Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2377

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Aleksey Vyazmikin:

¡Tengo un requisito de 4.0.4 para esta biblia!

¿dónde has leído estos requisitos?

 
mytarmailS:

¿dónde has leído estos requisitos?

Al ejecutar el script, daba un error de que la versión requerida era

Warning message:
пакет ‘glmnet’ был собран под R версии 4.0.4
 
Aleksey Vyazmikin:

Al ejecutar el script, dio un error indicando que la versión requerida es

Aquí están los requisitos.

Version:        4.1-1
Depends:        R (≥ 3.6.0), Matrix (≥ 1.0-6)
Imports:        methods, utils, foreach, shape, survival
Suggests:       knitr, lars, testthat, xfun, rmarkdown
Published:      2021-02-21

Debe tener una versión inferior a la 3.6.0

 
mytarmailS:

Ahahahaha, experto comparador ))))

Adelante, hablemos de DSP ))))

Necesitamos más facepalm )))))))))))

¿qué hay que discutir y qué hay que discutir? He estado allí, he hecho eso.

 
mytarmailS:

Aquí están los requisitos.

Debe tener una versión inferior a la 3.6.0.

Tengo diferentes versiones, pero había 4.0.2.

¿Se puede añadir la opción de subir el archivo de muestra directamente - archivo adjunto? ¿Supongo que necesitas dos archivos para el entrenamiento y para la aplicación del modelo?

Objetivo "Objetivo_100".
Archivos adjuntos:
test.zip  937 kb
 
Aleksey Vyazmikin:

Tengo diferentes versiones, pero había 4.0.2.

¿Se puede añadir la opción de subir el archivo de muestra directamente - archivo adjunto? ¿Entiendo que se necesitan dos archivos para el entrenamiento y para la aplicación del modelo?

Objetivo_100".

¿Los objetivos se desplazan un paso atrás? o ¿es necesario desplazarlos?


Parece que necesita ser desplazado...

X <- read.csv2("C:\\Users\\..........\\Desktop\\test.csv")
Y <- X$Target_P
X <- as.matrix(within(X, rm("Time","Target_P","Target_100",
                      "Target_100_Buy","Target_100_Sell")))
Y <- c(Y[-1],1)

library(glmnet)
tr <- 1:1000 #  train idx

best_lam <- cv.glmnet(x = X[tr,], 
                      y = Y[tr],alpha = 1, 
                      lambda = 10^seq(2, -2, by = -.1), 
                      nfolds = 5)$lambda.min


lasso_best <- glmnet(x = X[tr,], y = Y[tr], alpha = 1, lambda = best_lam)
pred <- predict(lasso_best, s = best_lam, newx = X[-tr,])


pred2 <- c(sign(pred))
caret::confusionMatrix(as.factor(pred2),as.factor(Y[-tr]))

Confusion Matrix and Statistics

          Reference
Prediction  -1   1
        -1 215 142
        1   76 128
                                         
               Accuracy : 0.6114      


La basura de siempre, como todo lo demás...

 
mytarmailS:

¿Los objetivos se retrasan un paso? ¿O hay que moverlos?

Esta es una muestra lista, no necesitas mover nada.

Sólo tienes que filtrar las columnas.

Tiempo Objetivo_P
Objetivo_100_Compra Objetivo_100_Vender
 
Aleksey Vyazmikin:

Es una muestra ya hecha, no hay que mover nada.

¿Lo has movido?

Una vez más, ¿lo has movido?

 
mytarmailS:

¿Has cambiado?

Por qué iba a cambiar, tengo predictores escritos en el evento, cuando el siguiente evento se produce, un resumen se escribe a la línea de pasado, también en la forma de una clase.

 
Aleksey Vyazmikin:

Por qué debería cambiar, tengo predictores escritos según el evento, cuando el siguiente evento ocurre, el resultado se escribe en la línea anterior, también en forma de clase.

No sé qué estás escribiendo ahí y cómo lo haces, es tuyo, pero necesito saber que en el valor Target del futuro un paso relativo a la muestra, ¿es así o no?

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