L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 264

 

Désolé, j'ai été distrait...

Voici les données https://drop.me/aGE2kB

Je n'ai pas fait d'édition parce que je n'ai pas eu le temps, jusqu'à présent le verre est seulement delta, certains jours avec des sauts, mais comme un test il fera

 

Je ne sais pas si ces conférences seront utiles à quiconque, mais elles sont probablement bonnes pour le développement général, et tout simplement intéressantes.

la prévision des séries chronologiques :

https://www.youtube.com/watch?v=u433nrxdf5k

transformations de caractéristiques :

https://www.youtube.com/watch?v=U1QYrGj6Ztg

Лекция 10 Прогнозирование временных рядов
Лекция 10 Прогнозирование временных рядов
  • 2016.12.24
  • www.youtube.com
Группа ВК: https://vk.com/data_mining_in_action Репозиторий курса на гитхабе: https://github.com/vkantor/MIPT_Data_Mining_In_Action_2016
 

À la fin de la vidéo sur la transformation des caractéristiques, le conférencier mentionne une méthode intéressante de réduction de la dimensionnalité qui peut être utilisée, par exemple, pour évaluer la séparabilité des classes. Cette méthode(t-SNE) est considérée comme plus avancée que l'ACP et mérite une attention particulière.

J'ai comparé comment les méthodes de sous-échantillonnage sont divisées

я

Et en effet, la méthode se compare favorablement aux autres.

Les données et le code peuvent être tirés de cet articlehttp://biostat-r.blogspot.com/2016/05/pca-mds-t-sne.html.

paquets de méthodes : tsne, Rtsne

le dernier est rapide et écrit en C++.

Je ne l'ai pas encore fait fonctionner sur les données du marché...

Понижение размерности: PCA, MDS, t-SNE
  • 2016.05.28
  • Andrey Ogurtsov
  • biostat-r.blogspot.nl
Методы понижения размерности (обзор) играют важную роль в машинном обучении. Они позволяют строить модели в пространствах меньшей размерности, чем исходное признаковое пространство, с минимальными потерями информации. Особенно полезно понижать размерность до 2, то есть проецировать данные на плоскость. Таким образом можно изучить структуру...
 

Dr. Trader, vous vous rappelez avoir dit que vous ne saviez pas comment fonctionne scale()? Je l'ai découvert ;)))

scale(x,center = TRUE, scale = TRUE)
# аналог
(x - mean(x)) / sd(x)
 
mytarmailS:

Je ne sais pas si ces conférences seront utiles à quiconque, mais elles sont probablement bonnes pour le développement général, et tout simplement intéressantes.

la prévision des séries chronologiques :

https://www.youtube.com/watch?v=u433nrxdf5k

transformations de caractéristiques :

https://www.youtube.com/watch?v=U1QYrGj6Ztg

Merci, bon cours, rafraîchit bien les connaissances, ajoute de nouvelles connaissances.
Data Mining in Action
Data Mining in Action
  • www.youtube.com
Канал группы https://vk.com/data_mining_in_action Здесь выкладываются видеозаписи лекций курса Data Mining in Action в МФТИ и другие интересные материалы по ...
 
mytarmailS:
/ sd(x)

Je vois, tout ceci explique pourquoi je voulais le résultat en 0...1, mais que je l'ai obtenu dans des limites différentes pour chaque colonne.

 
Jene l'aipas encore fait, mais cela fera l'affaire pour les tests :

Désolé, j'ai été distrait...

Voici les données https://drop.me/aGE2kB

Je n'ai pas fait de modifications car je n'avais pas le temps, jusqu'à présent le verre n'est que delta, certains jours avec des sauts, mais en tant que test il fera l'affaire.

О !... c'est une autre chose !)) Ça craint d'être sans la coupe entière.
 
mytarmailS:

Je ne sais pas si ces conférences seront utiles à quiconque, mais elles sont probablement bonnes pour le développement général, et tout simplement intéressantes.

la prévision des séries chronologiques :

https://www.youtube.com/watch?v=u433nrxdf5k


Oui, il y a des points intéressants, par exemple la vérification des résidus et l'ajustement programmatique.

Mais il est étrange que la personne dise d'abord "la validation est indispensable" et ensuite "si une partie de l'histoire interfère avec l'ajustement du modèle - il suffit de la couper" .

 

Bonjour à tous !

1) A propos de t-SNE : il n'a pas fonctionné avec les données du marché.

2) J'ai trouvé un paquet avec des modèles de chandeliers déjà implémentés, vous pouvez l'installer comme ceci :

install.packages("candlesticks", repos="http://R-Forge.R-project.org")

J'aimerais bien m'amuser avec, mais il se trouve que je n'ai pas rencontré de données xts sérieusement, comment traduire mes citations dans le bon format ?

mes données

head(MY_dat)
        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
class(MY_dat)
[1] "data.frame"


J'ai besoin du format xts

head(ri)
                    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
class(ri)
[1] "xts" "zoo"
 
mytarmailS:

Bonjour à tous !

1) A propos de t-SNE : il n'a pas fonctionné avec les données du marché.

2) J'ai trouvé un paquet avec des modèles de chandeliers déjà implémentés, vous pouvez l'installer comme ceci :

install.packages("candlesticks", repos="http://R-Forge.R-project.org")

J'aimerais bien m'amuser avec, mais il se trouve que je n'ai pas rencontré de données xts sérieusement, comment traduire mes citations dans le bon format ?

mes données

head(MY_dat)
        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
class(MY_dat)
[1] "data.frame"


J'ai besoin du format xts

head(ri)
                    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
class(ri)
[1] "xts" "zoo"
J'ai essayé, mais je suis rapidement tombé en panne : on ne sait pas trop quoi faire avec les trous du week-end.