L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2378

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS:

Non so cosa stai scrivendo lì e come lo stai scrivendo, ma ho bisogno di sapere che nell'obiettivo un passo fuori dal futuro rispetto al campione, è così o no?

È convoluto perché, nel targetet il risultato della decisione sulla linea corrente di predittori. Cioè non c'è niente da spostare.

[mytarmailS]

Aleksey Vyazmikin:

È convoluto perché, nell'obiettivo, il risultato della decisione della linea corrente di predittori è nell'obiettivo. Cioè non c'è bisogno di spostare nulla.

In breve, tutto è come volevi, anche con la messa a punto.

Accuracy : 0.535  

X <- read.csv2("C:\\Users\\....\\Desktop\\test.csv")
Y <- X$Target_100
X <- as.matrix(within(X, rm("Time","Target_P","Target_100",
                      "Target_100_Buy","Target_100_Sell")))
library(glmnet)
tr <- 1:1300 #  train idx
best_lam <- cv.glmnet(x = X[tr,], 
                      y = Y[tr],alpha = 1, 
                      lambda = 10^seq(2, -2, by = -.1), 
                      nfolds = 5)$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,])

sma <- TTR::SMA(pred,20)
pred2 <- c(pred-sma) ; pred2[pred2>0] <- 1 ; pred2[pred2<=0] <- 0

yy <- tail(Y[-tr] ,200)
pp <- tail(pred2 ,200)
caret::confusionMatrix(as.factor(yy),as.factor(pp))

Buttalo via e dimenticalo.

"Target_P"

dà 0,97 di precisione

[Maxim Dmitrievsky]

Insegnate la regressione a uno e zero?

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky:
Insegnate la regressione a uno e zero?

Quindi?

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS:

Quindi?

https://www.machinelearningmastery.ru/why-linear-regression-is-not-suitable-for-binary-classification-c64457be8e28/

[Maxim Dmitrievsky]

Tuttavia, non vi impedirò di rosicchiare il granito del MoD )

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS:

Ho fatto tutto quello che volevi, anche la messa a punto.

Buttalo via e dimenticalo.

dà 0,97 akurasi.

Non ho niente finora :) Già richiesto più di 20 biblioteche, continuo, ma non è abbastanza :)

Cosa significa questa frase:

tr <- 1:1300 #  train idx

?

[Aleksey Vyazmikin]

Maxim Dmitrievsky:
Insegnate la regressione a uno e zero?

Questa è un'idea espressa da una persona esperta - non vedo problemi a verificarla.

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS:

Ho ottenuto questo risultato su un campione di allenamento:

          Reference
Prediction  0  1
         0 83 59
         1 17 41
                                          
               Accuracy : 0.62            
                 95% CI : (0.5489, 0.6875)
    No Information Rate : 0.5             
    P-Value [Acc > NIR] : 0.0004225       
                                          
                  Kappa : 0.24            
                                          
 Mcnemar's Test P-Value : 2.563e-06       
                                          
            Sensitivity : 0.8300          
            Specificity : 0.4100          
         Pos Pred Value : 0.5845          
         Neg Pred Value : 0.7069          
             Prevalence : 0.5000          
         Detection Rate : 0.4150          
   Detection Prevalence : 0.7100          
      Balanced Accuracy : 0.6200          
                                          
       'Positive' Class : 0               
                                          

Come posso applicare il modello a un altro campione/file?

E perché ci sono così pochi numeri nella tabella di contingenza, se ho 4683 righe nel file di allenamento, e qui ho 83+59+17+41?

E ho capito, hai presentato le prime 200 righe - giusto?

yy <- tail(Y[-tr] ,200)
pp <- tail(pred2 ,200)

Ma si suppone che abbiano partecipato alla formazione.

[Vladimir Perervenko]

Aleksey Vyazmikin:

Oh, grazie!

Ora proviamo ad eseguirlo :)

Non posso installare il pacchetto glmnet - non riesco a trovarlo nel repository tramite R-Studio :(

Cosa fare?

> install.packages("glmnet")
Installing package into ‘C:/Users/User/Documents/R/win-library/4.0’
(as ‘lib’ is unspecified)
пробую URL 'https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/4.0/glmnet_4.1-1.zip'
Content type 'application/zip' length 2254744 bytes (2.2 MB)
downloaded 2.2 MB

package ‘glmnet’ successfully unpacked and MD5 sums checked

The downloaded binary packages are in
        C:\Users\User\AppData\Local\Temp\RtmpsbZ5ec\downloaded_packages

Installarlo correttamente