トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 114

新しいコメント
 
Dr.トレーダー
私は手作業で、ループでモデルを作っているだけです。
ループでモデルを作成する方法をコードで教えてください。
 

委員会を作り、テストする。

library(randomForest)

data(iris)

totalModels <- 100

trainSample <- sample(1:nrow(iris), round(nrow(iris)*2/3))
validationSample <- setdiff(1:nrow(iris), trainSample)

#train
modelVector <- c()
for(i in 1:totalModels){
        modelVector[[i]] <- randomForest(x=iris[trainSample, 1:(ncol(iris)-1)], y=iris[trainSample, ncol(iris)])
}

#validate
predictionMatrix <- matrix(NA, ncol=length(validationSample), nrow=0)
for(i in 1:totalModels){
        prediction <- predict(object = modelVector[[i]], newdata = iris[validationSample, 1:(ncol(iris)-1)])
        predictionMatrix <- rbind(predictionMatrix, prediction)
}
finalPrediction <-c()
for(i in 1:length(validationSample)){
        finalPrediction <- c(finalPrediction, names(sort(table(predictionMatrix[,i]), decreasing=TRUE)[1]))
}
"Accuracy:"
mean(finalPrediction == as.numeric(iris[validationSample, ncol(iris)]))

元のクラスが因子型であり、行列の結果が対応する因子の序数に変換されるという問題があるのです。そのため、最後に比較はas.numberic()を経由することになります。

しかし、その後、私のrbind関数は警告を発し、私は何かを変更する必要があり、私はそこに何が間違っているのか理解できませんでした。

 
Dr.トレーダー

委員会を立ち上げ、テストする。

ありがとうございます

 

さて、話は変わりますが、先ほどのシグナルはかなり儲かることがわかりました。しかし、利益はあまり多くありませんが、シーケントの最後の買い、青い点は、ネットワークが「わからない」と認識し、それは利益があるかもしれないが、ないかもしれない、少なくとも2つのモデルが乖離していることを示唆しています。だから、何もせず、数量を監視し続ける...。

CUにはご覧の通り、降参してしまいましたが...。ただ、ビタミンを狙っていたので、チャンスを逃すまいとCUに変換したのですが、よく言われるように、CUを入れたらCUになるんです。法律が機能している...

 
Mihail Marchukajtes：

さて、話は変わりますが、先ほどのシグナルはかなり儲かることがわかりました。しかし、利益はあまり多くありませんが、シーケントの最後の買い、青い点は、ネットワークが「わからない」と認識し、それは利益があるかもしれないが、ないかもしれない、少なくとも2つのモデルが乖離していることを示唆しています。だから、何もせず、数量を監視し続ける...。

BUにはご覧のように降参してしまいましたが...。ただ、ビタミンを狙ったので、チャンスを逃さずにCUに変換しましたが、よく言われるように、CUを入れたらCUになるんです。法律が機能している...

また、金曜日の取引アルゴリズムは どのように機能したのでしょうか。

 
Dr.トレーダー

委員会を作り、テストする。

元のクラスが因子型であり、行列の結果が対応する因子の序数に変換されるという問題があるのです。そのため、最後に比較はas.numberic()を経由することになります。

予測行列をdata.frameとして作成する必要がありますが、その後、私のrbind関数は警告を発しました。

便利なコードをありがとうございました。
 

教えてくれ ...このデータを機械学習にかけると......。どんなことが分かるのでしょうか？

# エスエル
トレーリングストップ盛り上がる
1
-40-5
0
2
-9
-
0
3
-23
70
91
4
-26
-14
21
5
-42
-
0
6
-43
-8
5
7
-11
12
65
8
-64
-12
0
9
-1499126
10
-32
-
10


#- 取引番号、SL- 損切りサイズ、トレーリングストップ - トレーリングストップ、赤 - 損切りで終了、緑 - 利益で終了、ダッシュ - 損切りで終了。

rise - 取り得る動き量、0 - 動きなし（この取引で取り得る利益）。すべてpipsで指定 ...

テイクプロフィットが ない。


これらの3つの変数-カーブをMatLabまたはStatisticaで実行した場合、どのようなデータを受け取ることが可能か、誰か知っていますか？

 
イトゥム

教えてくれ ...このデータを機械学習にかけると......。何がわかるの？

どのようなデータが得られるのでしょうか？

問題は、「データから何を得たいか」です。

あなたの質問の答えは、何も ないのですか？

 
mytarmailS:

問題は、データから何を得たいのか？

あなたの質問の答えは、何も ないのですか？

  • これらの変数がどのように関連しているか（傾向があるかどうか）、それらの間に相関があるかどうかを知りたいのです。
  • ドローダウンが将来の動き（回復）にどの程度影響するか
  • 将来のトレンドを最大限予測できる指標が欲しい。
 
イトゥム
  • これらの変数がどのように関連しているのか（トレンドがあるのか）、それらの間に相関があるのか、などを知りたいのです。
  • ドローダウンが将来の動き（回復）にどの程度影響するか
  • 今後のトレンドが最大限にわかるような指標が欲しい。

1) 相関行列を作ることができる

2) おそらく、ドローダウンと将来の動きの関係を構築する必要がある

3) トレンドを予測するモデルを構築し、その中の変数の重要度を見る

p.s.私に頼まないでね...。質問の漠然とした感じからすると、あなたは機械学習についてあまり詳しくないようです。ですから、あなたが上で引用したプログラムをググって学ぶか、プログラミングの世界に入ることをお勧めします。

1...107108109110111112113114115116117118119120121...3399
新しいコメント