L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2377

Nuovo commento
 
Aleksey Vyazmikin:

Ho un requisito 4.0.4 per questa bibbia!

dove avete letto questi requisiti?

 
mytarmailS:

dove avete letto questi requisiti?

Quando si esegue lo script, dà un errore che la versione richiesta è

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

Quando si esegue lo script, dà un errore affermando che la versione richiesta è

Huh, ecco i requisiti.

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

Devi avere una versione inferiore alla 3.6.0

 
mytarmailS:

Ahahahaha, esperto comparatore ))))

Continua a parlare di DSP ))))

C'è bisogno di più facepalm )))))))))))

cosa c'è da discutere e cosa c'è da discutere? Ci sono stato, l'ho fatto.

 
mytarmailS:

Huh, ecco i requisiti.

Devi avere una versione inferiore alla 3.6.0.

Ho diverse versioni, ma c'era la 4.0.2.

Puoi aggiungere l'opzione per caricare direttamente il file di esempio - file allegato? Ho capito che avete bisogno di due file per la formazione e per l'applicazione del modello?

Obiettivo "Target_100".
File:
test.zip  937 kb
 
Aleksey Vyazmikin:

Ho diverse versioni, ma c'era la 4.0.2.

Puoi aggiungere l'opzione di caricare direttamente il file di esempio - file allegato? Ho capito che avete bisogno di due file per la formazione e per l'applicazione del modello?

Obiettivo_100".

Gli obiettivi sono spostati indietro di un passo o devono essere spostati?


Sembra che debba essere spostato...

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 solita spazzatura, come tutto il resto...

 
mytarmailS:

Gli obiettivi sono spostati indietro di un passo o devono essere spostati?

Questo è un campione già pronto, non c'è bisogno di spostare nulla.

Hai solo bisogno di filtrare le colonne.

Tempo Obiettivo_P
Obiettivo 100_Buy Obiettivo_100_Vendere
 
Aleksey Vyazmikin:

È un campione già pronto, non devi spostare nulla.

L'hai spostato?

Ancora una volta - l'hai spostato?

 
mytarmailS:

Ti sei spostato?

Perché dovrei spostare, ho dei predittori scritti sull'evento, quando l'evento successivo si verifica, un riassunto viene scritto sulla linea precedente, anche sotto forma di classe.

 
Aleksey Vyazmikin:

Perché dovrei spostare, ho dei predittori scritti in base all'evento, quando si verifica l'evento successivo, il risultato viene scritto sulla linea precedente, anche sotto forma di classe.

Non so cosa stai scrivendo lì e come lo fai, è tuo, ma ho bisogno di sapere che nel valore Target dal futuro un passo relativo al campione, è così o no?

1...237023712372237323742375237623772378237923802381238223832384...3399
Nuovo commento