Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 266

 
mytarmailS:


Woher haben Siedie Kerzenständer? Ich habe keine auf CRAN und RSUDIO.
 
mytarmailS:

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

SomeData <- c(10,20,30,20,10,20,30,40,50,40)

Y <- diff(SomeData)

cbind.data.frame(  Y , SomeData[-length(SomeData)])


bekommen.

   Y                   SomeData[-length(SomeData)]
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

> SomeData <- c(10,20,30,20,10,20,30,40,50,40)
>

> 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.

 
SanSanych Fomenko:

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

Confusion Matrix and Statistics

          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.

 
SanSanych Fomenko:
Woher haben Siedie Kerzenständer? Ich habe keine auf CRAN und RSUDIO.

Leider gibt es vieles nicht vom Fass,...

install.packages("candlesticks", repos="http://R-Forge.R-project.org")
 
Vladimir Perervenko:

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 ((

 
mytarmailS:

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".

 
SanSanych Fomenko:

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".

Ich weiß es nicht.... Ich glaube schon lange nicht mehr an Wunder... Ich glaube, es ist nur eine Panne, deshalb möchte ich, dass jemand das noch einmal überprüft.
 
mytarmailS:

es fehlt leider eine Menge im Wasserhahn...

install.packages("candlesticks", repos="http://R-Forge.R-project.org")


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 .RData
 
mytarmailS:
Ich 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.
Durch Vorbereinigung der Prädiktoren erreiche ich eine Fehlerquote von unter 25 %. Sehr wahrscheinlich wahr. Schicken Sie mir die RData, ich rechne es nach. Die Hauptsache ist jedoch die Vorhersagefähigkeit der Prädiktoren für die angegebene Zielvariable.
 
SanSanych Fomenko:
Wenn es Ihnen nichts ausmacht, fügen Sie die .RData
Ich kann es nicht, ich kann es einfach nicht, ich habe es viele Male versucht, versuchen Sie es auf Ihre Weise, Sie kennen das Ziel, das ich hatte, und berichten Sie, wie Sie es gemacht haben.