Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 688

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elibrarius:

La columna se toma de la siguiente manera

AprenderY<-MatrizAprenderY[,i]

Donde i es el número de columna. Es decir, todas las filas y la i-ésima columna. Y si es así MatrixLearnY[j,] - toma la fila j-ésima y todas las columnas en ella

Estoy pensando en escribir un script y una pregunta, ¿cómo organizar un bucle para poder recorrer toda la tabla y compararla con la salida? Gracias.

 
y<-Qwe[,78]
for(i en 1:77)
{
x<-Qwe[,i]
z<-mutinformación(x,y)
Qwe[45,i]<-z

}

Este es el script que escribí, pero no sé cómo ejecutarlo..... ¿Es correcto en absoluto????

 
Mihail Marchukajtes:

Estoy pensando en escribir un script y la pregunta es, ¿cómo se organiza un bucle para poder recorrer toda la tabla y compararla con la salida? Gracias.

Algo así

n_targ=ncol(MatrixLearnY);

target<-MatrixLearnY[,n_targ];

n_cols =ncol(MatrixLearnY) - 1; # -1 последний столбец не брать

for(i in 1:n_cols){#перебор - столбцов
        colN<-MatrixLearnY[,i];#выбрать  искомый столбец

# ..... операции со столбцами

}
 
Mihail Marchukajtes:
y<-Qwe[,78]
for(i en 1:77)
{
x<-Qwe[,i]
z<-mutinformación(x,y)
Qwe[45,i]<-z

}

Este es el script que escribí, pero no sé cómo ejecutarlo..... ¿Es correcto en absoluto????

Código como en mi ejemplo, sólo mi última columna se encuentra por sí misma).
Ejecutar directamente en Rgui.exe o en Rstudio (o en Rterm.exe - cuando se conecta a él desde el terminal)
 
Renat Akhtyamov:

Irrelevante para el tiempo

La correlación, naturalmente irrelevante, está ciertamente ahí y lo está:

La gente negocia de la manera estándar - contra la tendencia - con una red, contra la tendencia - con una orden (cuando estás en el plus, es decir).

descubrió después de observar los volúmenes de negociación de divisas en la Bolsa de Chicago

El precio va estrictamente alineado con los volúmenes, de ahí la onda

Muy interesante.

 
Hmmm... ¿Cómo se obtienen sólo las primeras 40 filas de una columna en lugar de toda la columna? Digamos que necesitamos la columna número 10 de las filas 1 a 40.
 
Aleksey Terentev:

Sobre el tema del tiempo. EN MI OPINIÓN:

Merece la pena considerar la aplicación del tiempo como parámetro. Definitivamente hay correlaciones entre la volatilidad y la hora del día, el día de la semana, los trimestres y algunas fechas del año. Estas "anomalías" temporales son visibles para el ojo inexperto en los gráficos.

Por cierto, al utilizar el método de la ventana, estás utilizando indirectamente un parámetro de tiempo. Al utilizar las derivadas, etc., estás utilizando indirectamente el parámetro del tiempo. Uno podría seguir durante mucho tiempo.

Otra pregunta, ¿qué conclusiones se pueden sacar de lo anterior? Sí, por lo menos, que en algunos momentos hay que esperar algunos cambios.

Está claro que es difícil derivar cualquier patrón en términos matemáticos de las observaciones de las "anomalías" temporales. Pero por eso hablamos aquí de aprendizaje automático, no para derivar complejos algoritmos, sino para ponerlo todo sobre los hombros de los recursos computacionales.

También añadiré: el tiempo es cíclico, ondulatorio y también fractal: los minutos en las horas, las horas en los días; el día y la noche; la actividad lunar; los números de la semana en el año; los ritmos de las naciones y los países; las tendencias cíclicas; la transitoriedad de los acontecimientos.
Puedes escupir, pero cómo puedes afirmar, sin conocer la relación causa-efecto más compleja (o invisible a los ojos), que no hay influencia del tiempo en el valor del activo.

De acuerdo, vamos a adoptar un enfoque diferente: el jueves a las 11-45 hubo un movimiento de 50pp en el par en un tiempo de 45 minutos. ¿Cómo se puede utilizar esto el próximo jueves?

 
Vizard_:

Misha, no seas descarado)))

x[1:40,10]

Sí, sí... Ya lo había adivinado... En definitiva, gracias a todos, me estoy jodiendo bastante en R.... Lo importante es entender la sintaxis....

 
Vizard_:

No he mirado los datos. Miré el número de líneas, me puse un poco histérico y lo cerré. Ahora lo estoy viendo... Estoy llorando)))

setwd("E:/1_Modelos")

x <- read.csv2("Qwe.txt", head=T)

boxplot(x)


Explain.....

 

En la formulación rígida de la ley de causalidad que dice: "Si conocemos el presente con precisión, podemos calcular el futuro", no es la segunda parte sino la premisa la que es falsa. Fundamentalmente, no podemos conocer el presente en todos sus detalles.

Supongo que Alexander_K2-y tiene que conocer esta cita).

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