1 | |
---|
2 | /*! |
---|
3 | \file |
---|
4 | \brief Robust |
---|
5 | \author Vasek Smidl |
---|
6 | |
---|
7 | */ |
---|
8 | |
---|
9 | //<<<<<<< .mine |
---|
10 | #include "trading_models_lib.h" |
---|
11 | #include <iostream> |
---|
12 | #include "estim/arx.h" |
---|
13 | //======= |
---|
14 | #include "trading_models_lib.h" |
---|
15 | #include "estim/arx.h" |
---|
16 | #include <vector> |
---|
17 | #include <string> |
---|
18 | #include <sstream> |
---|
19 | #include <fstream> |
---|
20 | |
---|
21 | |
---|
22 | //>>>>>>> .r1284 |
---|
23 | using namespace bdm; |
---|
24 | |
---|
25 | /* |
---|
26 | string cislo(string s) // tato procedura spracova tie cisla z toho textoveho suboru tak aby sa odstranilo to e-001 a boli v spravnom |
---|
27 | //formate. Lebo predtym to vyhadyovalo divne cisla, nevedel som ci je to zato, ze bayes si stym neporadi, ale yjavne nepomohlo |
---|
28 | { |
---|
29 | int b=s.find('e'); |
---|
30 | string t=s.substr(0,b); |
---|
31 | string poz=s.substr(b+1,s.size()); |
---|
32 | |
---|
33 | istringstream g(poz); |
---|
34 | int pozc; |
---|
35 | g>>pozc; |
---|
36 | istringstream k(t); |
---|
37 | double csl; |
---|
38 | k>>csl; |
---|
39 | if (pozc<0) //pozc moze byt niekedy aj kladne |
---|
40 | { |
---|
41 | for(int i=1;i<=-pozc;i++) |
---|
42 | csl/=10; |
---|
43 | } else |
---|
44 | { |
---|
45 | for(int j=1;j<=pozc;j++) |
---|
46 | csl*=10; |
---|
47 | } |
---|
48 | |
---|
49 | ostringstream o; |
---|
50 | o<<csl; |
---|
51 | return o.str(); |
---|
52 | } */ |
---|
53 | |
---|
54 | double sumastlpec(int k,vector<vec> pole,vector<vec> pravd) { //robi sumu k-teho stlpca, pouzivam na konci pri ratani pravdepodobnosti |
---|
55 | double r=0; |
---|
56 | for (int i=0;i<pole.size();i++) |
---|
57 | { |
---|
58 | r+=pole[i][k]*pravd[i][k]; |
---|
59 | } |
---|
60 | return r; |
---|
61 | } |
---|
62 | |
---|
63 | int main () { |
---|
64 | vector<vector<string>> ADdata; //nacitavanie dat do pola ADdata -funguje spravne |
---|
65 | ifstream myfile("C:\\AD_dataupravene.txt"); |
---|
66 | if (myfile.is_open()) |
---|
67 | { |
---|
68 | while ( myfile.good() ) |
---|
69 | { |
---|
70 | string line; |
---|
71 | getline(myfile,line); |
---|
72 | vector<string> parsed_line; |
---|
73 | while(line.find(' ') != string::npos) //jeden kanal je jeden riadok, na zaciatku a na konci {,}, data oddelene ciarkou a medzerou. |
---|
74 | { |
---|
75 | line.erase(0,1); //toto nie je yrovna peknz sposob,ale pri poslednom nacitani cisla v riadku sme uz nemali ziadnu medyeru a cyklus by sa posledny krat nevykonal, tak tu medzeru odstranujeme vzdy tu |
---|
76 | int loc = line.find(','); //ale pri poslednom cisla to nenajde ziadnu ciaarku, tak potom co prida do parsed_line? |
---|
77 | parsed_line.push_back(line.substr(0,loc)); |
---|
78 | line.erase(0,loc+1); //odstranujeme ciarku za kazdym cislom |
---|
79 | } |
---|
80 | ADdata.push_back(parsed_line); //3927 dat v riadku, 6 riadkov |
---|
81 | } |
---|
82 | } |
