L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 378

 
Maxim Dmitrievsky:

https://www.youtube.com/channel/UCLk-Oih8VlqF-StidijTUnw

Ha qualcosa da fare per il fine settimana :) ar per nubas

Ed ecco un tizio che fa un po' di trading algoritmico.

Internet è pieno di buoni libri sull'elaborazione dei dati in R. Il caso è peggiore con l'applicazione di pacchetti - è necessario cercare informazioni su ciascuno di essi separatamente.
 
Yuriy Asaulenko:
. Con l'applicazione di pacchetti è peggio - devi cercare informazioni per ognuno di loro separatamente.

Nel 99% dei casi, non c'è bisogno di cercare nulla.

Ogni pacchetto ha un'ottima documentazione sul suo uso

Spesso, oltre alla documentazione, c'è un link a wignet, introdakshin...

Ogni funzione del pacchetto ha necessariamente un link alla descrizione dell'algoritmo che esattamente questa funzione implementa, il che è molto importante, poiché una stessa funzione può avere differenze negli algoritmi di diversi autori con lo stesso nome. Questo è particolarmente importante se si presenta la necessità di confrontare le stesse funzioni in diversi pacchetti, ad esempio con matlab.

Ci sono siti web, per esempio, dove si possono cercare risposte già pronte, o fare la propria domanda.

Di solito tutto questo è sufficiente per sollevare le sopracciglia.


Se tutto questo non è soddisfacente, cercatelo su Google. Basta digitare il nome della funzione e si ottiene ....


PS.

Per lo sviluppo generale si arrampica qui per soldi molto limitati (10rub/libro). Un sacco di libri con un ritardo di un paio di mesi.

CRAN Packages By Name
  • cran.r-project.org
The package will formally test two curves represented by discrete data sets to be statistically equal or not when the errors of the two curves were assumed either equal or not using the tube formula to calculate the tail probabilities
 
SanSanych Fomenko:

Nel 99% dei casi, non c'è bisogno di cercare nulla.

Ogni pacchetto ha un'ottima documentazione sul suo uso

Spesso c'è un link a wignets, introdakshin... oltre alla documentazione.

Ogni funzione del pacchetto ha necessariamente un collegamento alla descrizione dell'algoritmo che esattamente questa funzione implementa, il che è molto importante, poiché una stessa funzione può avere un diverso autore di algoritmi con lo stesso nome.

Ci sono siti web, per esempio, dove si possono cercare risposte già pronte, o fare la propria domanda.

Di solito tutti questi sono sufficienti alla burocrazia.

Se niente di tutto questo è soddisfacente, cercatelo su Google. Basta digitare il nome della funzione e si ottiene ....

PS.

Per lo sviluppo generale si ottiene qui per soldi molto limitati (10 rubli/libro)

Questo è quello che facciamo. Da soli, i documenti PDF ai pacchetti sono effettivamente difficili da trovare.

Dai libri, Kabakov è molto buono, imho. Si può iniziare da zero.

C'è anche O'Reilly, ma in Aglitsky. È difficile leggere un tale volume. È difficile da valutare).

 
Yuriy Asaulenko:
Internet è pieno di buoni libri sull'elaborazione dei dati in R. Il caso è peggiore con l'applicazione di pacchetti - è necessario cercare informazioni su ciascuno di essi separatamente.

Bene, qui gli esempi per risolvere tutti i tipi di cose, e quindi guarda in generale, è utile.
 

Il modo più efficace per imparare un linguaggio è scrivere e analizzare script a partire da esempi di codice funzionanti e riproducibili. All'inizio di questo thread, il topicstarter ha provato a postare del codice diverse volte, ma non è stato supportato nella discussione. Purtroppo c'è solo verbosità sul thread ora, senza alcun esempio, codice o dati.

Questa è una spazzatura inutile.

Per coloro che sono completamente nuovi al linguaggio R, vorrei aggiungere un link a una risorsa in russo.

Buona fortuna

Введение в R
  • Alexander Novopoltsev
  • rstudio-pubs-static.s3.amazonaws.com
Установить среду R Установить графическую оболочкуRStudio. Установка R Markdown (для создания автоматически генерируемых отчетов): в RStudio автоматически при первом создании файла с расширением “.Rmd”. Установка библиотек расширений: набрать в консоли install.packages(“pname”), где “pname” - название библиотеки. Полный список библиотек по...
 
Vladimir Perervenko:

Il modo più efficace per imparare un linguaggio è scrivere e analizzare script a partire da esempi di codice funzionanti e riproducibili. All'inizio di questo thread, il topicstarter ha provato a postare del codice diverse volte, ma non è stato supportato nella discussione. Purtroppo c'è solo verbosità sul thread ora, senza alcun esempio, codice o dati.

Questa è una spazzatura inutile.

Per coloro che sono completamente nuovi al linguaggio R, vorrei aggiungere un link a una risorsa in russo.

Buona fortuna


il tema è intitolato Machine Learning - Theory and Practice, quindi va bene... Non c'è praticamente nulla da imparare, la cosa più difficile è sviluppare una strategia che usi NS (e bisogna avere una buona immaginazione per questo), e si può insegnare qualcosa in due righe.

E naturalmente se fai tutto secondo il libro e usi esempi già pronti, non raggiungerai mai alcun profitto :)

P.S. In realtà sono in un ramo del bot pronto, che guadagna meglio di qualsiasi altra cosa qui :))

 
Maxim Dmitrievsky:

P.S. Ho postato un bot pronto nel thread, che guadagna meglio di qualsiasi altra cosa qui :))

Qual è lasua strategia di trading? Il tipo lì vuole che lui condivida la sua strategia con gli altri e faccia un milione di sterline su 100). Lascialo soffrire).
 
Qualcuno ha provato ad allenare 2 reti invece di una, una per comprare e una per vendere? Questo potrebbe migliorare la precisione?
 
elibrario:
Qualcuno ha provato ad allenare 2 reti invece di una, una per comprare e un'altra per vendere? Forse in questo modo è possibile aumentare la precisione?


https://habrahabr.ru/post/243211/

Qui c'è un buon post sulla riqualificazione di NS, ho riprodotto i risultati, le mie previsioni ARIMA corrispondevano, ma NS ha dato qualcosa di diverso :)


Нефтяные ряды в R
Нефтяные ряды в R
  • habrahabr.ru
Пометьте топик понятными вам метками, если хотите или закрыть
 
Maxim Dmitrievsky:


https://habrahabr.ru/post/243211/

Qui c'è un buon post sulla riqualificazione di NS, ho riprodotto i risultati, le mie previsioni ARIMA corrispondevano, ma NS ha dato qualcosa di diverso :)


Ho già espresso la mia opinione negativa su NS. L'affermazione più importante: non c'è nemmeno un accenno di sovrallenamento NS in questo thread. Inoltre, i sostenitori della NS non ci provano nemmeno. E senza prove di una mancanza di riqualificazione, è tutto un gioco di numeri, un gioco intellettuale molto interessante, su strati, perseptroni e così via...