Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2182

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Maxim Dmitrievsky:

addiert oder subtrahiert einfach eine Zahl von allen Merkmalen im Datensatz, je nach Bezeichnung. Das Modell ist zu einer noch tieferen Prüfung der Geschichte geworden

Es ist etwas, mit dem man schlafen muss. Ein primitives Zeug, wie es scheint. Es gibt etwa 10 fünfstellige Punkte, die einfach über die Klassen verteilt sind. Ich weiß nicht, wie man es besser machen kann, da die Attribute eine unterschiedliche Streuung der Werte haben. Wahrscheinlich ist für jede Spalte eine andere Zahl sinnvoll. Oder vielleicht auch nicht.

Ich werde es mir später vorstellen.

Ach ja, richtig.

war

wurde.

Es ist wichtig, dass man es nicht übertreibt.

Interessante Idee! Mit Ihrer Methode habe ich versucht, die Verteilungen der Merkmale mit dem inkrementellen MA-Zeichen aufzuteilen 
    samples_part = samples.copy()
    samples_part.iloc[samples_part[samples_part.MA== 1].index, 1:-1] = samples_part.iloc[samples_part[samples_part.MA == 1].index, 1:-1] + 0.01
    samples_part.iloc[samples_part[samples_part.MA== 0].index, 1:-1] = samples_part.iloc[samples_part[samples_part.MA == 0].index, 1:-1] - 0.01

Ich habe ein Bild wie dieses:

dann habe ich die fehlenden Zuweisungen im ursprünglichen Datenrahmen (gelb im Bild oben) gelöscht

    for row , val in samples_part.items():
        samples.targets.loc[(samples.targets == 1) & (samples_part[row] < 0)] = np.nan
        samples.targets.loc[(samples.targets  == 0) & (samples_part[row] > 0)] = np.nan
    samples = samples.dropna().reset_index(drop=True)

Wir haben also Folgendes

Ich habe alles in einen Zufallsgenerator eingegeben und ihn im Tester laufen lassen


Versuch von 06.20 bis 08.20 Uhr. Nicht sehr viele, aber auch nicht schlecht.

 
welimorn:
Interessante Idee! Mit Ihrer Methode habe ich versucht, das inkrementelle MA-Zeichen zur Verteilung von Merkmalen zu verwenden

Ich habe ein Bild wie dieses:

dann habe ich die fehlenden Zuweisungen im ursprünglichen Datenrahmen (gelb im Bild oben) gelöscht

bekam dies

Ich habe alles in einen Zufallsgenerator eingegeben und ihn im Tester laufen lassen


Zug von 06.20 bis 08.20. nicht so dicht, aber nicht ein Minus.

Warum nimmst du es nicht?

 
Renat Akhtyamov:

Gestern hat Maximka einen vorgefertigten Gral auf der Grundlage dieser Bilder gepostet und einen Bot auf das Signal gesetzt.

Ich bin auf der Suche nach meinem eigenen, kommen Sie mir nicht in die Quere, bitte.

 
welimorn:
Interessante Idee! Mit Ihrer Methode habe ich versucht, das MA-Inkrementzeichen zu verwenden, um die Verteilungen der Merkmale zu verteilen

Ich habe ein Bild wie dieses:

dann habe ich die fehlenden Zuweisungen im ursprünglichen Datenrahmen (gelb im Bild oben) gelöscht

bekam dies

Ich habe alles in einen Zufallsgenerator eingegeben und ihn im Tester laufen lassen


Die Zeit von 06.20 Uhr bis 08.20 Uhr ist nicht allzu viel, aber auch kein Minuspunkt.

So einen Zauberer gab es hier in der Gegend. Er hat Videos von ähnlichen Verwandlungen aufgenommen. Verschieben von Clustern, Durchführung anderer geometrischer Transformationen. Er hat nichts erklärt, er hat nur Videos geschrieben und sie dann gelöscht 🤣 Es ist nicht klar, was er sagen wollte, aber es heißt, dass er der glückliche Besitzer des Grals ist...
 