---|
83 | myfile.close(); //konec nacitavania dat |
---|
84 | |
---|
85 | vector<vec> norm; //do norm zapisujeme normalizacne faktory |
---|
86 | for (int h=1;h<=2;h++) //cyklus ktory ovplzvnuje konstantu h=1- model s konstantou, h=2, bez konstanty |
---|
87 | { |
---|
88 | bool b; //b pouzivame pri set_constant |
---|
89 | if(h==2) |
---|
90 | b=false; |
---|
91 | else |
---|
92 | b=true; |
---|
93 | int g=2; |
---|
94 | while (g<=4) //cyklus co meni rozmery matice V |
---|
95 | { |
---|
96 | mat V0 = 0.0001 * eye ( g ); // aj tato matica ma vplyv na normalizacny faktor, nemoze byt aj preto taky velky, ako inak by sa dala zvolit? |
---|
97 | |
---|
98 | int p=0; |
---|
99 | while (p<=1) //tento cyklus prechadza vacsinou len raz, vtedy p=0 a nic to neovplvni, ale pri AR(2) modely to bude vykonavat 2 krat aj pre p=1, ked bude brat do condition aj rozne kanale z toho isteho casu |
---|
100 | { |
---|
101 | int i=0; |
---|
102 | while(i < ADdata.size()-p) //niekedy sa ten cyklus ma vykonat len raz, preto nepouzivam for cyklus |
---|
103 | { |
---|
104 | int j=p*(i+1); //j=0 alebo j=i+1 |
---|
105 | |
---|
106 | while(j < ADdata.size()) |
---|
107 | { |
---|
108 | ARX Ar; |
---|
109 | Ar.set_statistics ( 1, V0 ); //nu is default (set to have finite moments) |
---|
110 | Ar.set_constant ( b ); |
---|
111 | Ar.validate(); // forgetting is default: 1.0 |
---|
112 | vec pomocka; //pri kazdej jednej hypoteze zapisujeme normalizacne faktory do pomocky, tu potom ako riadok pridame do norm |
---|
113 | for(int k = 0;k<341;k++) //prechadyame "po riadkoch", teda v case. Nejake hodnoty su len po index 340, dalej uz #INF000 |
---|
114 | { |
---|
115 | vec condition; |
---|
116 | vec predikce; |
---|
117 | predikce.ins(0,ADdata[3][k+2]); //predpovede nacitavame a zadavame do Bayes zvlast |
---|
118 | condition.ins(0,ADdata[i][k+1]); |
---|
119 | condition.ins(0,ADdata[j][k+p]);//zmena i -> j aby to bralo regresory z roznych riadkov, ak p=1 bereme data z toho isteho casu |
---|
120 | |
---|
121 | cout << "Pred:" << predikce << ", "; |
---|
122 | cout << "Cond:" << condition << endl; |
---|
123 | |
---|
124 | Ar.bayes(predikce,condition.right(g+h-3)); //z condition berem len urcity pocet prvkov, bud 0, 1,alebo 2, lebo nepotrebujem vzdy vsetky (AR(1) model) |
---|
125 | pomocka.ins(pomocka.size(),Ar.posterior().lognc()); //nie je tu exponenciala! -aby to bolo mensie |
---|
126 | } |
---|
127 | norm.push_back(pomocka); |
---|
128 | if ((g==3 && h==2) || (g==4)) //tento cyklus sa bude opakovat, len ak mame maticu V0 roymeru 4x4, to je AR(2) model s konst, alebo podobne len g=3, h=2, teda AR(2)bez kons |
---|
129 | { |
---|
130 | j++; |
---|
131 | } else |
---|
132 | { |
---|
133 | j=ADdata.size(); //priradenim tejto hodnoty do j sa cyklus uz viac krat nevykona |
---|
134 | } |
---|
135 | } |
---|
136 | if (b==true && g==2) //pre model AR(0) s konstantou robi tento cyklus len raz, v ostatnych pripadoch viac-krat |
---|
137 | { |
---|
