L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 264
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Scusa, mi sono distratto...
Ecco i dati https://drop.me/aGE2kB
Non ho fatto nessuna modifica perché non ho avuto tempo, finora il vetro è solo delta, alcuni giorni con salti, ma come test va bene
Non so se queste lezioni saranno utili a qualcuno, ma probabilmente sono buone per lo sviluppo generale, e semplicemente interessanti.
previsione delle serie temporali:
https://www.youtube.com/watch?v=u433nrxdf5k
trasformazioni di caratteristiche:
https://www.youtube.com/watch?v=U1QYrGj6Ztg
Alla fine del video sulla trasformazione delle caratteristiche il docente menziona un interessante metodo di riduzione della dimensionalità che può essere usato ad esempio per valutare la separabilità delle classi, questo metodo(t-SNE) è considerato più avanzato della PCA e merita attenzione
Ho confrontato come i metodi di downsampling sono divisi
E infatti il metodo si confronta favorevolmente con altri.
I dati e il codice possono essere presi da questo articolohttp://biostat-r.blogspot.com/2016/05/pca-mds-t-sne.html
pacchetti di metodi: tsne, Rtsne
l'ultimo è veloce e scritto in C++
Non l'ho ancora eseguito su dati di mercato...
Dr.Trader ricorda che ha detto di non sapere come funziona scale()? Ho scoperto )))
# аналог
(x - mean(x)) / sd(x)
Non so se queste lezioni saranno utili a qualcuno, ma probabilmente sono buone per lo sviluppo generale, e semplicemente interessanti.
previsione delle serie temporali:
https://www.youtube.com/watch?v=u433nrxdf5k
trasformazioni di caratteristiche:
https://www.youtube.com/watch?v=U1QYrGj6Ztg
Capisco, tutto questo spiega perché volevo il risultato in 0...1, ma l'ho ottenuto in alcuni limiti diversi per ogni colonna.
Scusa, mi sono distratto...
Ecco i dati https://drop.me/aGE2kB
Non ho fatto alcuna modifica perché non ho avuto tempo, finora il vetro è solo delta, alcuni giorni con salti, ma come test andrà bene
Non so se queste lezioni saranno utili a qualcuno, ma probabilmente sono buone per lo sviluppo generale, e semplicemente interessanti.
previsione delle serie temporali:
https://www.youtube.com/watch?v=u433nrxdf5k
Sì, ci sono punti interessanti, per esempio il controllo dei residui e il fitting programmatico.
Ma è strano che la persona prima dica "la validazione è indispensabile" e poi "se una parte della storia interferisce con l'adattamento del modello - basta tagliarla" .
Ciao a tutti!
1) A proposito di t-SNE: non ha funzionato con i dati di mercato.
2) Ho trovato un pacchetto con modelli di candele già implementati, potete installarlo così:
Mi piacerebbe giocarci ma si dà il caso che non ho incontrato seriamente i dati xts, come faccio a tradurre le mie citazioni nel formato giusto?
i miei dati
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"
Ho bisogno del 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"
Ciao a tutti!
1) A proposito di t-SNE: non ha funzionato con i dati di mercato.
2) Ho trovato un pacchetto con modelli di candele già implementati, potete installarlo così:
Mi piacerebbe giocarci ma si dà il caso che non ho incontrato seriamente i dati xts, come faccio a tradurre le mie citazioni nel formato giusto?
i miei dati
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"
Ho bisogno del 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"