Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 264
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Lo siento, me distraje...
Aquí están los datos https://drop.me/aGE2kB
No he hecho ninguna edición porque no he tenido tiempo, de momento el vaso es sólo delta, algunos días con saltos, pero como prueba servirá
No sé si estas conferencias serán útiles para alguien, pero probablemente sean buenas para el desarrollo general, y simplemente interesantes.
previsión de series temporales:
https://www.youtube.com/watch?v=u433nrxdf5k
transformaciones de características:
https://www.youtube.com/watch?v=U1QYrGj6Ztg
Al final del vídeo sobre la transformación de características, el profesor menciona un interesante método de reducción de la dimensionalidad que puede utilizarse, por ejemplo, para evaluar la separabilidad de las clases; este método(t-SNE) se considera más avanzado que el PCA y merece atención
Comparé cómo se dividen los métodos de muestreo descendente
Y, efectivamente, el método se compara favorablemente con otros.
Los datos y el código pueden extraerse de este artículohttp://biostat-r.blogspot.com/2016/05/pca-mds-t-sne.html
paquetes de métodos : tsne, Rtsne
el último es rápido y está escrito en C++
Todavía no lo he ejecutado con los datos del mercado...
Dr.Trader ¿recuerdas que dijiste que no sabías cómo funciona scale()? Lo he descubierto )))
# аналог
(x - mean(x)) / sd(x)
No sé si estas conferencias serán útiles para alguien, pero probablemente sean buenas para el desarrollo general, y simplemente interesantes.
previsión de series temporales:
https://www.youtube.com/watch?v=u433nrxdf5k
transformaciones de características:
https://www.youtube.com/watch?v=U1QYrGj6Ztg
Ya veo, todo esto explica por qué quería el resultado en 0...1, pero lo obtuve en unos límites diferentes para cada columna.
Lo siento, me distraje...
Aquí están los datos https://drop.me/aGE2kB
No hice ninguna edición porque no tenía tiempo, hasta ahora el vaso es sólo delta, algunos días con saltos, pero como prueba servirá
No sé si estas conferencias serán útiles para alguien, pero probablemente sean buenas para el desarrollo general, y simplemente interesantes.
previsión de series temporales:
https://www.youtube.com/watch?v=u433nrxdf5k
Sí, hay puntos interesantes, por ejemplo, la comprobación de los residuos y el ajuste programático.
Pero es extraño que la persona diga primero "la validación es indispensable" y luego "si una parte de la historia interfiere con el ajuste del modelo, simplemente córtala" .
Hola a todos.
1) Sobre t-SNE : no funcionó con los datos del mercado.
2) Encontré un paquete con patrones de velas ya implementados, puedes instalarlo así:
Me gustaría jugar con ello pero resulta que no me he encontrado seriamente con datos xts, ¿cómo traduzco mis cotizaciones al formato correcto?
mis datos
X.DATE. X.TIME. X.OPEN. X.HIGH. X.LOW. X.CLOSE. X.VOL.
385327 20170117 204000 115420 115440 115400 115400 314
385328 20170117 204500 115400 115440 115370 115410 559
385329 20170117 205000 115410 115440 115380 115420 475
385330 20170117 205500 115410 115510 115360 115470 1745
385331 20170117 210000 115470 115490 115430 115440 607
385332 20170117 210500 115440 115490 115420 115470 453
[1] "data.frame"
Necesito el formato xts
RIH7.Open RIH7.High RIH7.Low RIH7.Close RIH7.Volume
2017-01-30 10:00:00 119060 119060 118480 118620 12191
2017-01-30 10:05:00 118610 118620 118260 118320 13219
2017-01-30 10:10:00 118320 118470 118230 118250 8519
2017-01-30 10:15:00 118240 118260 118080 118120 11010
2017-01-30 10:20:00 118110 118160 117930 117980 8108
2017-01-30 10:25:00 117980 118100 117910 118020 5544
[1] "xts" "zoo"
Hola a todos.
1) Sobre t-SNE : no funcionó con los datos del mercado.
2) Encontré un paquete con patrones de velas ya implementados, puedes instalarlo así:
Me gustaría jugar con ello pero resulta que no me he encontrado seriamente con datos xts, ¿cómo traduzco mis cotizaciones al formato correcto?
mis datos
X.DATE. X.TIME. X.OPEN. X.HIGH. X.LOW. X.CLOSE. X.VOL.
385327 20170117 204000 115420 115440 115400 115400 314
385328 20170117 204500 115400 115440 115370 115410 559
385329 20170117 205000 115410 115440 115380 115420 475
385330 20170117 205500 115410 115510 115360 115470 1745
385331 20170117 210000 115470 115490 115430 115440 607
385332 20170117 210500 115440 115490 115420 115470 453
[1] "data.frame"
Necesito el formato xts
RIH7.Open RIH7.High RIH7.Low RIH7.Close RIH7.Volume
2017-01-30 10:00:00 119060 119060 118480 118620 12191
2017-01-30 10:05:00 118610 118620 118260 118320 13219
2017-01-30 10:10:00 118320 118470 118230 118250 8519
2017-01-30 10:15:00 118240 118260 118080 118120 11010
2017-01-30 10:20:00 118110 118160 117930 117980 8108
2017-01-30 10:25:00 117980 118100 117910 118020 5544
[1] "xts" "zoo"