Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 859
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Ich möchte noch etwas zum Verstärkungslernen hinzufügen. In R gibt es zwei Pakete zu diesem Thema: ReinforcementLearning und Reinforcementlearning. Die erste Version verwendet keine Pyhton-Module und implementiert einfache Algorithmen. Die zweite verwendet Python::gym und implementiert entsprechend eine große Vielfalt. In Python sind die neuesten Tensorforce und keras-rl (basierend auf tensorflow/keras)/ Leider gibt es fast keine Dokumentation. Aber es gibt viele Enthusiasten, die ihre Entwicklungen und Beispiele teilen.
Ich bin noch nicht dazu gekommen.
Versuchen Sie
)))
Für die erste Suche ist es ratsam, entweder "peng" (schneller) oder "esteves" zu verwenden.
(zuverlässiger, aber viel langsamer bei großen Datenmengen) und, falls die Anzahl der
Variablen groß ist (>100), beschränken Sie die "Vorwärtssuche" auf "n.var = 100". Die
Der Fortschrittsbalken gibt Ihnen einen Überblick über die verbleibende Laufzeit.
bibliothek(varrank)
data(nassCDS, Paket = "DAAG")
nassCDS.varrank <- varrank(data.df = nassCDS,
Methode = "peng",
variabel.wichtig = "tot",
variable.method = "dead", variable.method = "sturges",
Algorithmus = "vorwärts",
Schema = "mittel",
verbose = FALSE)
Zusammenfassung(nassCDS.varrank)
plot(nassCDS.varrank, notecex = 0.5)
Ursprünglich hatte ich es mit "esteves" versucht, aber selbst bei 500 Zeilen wurde der gesamte Speicher verbraucht. Bei 100 Zeilen wurden etwa 5 g verbraucht.
Mit peng konnte ich alle 13x6400 Daten aufnehmen, ohne den gesamten Speicher zu verbrauchen:
Geordnete Variablen (abnehmende Bedeutung):
5 6 8 12 74 1 2 11 10 3 9
Werte 0,104 -0,005 -0,021 -0,03 -0,101 -0,114 -0,139 -0,128 -0,181 -0,173 -0,227 NA
Die Sortierreihenfolge unterscheidet sich jedoch stark von anderen Paketen. Und es ist nicht klar, wie es sortiert wird: Scores - nicht sortiert.
Der Durchschnitt der 37 Pakete von CoreLearn:
5 1 7 11 9 4 3 6 10 2 8 12
Durchschnitt von 37 Paketen von CoreLearn:
5 1 7 11 9 4 3 6 10 2 8 12
Es gibt zwei Funktionen in CORELearn: attrEval(), ordEval()
Verwenden Sie beides?
PS
Ihre Fortschritte in R sind faszinierend!
Es gibt zwei Funktionen in CORELearn: attrEval(), ordEval()
Verwenden Sie beides?
PS
Ihre Fortschritte in R sind erstaunlich!
ordEval - Ich habe nicht verstanden, wie man es benutzt, ich habe keine sortierten Prädiktoren oder Gewichte gesehen, nach denen ich mich sortieren könnte. Ich denke, attrEval ist mit 37 Algorithmen ausreichend. Im Wesentlichen habe ich ein Ensemble von Methoden, mit denen ich die Bedeutung der Prädiktoren bestimme.
Wenn Sie nicht in der Lage sind, solche Probleme selbst zu lösen, finden Sie bei mir das VisSim NeuralNet-Modul, und ich werde Ihnen zeigen, wie es geht.
Ist dieser spezielle Algorithmus bei der Auswahl der Prädiktoren gut oder schlecht?
Was ist bei der Auswahl von Prädiktoren im Allgemeinen gut und was schlecht?
kam der kleine Sohn zu seinem Vater, und der kleine Sohn fragte
Blödsinn. Und R mit MO ist Blödsinn. Eviews ist die mobilste Software.
Das ist keine Tatsache. Hier ist ein weiteres Programm, bei dem man die Knete ausschüttet. Aber nur für diejenigen, die Schleifen verwenden. Ausschließlich die Arbeit des Auslegens der Zitate im Spektrum der Zyklen. Es gibt eine Menge Einstellungen. Es gibt Netze usw.
http://www.timingsolution.ru/https://radikal.ru/video/qD9j3mOipVf
wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow, you've mastered the video editor just for me???? Wussten Sie, dass Sie es kostenlos nutzen können? Eigentlich finde ich das Programm in Ordnung, aber angesichts der Verwendung von R und der Kenntnisse, die ich jetzt habe. Genauer gesagt, die Vision des Marktes und des Bereichs der MO im Allgemeinen!!!!! Aber ich will das nicht studieren. Alles ist bereits durchdacht. Ich möchte einfach nach einem Algorithmus arbeiten. Eine, die einzige und ohne jede Abweichung und Suche dort....
Oh, großartig! Warum handeln Sie dann nicht? All diese Bilder sind wertlos, wenn es keinen echten Handel gibt. Wo liegt das Problem?
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Heh))) Ziel am Horizont Ich stimme zu)))
Sie gehen zum Beispiel zur Bank: Wie viel haben Sie heute?
- Das Guthaben auf Ihrem Handelskonto wurde heute um 5.508,56 Euro aufgefüllt.
- Nun, wir müssen es irgendwie bis morgen schaffen...
- Möchten Sie eine vergünstigte Versicherungspolice abschließen?
- Nein, danke...