Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2881

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mytarmailS #:
¡¡¡¡¡¡¡¡¡¡Vamos.!!!!!!!!!! Es un nuevo año! ¿Y aquí es donde empiezas?

Y yo estoy a favor de que el aprendizaje automático en el nuevo año sea rentable para los soñadores y no una decepción para los seguidores).

 
Aleksey Nikolayev #:

Entiendo que hay que distinguir mejor entre la longitud de las columnas y el número de columnas. El primero equivale al número de filas, el segundo a la longitud de las filas).

Aunque, con diferentes longitudes de filas, el concepto de columnas se vuelve algo borroso - en lugar de una tabla rectangular (dataframe), el concepto de una lista de filas se vuelve relevante.

PD. También sugerí para simplificar limitarnos al caso cuando todos los signos son sólo los precios en la sección anterior (con diferente longitud)

Alexey, creo que lo sabes, pero tal vez no, así que te mostraré cómo funcionan los algoritmos que toman como entrada hojas/vectores de longitud variable.


Tenemos una hoja con vectores de longitud variable, un vector == una observación.

li <- list()
 for(i in 1:10) li[[i]] <- LETTERS[sample(1:26,sample(1:10),replace = F)]
 li
[[1]]
[1] "B" "W" "C"

[[2]]
[1] "J" "F" "C" "M" "Y" "W"

[[3]]
[1] "M" "L" "F" "U" "P" "C" "Q" "A"

[[4]]
[1] "B" "R" "U" "I" "N" "J" "Y"

[[5]]
[1] "P" "Y" "D" "R" "C" "W"

[[6]]
[1] "V" "O" "D"

[[7]]
[1] "Y" "X" "M" "H"

[[8]]
[1] "J" "P" "Y" "Z" "N" "O"

[[9]]
[1] "R" "A" "G" "H" "J" "Y"

[[10]]
[1] "I"

¿Qué hace el modelo, el algoritmo "bajo el capó" cuando acepta esos datos? Los convierte en una matriz.

library(qdapTools)
 dt <- as.matrix(mtabulate(li))
 dt
      A B C D F G H I J L M N O P Q R U V W X Y Z
 [1,] 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
 [2,] 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0
 [3,] 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0
 [4,] 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0
 [5,] 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0
 [6,] 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0
 [7,] 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0
 [8,] 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1
 [9,] 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0
[10,] 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

Pero como la matriz es enorme para los datos reales, el algoritmo convierte los datos en una matriz dispersa de memoria eficiente.

library(Matrix)
 dt2 <- as(dt, "dgCMatrix")  
 dt2
10 x 22 sparse Matrix of class "dgCMatrix"

                                                 
 [1,] . 1 1 . . . . . . . . . . . . . . . 1 . . .
 [2,] . . 1 . 1 . . . 1 . 1 . . . . . . . 1 . 1 .
 [3,] 1 . 1 . 1 . . . . 1 1 . . 1 1 . 1 . . . . .
 [4,] . 1 . . . . . 1 1 . . 1 . . . 1 1 . . . 1 .
 [5,] . . 1 1 . . . . . . . . . 1 . 1 . . 1 . 1 .
 [6,] . . . 1 . . . . . . . . 1 . . . . 1 . . . .
 [7,] . . . . . . 1 . . . 1 . . . . . . . . 1 1 .
 [8,] . . . . . . . . 1 . . 1 1 1 . . . . . . 1 1
 [9,] 1 . . . . 1 1 . 1 . . . . . . 1 . . . . 1 .
[10,] . . . . . . . 1 . . . . . . . . . . . . . .

Así que sigue siendo una matriz bajo el capó). (datos cuidadosos)


 object.size(li)
426456 bytes
 object.size(dt)
106104 bytes
object.size(dt2)
70336 bytes
 
Maxim Dmitrievsky #:
Te habrías callado hace mucho tiempo si hubieras sido un poco más inteligente.

¡Hola Maxim!

Perdona por el spam y los insultos.

No volverá a ocurrir.

 
Alexander Ivanov #:

¡Hola Maxim!

Perdona por el spam y los insultos.

No volverá a ocurrir.

¿Qué tiene que ver contigo? 😀 Sólo estoy eliminando los 50 centros del hilo. Pero viven como chinches porque son unos descerebrados
 
Uladzimir Izerski #:

Y estoy totalmente a favor de que el aprendizaje automático en el nuevo año sea rentable para los soñadores y no una decepción para los seguidores).

Todos estamos a favor, es sólo que a veces es sólo uno o el otro o unos pocos a la vez.

 
mytarmailS #:

Estamos a favor, lo que pasa es que a veces uno u otro o unos pocos a la vez.

Es interesante que todo el mundo siga un camino prefabricado, aunque sea falso, y no quiera pensar con su propia cabeza.

Por lo visto, la nueva generación ya piensa que todo se ha inventado antes que ellos y no hay necesidad de pensar. ))

Puedo mostrar para Maksimka la entrada con red neuronal sin entrenamiento.

Hoy nadie sospechará de mi falsificación porque los mercados ya están cerrados y los precios son reales según el servidor.

Si Maksimka muestra un mejor resultado con MO, aplaudiré y diré que me equivoqué)).

a666
 
Uladzimir Izerski #:

Es interesante que todo el mundo siga el camino ya trazado, aunque sea falso, en lugar de querer pensar con su propia cabeza.

Por lo visto, la nueva generación ya piensa que todo se ha inventado antes que ellos y no hay necesidad de pensar. ))

Puedo mostrar para Maximka la entrada con red neuronal sin entrenamiento.

Hoy nadie sospechará de mi falsificación porque los mercados ya están cerrados y los precios son reales según el servidor.

Si Maksimka muestra un mejor resultado con MO, aplaudiré y diré que me equivoqué)).

Gran entrada, cada vez me inclino más a pensar que el grado de comprensión del mercado por parte de un trader se mide por el tamaño de su stop, a menor stop, mayor comprensión

Yo también he posteado el mío, , también eurus, también 1m :)


red neuronal sin entrenamiento, ¿cómo es?

 
mytarmailS #:

Gran entrada, cada vez me inclino más a pensar que el grado de comprensión del mercado por parte de un trader es el tamaño de su stop, cuanto más pequeño es el stop, más comprensión hay

Yo también he posteado el mío, también eurus, también 1m :)

Pero tengo problemas con la psicología, medio día gano, medio pierdo, pero eso es otra historia, quizás es que no quiero operar con mis manos....


red neuronal sin formación, ¿cómo es?

Te lo quiero decir, pero puede afectar a mis resultados en el futuro.

Sólo puedo aconsejarte que no sigas el camino de los falsos profetas, sino que pienses con tu propia cabeza.

Puede que yo también sea un falso profeta))))

 
Uladzimir Izerski #:

Sólo puedo aconsejarte que no sigas el camino de los falsos profetas.

Así es.
 

¡¡¡Feliz Año Nuevo!!!

es importante considerar cuidadosamente las compensaciones entre la precisión y la eficiencia es de la IA

En general, esto me parece la regla máxima de la vida. No hay precisión en la medición sin error. Y el error depende del momento de la medición y de la media.... por así decirlo...

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