Maxim Dmitrievsky:
Es gab hier einen solchen Magier. Er nahm Videos mit ähnlichen Verwandlungen auf. Verschieben von Clustern, Durchführung anderer geometrischer Transformationen. Ich weiß nicht, was er sagen wollte, aber es heißt, er sei ein glücklicher Besitzer von Gral.

Der Trickster wird in diesem Thread nur am Rande erwähnt. 2182 Seiten... mit seinen Helden, Leidenschaften, Traditionen, Gral, Höhen und Tiefen. Ja, es gibt bereits eine eigene Fantasiewelt))))

 
Maxim Dmitrievsky:
Es gab hier einen solchen Magier. Er nahm Videos mit ähnlichen Verwandlungen auf. Verschieben von Clustern, Durchführung anderer geometrischer Transformationen. Ich weiß nicht, was er damit sagen will, aber es heißt, er sei ein glücklicher Besitzer von Gral.

Ja, war, war und war weg ... Vielleicht sogar auf zwei Arten ))

Beschreiben Sie die Regeln für das Verschieben von etwas mit etwas und in die Genetik .... schieben - lehren - Ergebnis sehen ... schieben - lehren - Ergebnis sehen

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

Ich habe keine Ahnung, ob es eine fertige Möglichkeit gibt, solche Kanäle in R oder Python zu erstellen.


C-ca wie kann man nicht verehren diese R, es hat alles...


 
mytarmailS:

Ja, er war, er war und er war weg ... vielleicht sogar im doppelten Sinne ))

Beschreiben Sie die Regeln für das Verschieben von etwas in etwas und in die Genetik .... schieben - lehren - Ergebnis sehen ... schieben - lehren - Ergebnis sehen

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

ob es eine fertige Möglichkeit gibt, solche Kanäle in r-ka oder python zu erstellen


Kann man nicht die Regressionsgerade in p? und den 2std-Kanal berechnen?
 
Maxim Dmitrievsky:
Kann man die Regressionsgerade nicht in p? und 2std Kanal berechnen

Ja, ich suche nur nach einer fertigen Lösung mit einem Minimum an Code.

Ich habe es nur noch nie gemacht.

Stellen Sie sich vor, wie einfach und elegant ein Kanal gebaut werden kann, Sie müssen keine Extrempunkte markieren und einen Kanal darauf setzen, etc.

 

Ich denke, statt Inkrementen und Nullen und Salden und so, warum nicht AMO Kanäle zeichnen lassen...

Die Pluspunkte:

1) die Vorhersage ist stationär in dem Sinne, dass sie nicht wackelt und nicht bei jeder Kerze neu berechnet wird

2) Die Prognose berücksichtigt die Volatilität und Schwankungen des Marktes.

3) die Vorhersage ist sehr klar und leicht zu interpretieren ... nach oben verkaufen, nach unten kaufen ... + genaue Einträge

4) sehr einfach zu programmieren

5) es ist möglich, ein Modell für verschiedene TFs zu skalieren


 
mytarmailS:

Ich denke, statt Inkrementen und Nullen und Salden und so, warum nicht AMO Kanäle zeichnen lassen...

Die Pluspunkte:

1) die Vorhersage ist stationär in dem Sinne, dass sie nicht wackelt und nicht bei jeder Kerze neu berechnet wird

2) die Prognose berücksichtigt die Volatilität und Schwankungen des Marktes

3) die Vorhersage ist sehr klar und leicht zu interpretieren ... nach oben verkaufen, nach unten kaufen ... + genaue Einträge

4) sehr einfach zu programmieren


Gute Idee - ich benutze sie bereits :)

Die Frage ist, welche Punkte zur Erstellung eines Kanals verwendet werden sollen und welche Informationen als Prädiktoren herangezogen werden sollen.

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