138 | i=ADdata.size(); |
---|
139 | } else |
---|
140 | { |
---|
141 | i++; |
---|
142 | } |
---|
143 | } |
---|
144 | if ((g==3 && h==2) || (g==4) ) |
---|
145 | {p++;} else {p=2;} |
---|
146 | } |
---|
147 | if (h==2 && g==3) //pripad g=4, a konstanta zaroven nas uz nezaujima, vtedy to ukoncime |
---|
148 | { |
---|
149 | g=5; //ak priradime takuto hodnotu, cyklus while sa uz nevykona |
---|
150 | } else |
---|
151 | { |
---|
152 | g++; |
---|
153 | } |
---|
154 | } |
---|
155 | } |
---|
156 | |
---|
157 | /* //tu je to povodne |
---|
158 | mat V0 = 0.0001 * eye ( 2 ); //pre pripad samotnej konstanty |
---|
159 | ARX Ar; |
---|
160 | Ar.set_statistics ( 1, V0 ); //nu is default (set to have finite moments) |
---|
161 | Ar.set_constant ( true ); |
---|
162 | Ar.validate(); // forgetting is default: 1.0 |
---|
163 | vector<double> pom1; |
---|
164 | for(int k = 0;k<140;k++) //prechadyame "po riadkoch" |
---|
165 | { |
---|
166 | vec predikce; |
---|
167 | vec cond; |
---|
168 | cond.ins(0,ADdata[3][3]); |
---|
169 | predikce.ins(0,ADdata[3][k+2]); //predpovede nacitavame a zadavame do Bayes zvlast |
---|
170 | Ar.bayes(predikce,cond.right(0)); |
---|
171 | pom1.push_back(exp(Ar.posterior().lognc())); |
---|
172 | } |
---|
173 | norm.push_back(pom1); |
---|
174 | |
---|
175 | for (int a=2;a<=3;a++) //AR(1) bez a potom s konstantou |
---|
176 | { |
---|
177 | bool b=false; //b pouzivame pri set_constant |
---|
178 | if(a==3) |
---|
179 | b=true; |
---|
180 | mat V0 = 0.0001 * eye ( a ); //pre pripad samotnej konstanty |
---|
181 | |
---|
182 | for (int p=0;p < ADdata.size();p++) |
---|
183 | { |
---|
184 | ARX Ar; |
---|
185 | Ar.set_statistics ( 1, V0 ); //nu is default (set to have finite moments) |
---|
186 | Ar.set_constant ( b ); |
---|
187 | Ar.validate(); // forgetting is default: 1.0 |
---|
188 | vector<double> pom1; |
---|
189 | for(int k = 0;k<140;k++) //prechadyame "po riadkoch" |
---|
190 | { |
---|
191 | vec predikce; |
---|
192 | vec condition; |
---|
193 | condition.ins(0,ADdata[p][k]); |
---|
194 | predikce.ins(0,ADdata[3][k+1]); //predpovede nacitavame a zadavame do Bayes zvlast |
---|
195 | Ar.bayes(predikce,condition); |
---|
196 | pom1.push_back(exp(Ar.posterior().lognc())); |
---|
197 | } |
---|
198 | norm.push_back(pom1); //normalizacne faktory pre urcitu kombinaciu regresorov(teda po kazdom riadku) ulozi do pola norm |
---|
199 | } |
---|
200 | } |
---|
201 | |
---|
202 | |
---|
203 | for (int g=3;g<=4;g++) //tento cyklus je az do konca, raz to robime s konstantou, raz bez. |
---|
204 | { |
---|
205 | bool b; //b pouzivame pri set_constant |
---|
206 | if(g==3) |
---|
207 | b=false; |
---|
208 | else |
---|
209 | b=true; |
---|
210 | mat V0 = 0.0001 * eye ( g ); |
---|
211 | for(int i = 0;i < ADdata.size();i++) //po pocet riadkov, co bz malo byt 6 |
---|
212 | { |
---|
213 | for(int j = i+1; j<ADdata.size();j++) |
---|
214 | { |
---|
215 | ARX Ar; |
---|
216 | Ar.set_statistics ( 1, V0 ); //nu is default (set to have finite moments) |
