트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2377

 
알렉세이 비아즈미킨 :

이 성경은 나에게 4.0.4를 요구했습니다!

이 요구 사항을 어디에서 읽었습니까?

 
mytarmailS :

이 요구 사항을 어디에서 읽었습니까?

스크립트를 실행할 때 필요한 버전이

Warning message:
пакет ‘glmnet’ был собран под R версии 4.0 . 4 
 
알렉세이 비아즈미킨 :

스크립트를 실행할 때 필요한 버전이

여기 요구 사항이 있습니다

Version:         4.1 - 1
Depends:         R (≥ 3.6 . 0 ) , Matrix (≥ 1.0 - 6 )
Imports:        methods, utils, foreach, shape, survival
Suggests:       knitr, lars, testthat, xfun, rmarkdown
Published:       2021 - 02 - 21

버전이 3.6.0 미만이었을 것입니다.

 
mytarmailS :

아하하, 비교 전문가)))

DSP에 대해 다시 이야기합시다)))

더 많은 얼굴 손바닥이 필요합니다

예, 논쟁 할 것이 있고 논쟁 할 것이 .. 우리가 사용했습니다. 우리는 알고 있습니다.

 
mytarmailS :

여기 요구 사항이 있습니다

버전이 3.6.0 미만이었을 것입니다.

다른 버전이 있지만 4.0.2가 있었습니다.

선택 항목이 있는 파일을 직접 다운로드하는 기능을 추가할 수 있습니까? 파일을 첨부할 수 있습니까? 훈련과 모델 적용을 위해 두 개의 파일이 필요하다는 것을 알고 있습니까?

대상 "Target_100".
파일:
test.zip  937 kb
 
알렉세이 비아즈미킨 :

다른 버전이 있지만 4.0.2가 있었습니다.

선택 항목이 있는 파일을 직접 다운로드하는 기능을 추가할 수 있습니까? 파일을 첨부할 수 있습니까? 훈련과 모델 적용을 위해 두 개의 파일이 필요하다는 것을 알고 있습니까?

대상 "Target_100".

대상이 한 단계 뒤로 이동했습니까? 아니면 옮겨야 합니까?


길을 따라 이동해야합니다..

X <- read.csv2( "C:\\Users\\..........\\Desktop\\test.csv" )
Y <- X$Target_P
X <- as .matrix(within(X, rm( "Time" , "Target_P" , "Target_100" ,
                       "Target_100_Buy" , "Target_100_Sell" )))
Y <- c(Y[- 1 ], 1 )

library (glmnet)
tr <- 1 : 1000 # train idx

best_lam <- cv.glmnet(x = X[tr,], 
                      y = Y[tr],alpha = 1 , 
                      lambda = 10 ^seq( 2 , - 2 , by = -. 1 ), 
                      nfolds = 5 )$lambda.min


lasso_best <- glmnet(x = X[tr,], y = Y[tr], alpha = 1 , lambda = best_lam)
pred <- predict(lasso_best, s = best_lam, newx = X[-tr,])


pred2 <- c(sign(pred))
caret::confusionMatrix( as .factor(pred2), as .factor(Y[-tr]))
Confusion Matrix and Statistics

          Reference
Prediction  - 1    1
        - 1 215 142
         1    76 128
                                         
               Accuracy : 0.6114       


다른 모든 것과 마찬가지로 일반적인 쓰레기 ...

 
mytarmailS :

대상이 한 단계 뒤로 이동했습니까? 아니면 옮겨야 합니까?

이것은 기성품 샘플이며 이동할 필요가 없습니다.

열만 필터링

시간 타겟_P
Target_100_구매 Target_100_판매
 
알렉세이 비아즈미킨 :

이것은 기성품 샘플이며 이동할 필요가 없습니다.

이사했어?

다시 한 번 - 이사 했습니까?

 
mytarmailS :

이사했어?

왜 이동해야합니까? 이벤트에 대한 예측자를 작성하고 다음 이벤트가 발생하면 결과가 클래스 형태를 포함하여 이전 라인에 기록됩니다.

 
알렉세이 비아즈미킨 :

왜 이동해야합니까? 이벤트에 대한 예측자를 작성하고 다음 이벤트가 발생하면 클래스 형태를 포함하여 이전 행에 결과가 기록됩니다.

나는 당신이 거기에 있고 어떻게 쓰는지 모릅니다. 그것은 당신의 것입니다. 그러나 목표에서 미래의 가치는 샘플에 상대적인 한 단계라는 것을 알아야합니다. 맞습니까?

사유: