트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2961

[mytarmailS]

Forester #:

평균에 의한 대체는 단순히 데이터가 없을 때 통계에서 사용되었고, 그 다음에는 평균으로 대체되었습니다. 데이터가 부족하거나 누락된 경우 - 어떻게든 이 순간을 표시해야 했기 때문에 이 목적을 위해 NAN을 사용하고 이후 평균으로 대체하기로 결정했습니다.

데이터 준비에 오류가 있어 예를 들어 /0 이후에 + - INF가 나옵니다(하지만 때로는 + - INF가 나옵니다). 잘못된 데이터를 정상 또는 평균으로 간주 할 필요가 없습니다.
오류를 수정해야합니다 (열에 NAN이 포함되어 있고 누락 된 것으로 인쇄 됨). 이 출력물을 누가 읽지만...? )))

그렇다면 물어볼 것도 없이 그냥 버리는 수밖에 없겠죠?

만일을 대비하여 이미 예제를 작성했기 때문에 NAN을 교체하는 예제를 작성했습니다.

m <- round(matrix(rnorm(100),ncol = 5,nrow = 10),2)
m[ sample(1:nrow(m),5,replace = T) , sample(1:ncol(m),5,replace = T) ] <- NaN
m

[,1]  [,2]  [,3]  [,4]  [,5]
 [1,] -1.17 -0.10 -0.22 -1.49 -1.23
 [2,]   NaN   NaN  0.85   NaN -2.13
 [3,]  0.60  0.06  1.50 -0.31  0.05
 [4,]   NaN   NaN -0.41   NaN -0.43
 [5,]  1.17  0.86 -0.51  1.43 -0.07
 [6,] -0.44  0.79 -0.61  0.68  0.11
 [7,]  0.85  0.74  0.31 -1.16 -0.38
 [8,]   NaN   NaN  1.09   NaN -0.36
 [9,]   NaN   NaN -0.58   NaN -1.27
[10,] -0.19 -0.42  0.07  0.31  1.92

그리고 해결책

library(imputeTS)
m2 <- round(apply(m,2,na_ma),2)
m2

 [,1]  [,2]  [,3]  [,4]  [,5]
 [1,] -1.17 -0.10 -0.22 -1.49 -1.23
 [2,] -0.14  0.12  0.85 -0.57 -2.13
 [3,]  0.60  0.06  1.50 -0.31  0.05
 [4,]  0.49  0.49 -0.41  0.27 -0.43
 [5,]  1.17  0.86 -0.51  1.43 -0.07
 [6,] -0.44  0.79 -0.61  0.68  0.11
 [7,]  0.85  0.74  0.31 -1.16 -0.38
 [8,]  0.37  0.51  1.09 -0.14 -0.36
 [9,]  0.14  0.14 -0.58  0.04 -1.27
[10,] -0.19 -0.42  0.07  0.31  1.92

[Forester]

mytarmailS #:

그렇다면 물어볼 것도 없고, 버릴 것도 없습니다.

만일을 대비하여 이미 예제를 작성해 두었으므로 NAV를 대체하는 방법에 대한 예제를 소개합니다.

그리고 해결책

이 코드가 누군가에게 도움이 되길 바랍니다.

[Rashid Umarov]

웹사이트의 onnx 도움말이 업데이트되었습니다 - https://www.mql5.com/ru/docs/onnx

[СанСаныч Фоменко]

mytarmailS #:

귀하의 예에 대해 생각해 봤습니다.

큰 의문이 듭니다.

첫째, 제가 제대로 이해하고 있는 건가요?

인용문의 일부 섹션에서 일종의 완벽한 균형선을 제공할 수 있는 진입점이 발견되었습니다.

그렇다면 이것은 역사에 지나치게 잘 맞는 것입니다. 발견된 진입점/출구점은 "역사는 반복된다"는 기본적인 MO의 개념을 전혀 만족시키지 못합니다. MO를 사용하면 미래에도 반복될 것이라는 희망/명분을 가지고 추상적인 패턴을 찾게 됩니다. 다음은 일부 가격 영역의 마크업입니다....

다른 방법이 있을까요? 아니면 제가 뭔가 놓치고 있는 건가요?

[mytarmailS]

СанСаныч Фоменко #:

귀하의 사례에 대해 생각해 보았습니다.

큰 의심이 들었습니다.

첫째, 제가 제대로 이해했는지 여부입니다.

일부 구간에서 특정 이상적인 균형선을 제공할 수 있는 진입점이 발견되었습니다.

그렇다면 이것은 역사에 과도하게 맞춰진 것입니다. 발견된 진입점/출구점은 "역사는 반복된다"는 기본적인 MO의 개념을 전혀 만족시키지 못합니다. MO를 사용하면 미래에도 반복될 것이라는 희망/명분을 가지고 추상적인 패턴을 찾게 됩니다. 다음은 특정 가격 영역의 마크업입니다....

다른 방법이 있을까요? 아니면 제가 뭔가 놓치고 있나요?

이 예제의 요점/목적은 기성 목표뿐만 아니라 FF를 최소화하거나 최대화하는 모든 복잡도의 손실 함수로도 모델을 훈련할 수 있다는 것을 보여주기 위한 것입니다.

이 예제에서는 (열망하는 분들의 요청에 따라) 안정적인 수익을 극대화하기 위해 AMO를 훈련하는 방법을 보여드리지만, 원하는 대로 모든 FF가 될 수 있습니다....

또한 훈련에 테스트 및 검증 샘플링을 추가하여 과도한 훈련을 방지하는 것을 막는 사람은 아무도 없지만 코드가 복잡해지고 예제의 범위를 벗어납니다.

[СанСаныч Фоменко]

mytarmailS #:
이 예제의 요점/목적은 FF를 최소화하거나 최대화하여 기성 목표뿐만 아니라 복잡한 손실 함수에 대해서도 모델을 훈련할 수 있다는 것을 보여주기 위한 것입니다.

이 예제에서는 (관심 있는 분들의 요청에 따라) 안정적인 수익을 극대화하기 위해 AMO를 훈련하는 방법을 보여드리지만, 원하는 대로 모든 FF가 될 수 있습니다....

또한 훈련을 위해 테스트 및 검증 샘플링을 추가하는 것을 막는 사람은 아무도 없으므로 과도한 훈련이 발생하지 않지만 코드가 복잡해지고 예제의 범위를 벗어납니다.

알겠습니다, 매우 궁금합니다.

[Andrey Dik]

СанСаныч Фоменко #:

그렇군요, 매우 궁금하군요

궁금한 점은 무엇입니까? 몇 달 전이 스레드에서 제가 참여한 대화에서))) 여기에서 많은 사람들이 최대 / 최소 ff가 어떤 식 으로든해서는 안된다고 주장했습니다))))).

배가 항해 할 수 있도록 ff를 설정하면....

[Maxim Dmitrievsky]

Andrey Dik #:

궁금한 점은 무엇입니까? 그래서 몇 달 전에 제가 참여한 대화에서이 스레드에서 말했듯이)) 여기에서 많은 사람들이 최대 / 최소 ff는 어떤 식 으로든해서는 안된다고 주장했습니다)))).

ff를 설정하면 배가 항해 할 것입니다....

알고리즘에는 변경할 수없는 자체 ff가 있으며 (작동하지 않음) 커브 피팅을 아름답게하기위한 추가 기능 일뿐입니다. 전 세계적으로 어떤 영향도 미치지 않습니다. 이미 여기에 이익 계수에 대한 사용자 정의 손실이있는 변형이 있었고, 트레이에는 평소와 같이 아름답습니다.

우리는 빙글 빙글 돌며 매번 놀랐습니다. 기억 상실증은 즐거운 고통, 매일 뉴스 😀입니다.

[Andrey Dik]

Maxim Dmitrievsky #:
알고리즘에는 변경할 수 없는 자체 ff가 있으며(작동하지 않음), 커브 피팅을 위한 추가 기능일 뿐입니다(아름답게 만들기 위해). 전 세계적으로 아무 영향도 미치지 않습니다.

최대, 어떤 FF라도 설정할 수 있으며 학습 목표에 따라 설정하는 것이 좋습니다.

학습 목표가 커브 피팅인 경우 커브 피팅이 됩니다)).

그러나 모든 훈련이 일부 FF의 최적화(최대/최소화)의 본질이라는 사실을 취소하지는 않습니다.

[Maxim Dmitrievsky]

Andrey Dik #:

최대, FF는 원하는 방식으로 설정할 수 있으며, 적절한 학습 목표를 설정하는 것이 좋습니다.

학습 목표가 쿠르와핑이면 쿠르와핑이 됩니다)).

그러나 이것이 모든 훈련이 일부 FF의 최적화 (최대 / 최소화)의 본질이라는 사실을 취소하지는 않습니다.

하지만 이것을 통해 TC를 어떻게 뽑아 낼 수 있는지 상상할 수 없습니다 :) 누군가가 슈퍼 슈퍼 FF를 가지고있을 수도 있지만 그는 침묵을 유지합니다.