트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 1998

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고비르자프 :

모든 것이 중요하지 않습니다) 수영자가 수영을 배우고 주위에 튀기 시작하여주의를 끌면 즉시 목에 200kg의 하중이 나타나고 누구나 옵션없이 바닥으로 갈 것입니다)

헛소리를 하고 있구나

 
mytarmailS :

쉽게 수...

그런데 데이터를 생성하면서 무슨 에러가 났는지, 그런 결과가 나오지 않는데...

오류는 없는 것 같습니다. 파일에 무엇을 생각하고 기록했는지 눈으로 볼 수 없습니다.

+ 기호를 예측할 때 Maxim에 대한 질문 - 교육은 파일에 있는 여러 항목에 대해 수행되었습니까? 또는 정규화된 0 - 1 시리즈에서?

 
예브게니 추마코프 :


복잡한 알고리즘이 있습니까? mql4/5에서 즉시 구현할 수 있습니까? 아니면 내가 묻는 것이 말도 안되는 것입니까?

~할 수 있다

잘 정립된 기술 스택이 있다고 가정해 보겠습니다. MT5에서 즉시 할 수 있고, 먼저 파이썬에서 할 수 있고, 그런 다음 MT5로 내보낼 수 있습니다. 파이썬을 사용할 수 있지만 MT5에서 거래하십시오. 어쨌든 일반적으로.

 
예브게니 추마코프 :

오류는 없는 것 같습니다. 파일에 무엇을 생각하고 기록했는지 눈으로 볼 수 없습니다.

+ 기호를 예측할 때 Maxim에 대한 질문 - 교육은 파일에 있는 여러 항목에 대해 수행되었습니까? 또는 정규화된 0 - 1 시리즈에서?

같은 행에 있지만 응답은 0-1로 정규화됨

 
막심 드미트리예프스키 :

~할 수 있다

잘 정립된 기술 스택이 있다고 가정해 보겠습니다. MT5에서 즉시 할 수 있고, 먼저 파이썬에서 할 수 있고, 그 다음 MT5로 내보낼 수 있습니다. 파이썬을 사용할 수 있지만 MT5에서 거래하십시오. 어쨌든 일반적으로.


그리고 넷은 전혀 친구가 아닌가요?

탬버린과 함께 춤을 추지 않고 win 10 x64에 Python을 설치하는 것이 어렵습니까?

 
예브게니 추마코프 :


그리고 넷은 전혀 친구가 아닌가요?

탬버린과 함께 춤을 추지 않고 win 10 x64에 Python을 설치하는 것이 어렵습니까?

4는 격세지상

아마도 당신이 Buryat 샤먼이 아니라면

 
막심 드미트리예프스키 :

4는 격세지상

아마도 당신이 Buryat 샤먼이 아니라면

예, 그를 통나무 형태로 모델로 만드십시오. 규칙에 따라 자신을 코드에 소개하도록 하세요. 왜 파이썬으로 사람을 고문합니까?

아니면 해야 할까요?

