Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2378

 
mytarmailS:

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

Es enrevesado por qué, en el targetet el resultado de la decisión sobre la línea actual de predictores. Es decir, no hay que desplazar nada.

 
Aleksey Vyazmikin:

Intriga por qué, en el objetivo, el resultado de la decisión de la línea actual de predictores está en el objetivo. Es decir, no es necesario desplazar nada.

En resumen, todo es como querías, incluso con la puesta a punto.

Accuracy : 0.535  
X <- read.csv2("C:\\Users\\....\\Desktop\\test.csv")
Y <- X$Target_100
X <- as.matrix(within(X, rm("Time","Target_P","Target_100",
                      "Target_100_Buy","Target_100_Sell")))
library(glmnet)
tr <- 1:1300 #  train idx
best_lam <- cv.glmnet(x = X[tr,], 
                      y = Y[tr],alpha = 1, 
                      lambda = 10^seq(2, -2, by = -.1), 
                      nfolds = 5)$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,])

sma <- TTR::SMA(pred,20)
pred2 <- c(pred-sma) ; pred2[pred2>0] <- 1 ; pred2[pred2<=0] <- 0

yy <- tail(Y[-tr] ,200)
pp <- tail(pred2 ,200)
caret::confusionMatrix(as.factor(yy),as.factor(pp))

Tíralo y olvídalo.


"Target_P"

da una precisión de 0,97

 
¿Enseñan la regresión a unos y ceros?
 
Maxim Dmitrievsky:
¿Se enseña la regresión a unos y ceros?

¿Y qué?

 
Почему линейная регрессия не подходит для классификации
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Sin embargo, no voy a dejar de roer el granito del Ministerio de Defensa.)
 
mytarmailS:

Hice todo lo que querías, incluso la puesta a punto.

Tíralo y olvídalo.


♪ da 0,97 akurasi ♪

Hasta ahora no tengo nada :) Ya exigí más de 20 bibliotecas, sigo, pero no es suficiente :)

¿Qué significa esta línea?

tr <- 1:1300 #  train idx

?

 
Maxim Dmitrievsky:
¿Se enseña la regresión a unos y ceros?

Esta es una idea expresada por una persona con experiencia, no veo ningún problema en comprobarla.

 
mytarmailS:

Obtuve este resultado en una muestra de entrenamiento:

          Reference
Prediction  0  1
         0 83 59
         1 17 41
                                          
               Accuracy : 0.62            
                 95% CI : (0.5489, 0.6875)
    No Information Rate : 0.5             
    P-Value [Acc > NIR] : 0.0004225       
                                          
                  Kappa : 0.24            
                                          
 Mcnemar's Test P-Value : 2.563e-06       
                                          
            Sensitivity : 0.8300          
            Specificity : 0.4100          
         Pos Pred Value : 0.5845          
         Neg Pred Value : 0.7069          
             Prevalence : 0.5000          
         Detection Rate : 0.4150          
   Detection Prevalence : 0.7100          
      Balanced Accuracy : 0.6200          
                                          
       'Positive' Class : 0               
                                          

¿Cómo puedo aplicar el modelo a otra muestra/archivo?

¿Y por qué hay tan pocos números en la tabla de contingencia, si tengo 4683 filas en el archivo de entrenamiento, y aquí tengo 83+59+17+41?

Y lo entiendo, presentaste las primeras 200 filas, ¿verdad?

yy <- tail(Y[-tr] ,200)
pp <- tail(pred2 ,200)

Pero se supone que han participado en la formación.

 
Aleksey Vyazmikin:

¡Oh, gracias!

Ahora vamos a intentar ejecutarlo :)

No puedo instalar el paquete glmnet - no lo encuentro en el repositorio a través de R-Studio :(

¿Qué hacer?

> install.packages("glmnet")
Installing package into ‘C:/Users/User/Documents/R/win-library/4.0’
(as ‘lib’ is unspecified)
пробую URL 'https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/4.0/glmnet_4.1-1.zip'
Content type 'application/zip' length 2254744 bytes (2.2 MB)
downloaded 2.2 MB

package ‘glmnet’ successfully unpacked and MD5 sums checked

The downloaded binary packages are in
        C:\Users\User\AppData\Local\Temp\RtmpsbZ5ec\downloaded_packages

Instalarlo correctamente