orderbüchern evtl. mehrere Orders aufaddieren muss, bis man die ganze Summe getauscht hat. Nun werden ja die Preise der Orders in den Büchern mit jeder neuen Order immer schlechter. Die Frage ist also, bis zu welcher Order ist man noch im Gewinn? Ist es geschickter eine geringere Summe mit mehr relativem Gewinn zu tauschen?
Als Programmiersprache hab ich damals Java genommen. Das Problem ist die Abfrage der Orderbücher, die ja auch Zeit braucht.
So sah das damals aus:
https://i.imgur.com/EgiTKPQ.png
Als Programmiersprache hab ich damals Java genommen. Das Problem ist die Abfrage der Orderbücher, die ja auch Zeit braucht.
So sah das damals aus:
https://i.imgur.com/EgiTKPQ.png
Meinst Du z.B.:
(A) Tausche $ nach BTC auf Exchange A um dann BTC nach $ auf Exchange B zu tauschen, optimiert nach den Orderbüchern?
Oder eher sowas wie:
(B) Tausch $ nach BTC, dann BTC nach LTC, dann LTC nach Ether um dann Ether zurück zu $ zu tauschen, optimiert nach den Orderbüchern? Alles auf der gleichen Exchange?
Dein Bild zeigt mehrere Exchanges, das würde dann in Richtung gehen:
(C) https://bitcointalksearch.org/topic/m.41382368
wobei da natürlich die entsprechenden Orderbücher nicht beachtet werden.
Wahrscheinlich ist (C) mit Einbeziehung der Orderbücher gemeint, da (A) und (B) darin enthalten sind.
Pauschal würde ich sagen, dass das möglich ist. Die Orderbücher sind ja prinzipiell nichts anderes als ein $-Vektor mit Volumengewichtung für die Beträge (darstellbar z.B. als einfaches Histogramm). Solche Vektoren könnte man als lineare zusätzliche Bedingungen einem LP mitgeben. Das LP würde aber eindeutig umfangreicher werden als im verlinkten Beitrag.
Kannst Du mir Beispieldaten zum Spielen zur Verfügung stellen? D.h. drei Oderbücher dreier Exchanges (nicht notwendigerweise vollstänidg)? Als jeweilige Tabelle hier im Forum reingepostet?
Es geht um eine einfache Dreiecks Arbitrage Strategie. Man tauscht Währungen auf einem Exchange bis man wieder bei der Ausgangswährung ist. Die Frage ist, mit welcher Summe man startet. Weil man ja in den einzelnen Orderbüchern evtl. mehrere Orders aufaddieren muss, bis man die ganze Summe getauscht hat. Nun werden ja die Preise der Orders in den Büchern mit jeder neuen Order immer schlechter. Die Frage ist also, bis zu welcher Order ist man noch im Gewinn? Ist es geschickter eine geringere Summe mit mehr relativem Gewinn zu tauschen?
Als Programmiersprache hab ich damals Java genommen. Das Problem ist die Abfrage der Orderbücher, die ja auch Zeit braucht.
So sah das damals aus:
https://i.imgur.com/EgiTKPQ.png
Als Programmiersprache hab ich damals Java genommen. Das Problem ist die Abfrage der Orderbücher, die ja auch Zeit braucht.
So sah das damals aus:
https://i.imgur.com/EgiTKPQ.png
Ich hab mal eine Frage zum Arb über mehrere Währungspaare: weisst Du eine Formel, um halbwegs schnell die beste Anzahl der Orders aller Orderbücher aufzuaddieren. Also die Anzahl, die den meisten Gewinn ergibt?
Da müsstest Du nochmal genauer erlätuern was Du machen willst. Wie definierst Du "die Anzahl, die den meisten Gewinn ergibt"? Anzahl = Preis oder Anzahl = Orders? Bist Du long oder short, d.h. willst Du verkaufen oder kaufen? Was ist Dein Ziel? Was sind die Voraussetzungen?
Meine beste Idee war damals Halbierungssuche, aber das war zu lahm.
Also hab ich einfach immer die oberste Order genommen, und das Volumen des Dreiecks angepasst.
Dann ggf so lange Durchläufe machen, wie Profit angezeigt wird.
Also hab ich einfach immer die oberste Order genommen, und das Volumen des Dreiecks angepasst.
Dann ggf so lange Durchläufe machen, wie Profit angezeigt wird.
Unabhängig davon, was Du machen willst, welche Programmiersprache nutzt Du? Denn eigentlich kann ich mir nicht vorstellen, dass Halbierungs- bzw. Binärsuche langsam ist.
Ich hab mal eine Frage zum Arb über mehrere Währungspaare: weisst Du eine Formel, um halbwegs schnell die beste Anzahl der Orders aller Orderbücher aufzuaddieren. Also die Anzahl, die den meisten Gewinn ergibt?
Meine beste Idee war damals Halbierungssuche, aber das war zu lahm.
Also hab ich einfach immer die oberste Order genommen, und das Volumen des Dreiecks angepasst.
Dann ggf so lange Durchläufe machen, wie Profit angezeigt wird.
Meine beste Idee war damals Halbierungssuche, aber das war zu lahm.
Also hab ich einfach immer die oberste Order genommen, und das Volumen des Dreiecks angepasst.
Dann ggf so lange Durchläufe machen, wie Profit angezeigt wird.
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