---|
217 | Ar.set_constant ( b ); |
---|
218 | Ar.validate(); |
---|
219 | // forgetting is default: 1.0 |
---|
220 | vector<double> pomocka; |
---|
221 | for(int k = 0;k<140;k++) //prechadyame "po riadkoch" |
---|
222 | { |
---|
223 | vec condition; |
---|
224 | vec predikce; |
---|
225 | predikce.ins(0,ADdata[3][k+1]); //predpovede nacitavame a zadavame do Bayes zvlast |
---|
226 | condition.ins(0,ADdata[i][k]); |
---|
227 | condition.ins(0,ADdata[j][k]);//zmena i -> j qby to bralo regresory z roznych riadkov |
---|
228 | Ar.bayes(predikce,condition); |
---|
229 | pomocka.push_back(exp(Ar.posterior().lognc())); |
---|
230 | } |
---|
231 | norm.push_back(pomocka); |
---|
232 | } |
---|
233 | } |
---|
234 | for(int i = 0;i < ADdata.size();i++) //po pocet riadkov, co bz malo byt 6 |
---|
235 | { |
---|
236 | for(int j = 0; j<ADdata.size();j++) |
---|
237 | { |
---|
238 | ARX Ar; |
---|
239 | Ar.set_statistics ( 1, V0 ); //nu is default (set to have finite moments) |
---|
240 | Ar.set_constant ( b ); |
---|
241 | Ar.validate(); |
---|
242 | // forgetting is default: 1.0 |
---|
243 | vector<double> pomocka; |
---|
244 | for(int k = 0;k<140;k++) //prechadyame "po riadkoch" |
---|
245 | { |
---|
246 | vec condition; |
---|
247 | vec predikce; |
---|
248 | predikce.ins(0,ADdata[3][k+2]); //predpovede nacitavame a zadavame do Bayes zvlast |
---|
249 | condition.ins(0,ADdata[i][k]); |
---|
250 | |
---|
251 | condition.ins(0,ADdata[j][k+1]);//zmena i -> j qby to bralo regresory z roznych riadkov |
---|
252 | Ar.bayes(predikce,condition); |
---|
253 | pomocka.push_back(Ar.posterior().lognc()); |
---|
254 | } |
---|
255 | |
---|
256 | norm.push_back(pomocka); |
---|
257 | } |
---|
258 | } |
---|
259 | }*/ |
---|
260 | vector<vec> prsti; //hypotez je 85 |
---|
261 | int m,n,p; |
---|
262 | for(p=0;p<115;p++) //inicializuem apriorne pravdepodobnosti |
---|
263 | { |
---|
264 | vec k; |
---|
265 | k.ins(0,1/115.); |
---|
266 | prsti.push_back(k); |
---|
267 | } |
---|
268 | // v ramci riadku v poli norm su hodnoty pre jednu hypotezu v roznych casoch, pocitanie pravdepodobnosti z norm. faktorov |
---|
269 | for (m=0;m<norm[1].size();m++) |
---|
270 | { double k=sumastlpec(m,norm,prsti); |
---|
271 | for(n=0;n < norm.size();n++) |
---|
272 | { |
---|
273 | prsti[n].ins(prsti[n].size(),norm[n][m]*prsti[n][m]/k); |
---|
274 | } |
---|
275 | } |
---|
276 | ofstream file; //zapis pravdepodobnosti do suboru |
---|
277 | file.open("prsti_hypot.txt"); |
---|
278 | for(int i=0;i < prsti.size();i++) |
---|
279 | { |
---|
280 | for(int j=0;j < prsti[i].size();j++) |
---|
281 | { |
---|
282 | if(j!=prsti[i].size()-1) |
---|
283 | { |
---|
284 | file << prsti[i][j]<<" "; |
---|
285 | }else |
---|
286 | { |
---|
287 | file<<prsti[i][j]<<endl; |
---|
288 | } |
---|
289 | } |
---|
290 | } |
---|
291 | file<<endl; |
---|
292 | file.close(); |
---|
293 | |
---|
294 | } |
---|
295 | |
---|
296 | |
---|
297 | |
---|