Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 266
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Bei der Differenzierung erfolgt die Verschiebung automatisch, da die Reihe um ein Element kürzer wird; es genügt dann, die Stichprobe (Tabelle mit Beobachtungen) um das letzte Element zu kürzen
Hier ein Beispiel
Y <- diff(SomeData)
cbind.data.frame( Y , SomeData[-length(SomeData)])
bekommen.
1 10 10
2 10 20
3 -10 30
4 -10 20
5 10 10
6 10 20
7 10 30
8 10 40
9 -10 50
Falsch. Der Weg dorthin ist
>
> Y <- diff(SomeData)
>
> Y
[1] 10 10 -10 -10 10 10 10 10 -10
> require(magrittr)
Loading required package: magrittr
> Y <- diff(SomeData) %>% c(., NA)
> dt <- cbind(SomeData, Y) %>% na.omit()
> dt
SomeData Y
[1,] 10 10
[2,] 20 10
[3,] 30 -10
[4,] 20 -10
[5,] 10 10
[6,] 20 10
[7,] 30 10
[8,] 40 10
[9,] 50 -10
attr(,"na.action")
[1] 10
attr(,"class")
[1] "omit"
> Y
[1] 10 10 -10 -10 10 10 10 10 -10 NA
Das Ziel wurde nun um 1 bar nach vorne verschoben.
Es sind nicht die Prädiktoren, die nach links verschoben werden müssen, sondern das Ziel
Lassen Sie mich noch einmal versuchen, das zu erklären.
Ich weiß nicht, ich verstehe das Problem immer noch nicht, vielleicht habe ich bereits überhitzt, aber ich habe getan, was Sie sagen. Hier
Reference
Prediction 0 1
0 1862 487
1 487 2164
Accuracy : 0.8052
95% CI : (0.7939, 0.8161)
No Information Rate : 0.5302
P-Value [Acc > NIR] : <2e-16
Kappa : 0.609
Mcnemar's Test P-Value : 1
Sensitivity : 0.7927
Specificity : 0.8163
Pos Pred Value : 0.7927
Neg Pred Value : 0.8163
Prevalence : 0.4698
Detection Rate : 0.3724
Detection Prevalence : 0.4698
Balanced Accuracy : 0.8045
Was ist Ihr Fehler?
Vielleicht habe ich es wieder falsch gemacht, ich bin schon zu optimistisch.
Woher haben Siedie Kerzenständer? Ich habe keine auf CRAN und RSUDIO.
Leider gibt es vieles nicht vom Fass,...
Falsch. Sie sollte folgendermaßen aussehen
Jetzt wird das Ziel um 1 Bar in die Zukunft verschoben.
Nun, wenn ich, anstatt NA am Ende von"Y" hinzuzufügen und dann dieselbe NA zu löschen, einfach die letzte Zeile in SomeData lösche, wird es dann nicht dasselbe sein?
Ich verstehe den Unterschied wirklich nicht, vielleicht schon völlig überhitzt ((
Ich weiß nicht, ich habe das Problem nie verstanden, vielleicht habe ich schon überhitzt, aber ich habe getan, was Sie sagen. Hier
Ich habe nicht mitgezählt - ich habe das Paket nicht.
Und das Ergebnis ist sehr anständig und auch der Wahrheit sehr ähnlich. Die Jungs hier haben Mühe, an die 70 % heranzukommen (30 % Fehler). Und hier sind es deutlich weniger als 30 %. Und von den Rädern, nach dem Prinzip "wie sie sind".
Ich habe nicht nachgezählt - ich habe das Paket nicht.
Und das Ergebnis ist sehr anständig und auch der Wahrheit sehr ähnlich. Die Jungs hier haben Mühe, an die 70 % heranzukommen (30 % Fehler). Und hier sind es deutlich weniger als 30 %. Und von den Rädern, nach dem Prinzip "wie sie sind".
es fehlt leider eine Menge im Wasserhahn...
Danke, alles heruntergeladen.
Völlig neuer Gedanke bei der Bildung von Prädiktoren. Wird gemacht. Sehr interessant ist für mich die Frage nach der Vorhersagekraft der einzelnen Prädiktoren. Ich werde sie veröffentlichen, sobald ich sie berechnet habe. Wenn die Vorhersagekraft zu gut ist, werde ich sie veröffentlichen.
Wenn es Ihnen nichts ausmacht, pinnen Sie die .RDataIch weiß es nicht.... Ich glaube schon lange nicht mehr an Wunder... Ich glaube, es handelt sich wieder um eine Störung, deshalb möchte ich, dass jemand das noch einmal überprüft.
Wenn es Ihnen nichts ausmacht, fügen Sie die .RData