Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 114

Nuevo comentario
 
Dr.Trader:
Yo lo hago manualmente, sólo creo modelos en bucle.
¿Puedes mostrarme cómo crear modelos en un bucle con código?
 

Crear un comité, y hacer pruebas:

library(randomForest)

data(iris)

totalModels <- 100

trainSample <- sample(1:nrow(iris), round(nrow(iris)*2/3))
validationSample <- setdiff(1:nrow(iris), trainSample)

#train
modelVector <- c()
for(i in 1:totalModels){
        modelVector[[i]] <- randomForest(x=iris[trainSample, 1:(ncol(iris)-1)], y=iris[trainSample, ncol(iris)])
}

#validate
predictionMatrix <- matrix(NA, ncol=length(validationSample), nrow=0)
for(i in 1:totalModels){
        prediction <- predict(object = modelVector[[i]], newdata = iris[validationSample, 1:(ncol(iris)-1)])
        predictionMatrix <- rbind(predictionMatrix, prediction)
}
finalPrediction <-c()
for(i in 1:length(validationSample)){
        finalPrediction <- c(finalPrediction, names(sort(table(predictionMatrix[,i]), decreasing=TRUE)[1]))
}
"Accuracy:"
mean(finalPrediction == as.numeric(iris[validationSample, ncol(iris)]))

Hay un problema en que las clases originales son de tipo factorial, y el resultado en la matriz se convierte en los correspondientes números ordinales del factor. Así que al final la comparación pasa por as.numberic().

Para que todo funcione correctamente con los factores, necesitamos crear predictionMatrix como data.frame, pero después de eso mi función rbind dio varnings, necesito cambiar algo más, no entendí que está mal ahí.

 
Dr.Trader:

Crear un comité y hacer pruebas:

gracias

 

Bueno y para seguir con el tema, la señal que había antes resultó ser bastante rentable. Sin embargo, no hay muchos beneficios, pero la última compra en la secuencial, punto azul, la red reconoció como "no sé", lo que sugiere que puede ser rentable, pero puede que no, al menos los dos modelos han divergido. Así que no hacemos nada y seguimos vigilando los volúmenes....

Tengo una rendición en la CU, como puedes ver.... Sólo fue por las vitaminas, así que no se arriesgó, convirtió a CU, pero como dicen, si pones CU, obtienes CU. La ley funciona...

 
Mihail Marchukajtes:

Bueno y para seguir con el tema, la señal que había antes resultó ser bastante rentable. Sin embargo, no hay muchos beneficios, pero la última compra en la secuencial, punto azul, la red reconoció como "no sé", lo que sugiere que puede ser rentable, pero puede que no, al menos los dos modelos han divergido. Así que no hacemos nada y seguimos vigilando los volúmenes....

Tengo una rendición en la BU, como puedes ver.... Sólo fue por las vitaminas, así que no se arriesgó, convirtió a CU, pero como dicen, si pones CU, obtienes CU. La ley funciona...

¿y cómo funcionó el algoritmo de negociación el viernes?

 
Dr.Trader:

Crear un comité, y hacer pruebas:

Hay un problema en que las clases originales son de tipo factorial, y el resultado en la matriz se convierte en los correspondientes números ordinales del factor. Así que al final la comparación pasa por as.numberic().

Necesito crear predictionMatrix como data.frame para que funcione correctamente con los factores, pero después de eso mi función rbind dio varnings, necesito cambiar algo más, no he averiguado qué es lo que está mal ahí.

Gracias por el útil código.
 

Dime... Si pasas estos datos por tu máquina de aprendizaje... ¿Qué puede averiguar?

# SL
stop de arrastresubir
1
-40-5
0
2
-9
-
0
3
-23
70
91
4
-26
-14
21
5
-42
-
0
6
-43
-8
5
7
-11
12
65
8
-64
-12
0
9
-1499126
10
-32
-
10


# - número de operación, SL - tamaño de stop loss, trailing stop - trailing stop, rojo - cierre con pérdida, verde - cierre con beneficio, guión - cierre con stop loss,

subida - cantidad de movimiento que podría tomarse, 0 - ningún movimiento (posible beneficio que podría tomarse en esta operación). Todo se especifica en pips ...

No hayganancias.


Si alguien sabe si para ejecutar estas tres variables-curvas a través de MatLab o Statistica - ¿qué datos es posible recibir?

 
Itum:

Dime... Si pasas estos datos por tu máquina de aprendizaje... ¿Qué puede averiguar?

¿qué tipo de datos se pueden obtener?

la pregunta no es correcta, la pregunta es ¿qué quieres obtener de los datos?

¿la respuesta a su pregunta es nada?

 
mytarmailS:

la pregunta no está formulada correctamente, la pregunta es ¿qué quieres obtener de los datos?

¿la respuesta a su pregunta es nada?

  • Quiero saber cómo se relacionan estas variables (si hay una tendencia), si hay una correlación entre ellas.
  • ¿Hasta qué punto la reducción de la presión afecta a los movimientos futuros (recuperación)?
  • Necesito indicadores que muestren-prevean al máximo la tendencia futura.
 
Itum:
  • Quiero saber cómo se relacionan estas variables (si hay una tendencia), si hay una correlación entre ellas.
  • Cuánto de la reducción afecta al movimiento futuro (recuperación)
  • Necesito indicadores que revelen-predigan al máximo la tendencia futura.

1) podemos construir una matriz de correlación

2) probablemente se necesite construir una relación entre la reducción y el movimiento futuro

3) construir un modelo que prediga la tendencia y observar la importancia de las variables en él

p.d. no me pidas que lo haga por ti... a juzgar por la vaguedad de tus preguntas, estás poco familiarizado con el aprendizaje automático. así que te recomiendo que busques en google y aprendas alguno de los programas que citaste anteriormente, o que te dediques a la programación

1...107108109110111112113114115116117118119120121...3399
Nuevo comentario