Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 378

 
Maxim Dmitrievsky:

https://www.youtube.com/channel/UCLk-Oih8VlqF-StidijTUnw

Tiene algo que hacer para el fin de semana :) ar para nubas

Y aquí tenemos a un tipo haciendo trading algorítmico.

Internet está lleno de buenos libros sobre el procesamiento de datos en R. El caso es peor con la aplicación de paquetes - es necesario buscar información sobre cada uno de ellos por separado.
 
Yuriy Asaulenko:
. Con la aplicación de paquetes es peor: hay que buscar información para cada uno de ellos por separado.

En el 99% de los casos, no es necesario buscar nada.

Cada paquete tiene una muy buena documentación sobre su uso

A menudo, además de la documentación, hay un enlace a wignets, introdakshin...

Cada función del paquete tiene necesariamente un enlace a la descripción del algoritmo que implementa exactamente esta función, lo cual es muy importante, ya que una misma función puede tener diferencias en algoritmos de diferentes autores del mismo nombre. Esto es especialmente importante si surge la necesidad de comparar las mismas funciones en diferentes paquetes, por ejemplo, con matlab.

Hay sitios web, por ejemplo, en los que puedes buscar respuestas ya preparadas o formular tu propia pregunta.

Por lo general, todo esto es suficiente para levantar las cejas.


Si todo eso no te satisface, búscalo en Google. Sólo tienes que escribir el nombre de la función y obtendrás ....


PS.

Para el desarrollo general se sube aquí por un dinero muy limitado (10rub/libro). Muchos libros con un desfase de un par de meses.

CRAN Packages By Name
  • cran.r-project.org
The package will formally test two curves represented by discrete data sets to be statistically equal or not when the errors of the two curves were assumed either equal or not using the tube formula to calculate the tail probabilities
 
SanSanych Fomenko:

En el 99% de los casos, no es necesario buscar nada.

Cada paquete tiene una muy buena documentación sobre su uso

A menudo, además de la documentación, hay un enlace a varios wignets, introdakshin...

Cada función del paquete tiene necesariamente un enlace a la descripción del algoritmo que exactamente esta función implementa, lo cual es muy importante, ya que una misma función puede tener un autor diferente de algoritmos con el mismo nombre.

Hay sitios web, por ejemplo, en los que puedes buscar respuestas ya preparadas o formular tu propia pregunta.

Por lo general, todo esto es suficiente para la burocracia.

Si todo esto no te satisface, búscalo en Google. Sólo tienes que escribir el nombre de la función y obtendrás ....

PS.

Para el desarrollo general se obtiene aquí por un dinero muy limitado (10 rublos/libro)

Eso es lo que hacemos. Por sí solos, los documentos PDF a paquetes son realmente difíciles de conseguir.

De los libros, Kabakov es muy bueno, imho. Puedes empezar desde cero.

También está O'Reilly, pero en Aglitsky. Es difícil leer un volumen así. Es difícil de evaluar).

 
Yuriy Asaulenko:
Internet está lleno de buenos libros sobre el procesamiento de datos en R. El caso es peor con la aplicación de paquetes - es necesario buscar información sobre cada uno de ellos por separado.

Bueno, aquí los ejemplos para resolver todo tipo de cosas, y así mirar en general, es útil.
 

La forma más eficaz de aprender un lenguaje es escribir y analizar scripts a partir de ejemplos de código que funcionen y sean reproducibles. Al principio de este hilo, el iniciador del tema intentó publicar el código varias veces, pero no fue apoyado en la discusión. Desgraciadamente ahora sólo hay verborrea en el hilo, sin ningún ejemplo, código o datos.

Esto es una basura inútil.

Para aquellos que son completamente nuevos en el lenguaje R, me gustaría añadir un enlace a un recurso en ruso.

Buena suerte

Введение в R
  • Alexander Novopoltsev
  • rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com
Установить среду R Установить графическую оболочкуRStudio. Установка R Markdown (для создания автоматически генерируемых отчетов): в RStudio автоматически при первом создании файла с расширением “.Rmd”. Установка библиотек расширений: набрать в консоли install.packages(“pname”), где “pname” - название библиотеки. Полный список библиотек по...
 
Vladimir Perervenko:

La forma más eficaz de aprender un lenguaje es escribir y analizar scripts a partir de ejemplos de código que funcionen y sean reproducibles. Al principio de este hilo, el iniciador del tema intentó publicar el código varias veces, pero no fue apoyado en la discusión. Desgraciadamente ahora sólo hay verborrea en el hilo, sin ningún ejemplo, código o datos.

Esto es una basura inútil.

Para aquellos que son completamente nuevos en el lenguaje R, me gustaría añadir un enlace a un recurso en ruso.

Buena suerte


el tema se titula Aprendizaje automático - Teoría y práctica, así que está bien... Básicamente no hay que aprender nada, lo más difícil es desarrollar una estrategia que utilice NS (y hay que tener buena imaginación para ello), y se puede enseñar algo en dos líneas.

Y, por supuesto, si lo haces todo según el libro y utilizas ejemplos ya hechos, nunca alcanzarás ningún beneficio :)

P.D. En realidad estoy en una rama de bots preparados, que ganan mejor que cualquier otra cosa aquí :))

 
Maxim Dmitrievsky:

P.D. He publicado un bot listo en el hilo, que gana mejor que cualquier otra cosa aquí :))

¿Cuál essu estrategia comercial? El tipo que está allí quiere que comparta su estrategia con los demás y que gane un millón de libras de 100). Que sufra).
 
¿Alguien ha probado a entrenar 2 redes en lugar de una, una para comprar y otra para vender? ¿Podría esto mejorar la precisión?
 
elibrarius:
¿Alguien ha probado a entrenar 2 redes en lugar de una, una para comprar y otra para vender? ¿Quizás de esta manera se pueda aumentar la precisión?


https://habrahabr.ru/post/243211/

Aquí hay un buen post sobre el reentrenamiento NS, he reproducido los resultados, mis predicciones ARIMA coincidieron, pero NS dio algo diferente :)


Нефтяные ряды в R
Нефтяные ряды в R
  • habrahabr.ru
Пометьте топик понятными вам метками, если хотите или закрыть
 
Maxim Dmitrievsky:


https://habrahabr.ru/post/243211/

Aquí hay un buen post sobre el reentrenamiento NS, he reproducido los resultados, mis predicciones ARIMA coincidieron, pero NS dio algo diferente :)


Ya he expresado mi opinión negativa sobre el NS. La afirmación más importante: en este hilo no hay ni siquiera un atisbo de sobreentrenamiento del NS. Además, los partidarios del NS ni siquiera lo intentan. Y sin pruebas de falta de reconversión, todo es un juego de números, un juego intelectual muy interesante, sobre capas, perseptrones y demás...