 
예브게니 추마코프 :
 condition                                                                                                       
 [ 1 ,] "X[,10]<=-0.025 & X[,10]>-0.08201612905"                                                                         
 [ 2 ,] "X[,9]>-0.057983871 & X[,9]<=-0.01129032255 & X[,10]>0.0219354839"                                               
 [ 3 ,] "X[,9]<=-0.057983871"                                                                                            
 [ 4 ,] "X[,9]>0.0702419355"                                                                                             
 [ 5 ,] "X[,8]>0.01362903225 & X[,8]<=0.0564516129 & X[,9]>0.00153225805"                                                
 [ 6 ,] "X[,8]<=0.0564516129 & X[,8]>-0.01153225805 & X[,9]<=0.0040322581 & X[,10]<=-0.00596774195"                      
 [ 7 ,] "X[,8]>-0.03370967745 & X[,8]<=-0.00403225805 & X[,10]>0.00032258065"                                            
 [ 8 ,] "X[,8]<=-0.03370967745 & X[,10]>0.02814516125"                                                                   
 [ 9 ,] "X[,8]<=-0.03370967745 & X[,10]<=0.02443548385"                                                                  
[ 10 ,] "X[,7]>-0.025 & X[,7]<=-0.00403225805 & X[,8]>-0.03370967745"                                                    
[ 11 ,] "X[,8]>-0.0266935484 & X[,8]<=-0.025"                                                                            
[ 12 ,] "X[,9]>0.0091129032 & X[,9]<=0.0277419355 & X[,10]<=-0.00096774195"                                              
[ 13 ,] "X[,9]<=0.0564516129 & X[,9]>0.03935483875"                                                                      
[ 14 ,] "X[,8]>0.02346774195 & X[,9]>-0.057983871 & X[,9]<=-0.0212903226"                                                
[ 15 ,] "X[,8]>-0.03370967745 & X[,8]<=0.0233870968 & X[,9]<=0.0233870968 & X[,10]>0.0091129032 & X[,10]<=0.02766129035"
[ 16 ,] "X[,8]>-0.03370967745 & X[,9]<=-0.00120967745 & X[,10]>-0.00596774195 & X[,10]<=0.0229032258"                    
[ 17 ,] "X[,10]>0.0012903226"                                                                                            
[ 18 ,] "X[,1]==X[,1]"                                                                                                   
      pred
 [ 1 ,] "1" 
 [ 2 ,] "-1"
 [ 3 ,] "1" 
 [ 4 ,] "-1"
 [ 5 ,] "-1"
 [ 6 ,] "-1"
 [ 7 ,] "1" 
 [ 8 ,] "-1"
 [ 9 ,] "-1"
[ 10 ,] "1" 
[ 11 ,] "-1"
[ 12 ,] "1" 
[ 13 ,] "1" 
[ 14 ,] "-1"
[ 15 ,] "1" 
[ 16 ,] "1" 
[ 17 ,] "-1"
[ 18 ,] "1"

데이터는 크기 10의 슬라이딩 창으로 표시되며 규칙은 이러한 데이터를 기반으로 합니다.

첫 번째 요소 X[ , 1] ....... X[ , 10] 마지막(현재 캔들) 

pred

이것은 규칙이 예측하는 것입니다

모델은 0보다 큰 "1", "-1"보다 작은 기호를 예측합니다.

모델 정확도 97-99%


==================================================== =====================================

여기 전체 R 코드가 있습니다 ... 너무 크고 이해할 수 없습니다 ))) 

d <- read.csv(file = "C:\\..........\\EURUSD_returns.csv" )
d <- d[, 1 ]

X <- embed(d, 10 )[ , 10 : 1 ]  
Y <- as .factor(sign(  c(X[- 1 ,ncol(X)] , 1 )  ))

library (inTrees)
library (RRF)
rf <- RRF(X,Y,ntree= 100 ) 
treeList <- RF2List(rf)
ruleExec <- unique(extractRules(treeList,X,maxdepth = 10 ))
ruleMetric <- getRuleMetric(ruleExec,X,Y) # measure rules
ruleMetric <- pruneRule(ruleMetric,X,Y) # prune each rule
learner <- buildLearner(ruleMetric,X,Y)

learner
 

mytarmailS :

너무 크고 이해할 수 없음)))


웃기지도 않음)) 그걸로 뭘 해야할지 모르겠다.?

 
예브게니 추마코프 :

웃기지도 않음)) 그걸로 뭘 해야할지 모르겠다.?

그리고 당신은 웃지 않지만 더 잘 이해합니다 ...

코드가 필요하지 않고 로그가 필요합니다. 규칙(이것이 모델임), 이 규칙을 가져와 코드에 삽입하면 규칙의 예측 합계가 모델의 답이 됩니다("1" 또는 "-1").

이해가 안되면 물어봐

내가 친절한 한))
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