L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2377

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Aleksey Vyazmikin:

J'ai une exigence de 4.0.4 pour cette bible !

Où avez-vous lu ces exigences ?

 
mytarmailS:

Où avez-vous lu ces exigences ?

Lorsque le script a été exécuté, il a donné une erreur indiquant que la version requise était

Warning message:
пакет ‘glmnet’ был собран под R версии 4.0.4
 
Aleksey Vyazmikin:

Lors de l'exécution du script, une erreur s'est produite, indiquant que la version requise est la suivante

Huh, voici les exigences.

Version:        4.1-1
Depends:        R (≥ 3.6.0), Matrix (≥ 1.0-6)
Imports:        methods, utils, foreach, shape, survival
Suggests:       knitr, lars, testthat, xfun, rmarkdown
Published:      2021-02-21

Vous devez avoir une version inférieure à 3.6.0

 
mytarmailS:

Ahahahaha, comparateur d'experts ))))

Allez-y et parlez de DSP ))))

Besoin de plus de facepalm )))))))))))

qu'est-ce qu'il y a à débattre et qu'est-ce qu'il y a à débattre ? J'ai été là, j'ai fait ça.

 
mytarmailS:

Huh, voici les exigences.

Vous devez avoir une version inférieure à 3.6.0.

J'ai différentes versions, mais il y avait la 4.0.2.

Pouvez-vous ajouter l'option de télécharger directement le fichier échantillon - fichier joint ? Je comprends que vous avez besoin de deux fichiers pour la formation et pour l'application du modèle ?

Cible "Cible_100".
Dossiers :
test.zip  937 kb
 
Aleksey Vyazmikin:

J'ai différentes versions, mais il y avait la 4.0.2.

Pouvez-vous ajouter la possibilité de télécharger directement le fichier d'exemple - fichier joint ? Je comprends que vous avez besoin de deux fichiers pour la formation et pour l'application du modèle ?

Cible_100".

Les objectifs sont-ils décalés d'un cran ? ou doivent-ils être décalés ?


On dirait que ça a besoin d'être déplacé...

X <- read.csv2("C:\\Users\\..........\\Desktop\\test.csv")
Y <- X$Target_P
X <- as.matrix(within(X, rm("Time","Target_P","Target_100",
                      "Target_100_Buy","Target_100_Sell")))
Y <- c(Y[-1],1)

library(glmnet)
tr <- 1:1000 #  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,])


pred2 <- c(sign(pred))
caret::confusionMatrix(as.factor(pred2),as.factor(Y[-tr]))

Confusion Matrix and Statistics

          Reference
Prediction  -1   1
        -1 215 142
        1   76 128
                                         
               Accuracy : 0.6114      


La camelote habituelle, comme tout le reste...

 
mytarmailS:

Les cibles sont-elles déplacées d'un cran ou faut-il les déplacer ?

Il s'agit d'un échantillon prêt à l'emploi, vous n'avez pas besoin de déplacer quoi que ce soit.

Il suffit de filtrer les colonnes.

Temps Cible_P
Cible_100_Achat Cible_100_Vente
 
Aleksey Vyazmikin:

C'est un échantillon prêt à l'emploi, vous n'avez rien à déplacer.

Vous l'avez déplacé ?

Encore une fois - l'avez-vous déplacé?

 
mytarmailS:

Avez-vous changé d'avis ?

Pourquoi je me déplacerais, j'ai des prédicteurs écrits sur l'événement, lorsque l'événement suivant se produit, un résumé est écrit à la ligne précédente, également sous la forme d'une classe.

 
Aleksey Vyazmikin:

Pourquoi devrais-je me décaler, j'ai des prédicteurs écrits en fonction de l'événement, lorsque l'événement suivant se produit, le résultat est écrit sur la ligne précédente, également sous forme de classe.

Je ne sais pas ce que tu écris là et comment tu le fais, c'est à toi, mais j'ai besoin de savoir que dans la Valeur cible du futur un pas par rapport à l'échantillon, c'est comme ça ou pas ?

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