L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 859
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Vorrei aggiungere l'apprendimento per rinforzo. Ci sono due pacchetti sull'argomento in R: ReinforcementLearning e reinforcementlearning. Il primo non usa moduli Pyhton e implementa semplici algoritmi. Il secondo usa Python::gym e implementa una grande varietà di conseguenza. In Python gli ultimi sono Tensorforce e keras-rl (basato su tensorflow/keras)/ Purtroppo la documentazione è quasi nulla. Ma ci sono molti appassionati che condividono i loro sviluppi ed esempi.
Non l'ho ancora fatto.
Prova
)))
Per la prima ricerca, si consiglia di usare o "peng" (più veloce) o "esteves"
(più affidabile ma molto più lento per grandi insiemi di dati) e, nel caso in cui il numero di
variabili è grande (>100), limitate la ricerca "in avanti" a "n.var = 100". Il
La barra di progresso vi darà un'idea del tempo di esecuzione rimanente.
libreria(varrank)
dati(nassCDS, pacchetto = "DAAG")
nassCDS.varrank <- varrank(data.df = nassCDS,
metodo = "peng",
variabile.importante = "morto",
variable.method = "dead", variable.method = "sturges",
algoritmo = "avanti",
schema = "mid",
verboso = FALSO)
riassunto(nassCDS.varrank)
plot(nassCDS.varrank, notecex = 0.5)
Inizialmente provato con "esteves" stava mangiando tutta la memoria anche a 500 righe. A 100 righe usava circa 5g.
Con peng è stato in grado di prendere tutti i dati 13x6400 senza consumare tutta la memoria:
Variabili ordinate (importanza decrescente):
5 6 8 12 74 1 2 11 10 3 9
Punteggi 0,104 -0,005 -0,021 -0,03 -0,101 -0,114 -0,139 -0,128 -0,181 -0,173 -0,227 NA
Ma l'ordine di ordinamento è molto diverso dagli altri pacchetti. E non è chiaro come si ordina, Punteggi non ordinati.
La media dei 37 pacchetti di CoreLearn:
5 1 7 11 9 4 3 6 10 2 8 12
Media di 37 pacchetti da CoreLearn:
5 1 7 11 9 4 3 6 10 2 8 12
Ci sono due funzioni in CORELearn: attrEval(), ordEval()
Li usa entrambi?
PS
I tuoi progressi in R sono affascinanti!
Ci sono due funzioni in CORELearn: attrEval(), ordEval()
Li usa entrambi?
PS
I tuoi progressi in R sono sorprendenti!
ordEval - Non ho capito come usarlo, non ho visto predittori ordinati o pesi, in base ai quali potrei ordinarmi. Penso che attrEval sia sufficiente con 37 algoritmi. In sostanza ho ottenuto un insieme di metodi, con cui determino l'importanza dei predittori.
Se non siete in grado di risolvere questi problemi da soli, trovatemi il modulo VisSim NeuralNet e vi mostrerò come fare.
Questo particolare algoritmo, seleziona i predittori bene o male?
In generale, nella selezione dei predittori, cosa è bene e cosa è male?
il figlioletto venne da suo padre e il figlioletto chiese
Stronzate. E R con MO è una stronzata. Eviews è il software più trasportabile.
Questo non è un fatto. Ecco un altro programma di pasta on-off. Ma solo per coloro che usano i loop. Esclusivamente il lavoro di stesura delle citazioni nello spettro dei cicli. Ha un sacco di impostazioni. Ci sono reti ecc.
http://www.timingsolution.ru/https://radikal.ru/video/qD9j3mOipVf
wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow, hai padroneggiato l'editor video solo per me???? Sapevi che puoi usarlo gratuitamente. In effetti, penso che il programma sia ok, ma dato l'uso di R e le conoscenze che ora ho. Più precisamente, la visione del mercato e del campo del MO in generale!!!!! Ma non voglio studiarlo. Tutto è già stato pensato. Voglio solo lavorare secondo un algoritmo. Uno, l'unico e senza deviazioni e ricerca ci....
Oh, fantastico! Allora perché non fai trading? Tutte queste immagini non hanno valore senza un vero e proprio commercio. Qual è il problema?
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Heh))) Obiettivo all'orizzonte che approvo)))
Tipo, vai in banca: allora, tipo, quanto oggi?
- Il saldo del tuo conto di trading è aumentato di €5508.56 oggi.
- Bene, arriviamo a domani in qualche modo...
- Volete stipulare una polizza assicurativa scontata?
- No, grazie...