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 22

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私自身は、一時的なもので、うれしくはありません。インジケータのパラメータを選択できるようになれば、D1から小さい期間に抜け出し、同じ時間間隔でより多くの観測値を得ることができるようになると思います。
 
皆さんこんにちは！もし興味がある人がいたら、私の研究についてお話しましょう...。

クラスター化については、1つのクラスターのピースを接着しても均質性が見られず、何も出てきませんでしたが、なぜでしょうか？周波数、振幅、位相によるスペクトル解析の勉強が必要だと思うのですが、フーリエでいいと思うので、詳しい方がいらっしゃいましたら、是非、通信してください！そうではなくて！先生を探しています。 ということで、今のところ話題はスローダウンしています。

====================================

次はRFの研究です。

RFモデルの設定、つまり分割数とコルを弄ってみました。しかし、同じモデルを同じパラメータで再トレーニングすることにしました。私には、最初の良いモデルを保存するほどの知性がありませんでした。

質問：それは何でしたか？再トレーニングランダムまたはモデルがデータで強い相関をキャッチしている、あなたの経験で、一般的にそれに関連する方法？これらのパラメータを何らかの方法で取得することは可能でしょうか？

私が述べた結果はすべて、これまでモデルが知らなかった新しいデータで得られたものです。

総データ数 55,000
35,000でトレーニング
20 000でチェック
RTS先物データ、TF - 5分足
 
mytarmailS:

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さらにRFを使った研究.


質問：あれは一体何だったのでしょうか？ランダムなオーバートレーニングだったのか、それともモデルがデータの強い相関を捉えたのか、ご経験上どのように扱うべきでしょうか？これらのパラメータを どのような方法で取得 することができるのでしょうか？

このデータのことを忘れるだけでなく、こういうことがあったら、できるだけ遠くへ逃げてください。

PS.

ノイズから予測変数の初期セットをクリーンアップする必要があります。

Dr.Traderは 主要なコンポーネントを試しましたが、観察はほとんどしていません。試してみてください。上記のリンク、コードまで掲載されています

 
サンサニッチ・フォメンコ

このデータのことを忘れるだけでなく、こういうことがあったら、できるだけ遠くへ逃げてください。


なぜかというと
 
mytarmailS:
皆さんこんにちは！もし興味がある人がいたら、私の研究についてお話しましょう...。

クラスター化については、1つのクラスターのピースを接着しても均質性が見られず、何も出てきませんでしたが、なぜでしょうか？周波数、振幅、位相によるスペクトル解析の勉強が必要だと思うのですが、フーリエでいいと思うので、詳しい方がいらっしゃいましたら、是非、通信してください！そうではなくて！先生を探しています。 ということで、今のところ話題はスローダウンしています。

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次はRFの研究です。

RFモデルの設定、つまり分割数とコルを弄ってみました。しかし、同じモデルを同じパラメータで再トレーニングすることにしました。私には、最初の良いモデルを保存するほどの知性がありませんでした。

質問：それは何でしたか？再トレーニングランダムまたはモデルがデータで強い相関をキャッチしている、あなたの経験で、一般的にそれに関連する方法？これらのパラメータを何らかの方法で取得することは可能でしょうか？

私が述べた結果はすべて、これまでモデルが知らなかった新しいデータで得られたものです。

総データ数 55,000
35,000でトレーニング
20 000でチェック
RTS先物データ、TF - 5分。

というのは、なんらかのエラーだったのです。

このような事態を避けるために、実験ログを表形式で保存しておく。すなわち、すべての学習パラメータ、入力の選択がある場合は最適な入力、学習の結果、検証の結果である。そして、幸せになるんだ。

 
mytarmailS:
なぜかというと
以下、論より証拠
 

みんな！コード例で助けてね

3つのベクトル "A"、"B "があるとします。, "С"

変数が多いので、いろいろな違いを自動的に作り上げる必要があるのですが......。

のようなものです。

x1 = A - B

x2 = A - C

x3 = C - B

とし、データフレームの列としてx1,x2,x3を書き込む。

できればコードを見せてください

 
mytarmailS:

みんな！コード例で助けてね

3つのベクトル "A"、"B "があるとします。, "С"

変数が多いので、いろいろな違いを自動的に作り上げる必要があるのですが......。

のようなものです。

x1 = A - B

x2 = A - C

x3 = C - B

とし、データフレームの列としてx1,x2,x3を書き込む。

できれば、コードを表示してください。

作業用バリアントです。最適でない可能性があります。

sampleA <- as.data.frame(matrix(round(runif(n = 51000, min = 0, max = 1)), ncol = 51))


n <- ncol(sampleA) #your columns

differences <- list()
counter <- 1
for (i in 1:n){
        for (j in 1:n){
                differences[[counter]] <-       sampleA[, i] - sampleA[, j]
                counter <- counter + 1
        }
}

diff_data <- as.matrix(do.call(rbind.data.frame, differences))

diff_data_frame <- as.data.frame(t(diff_data))
 
アレクセイ・ブルナコフ

作業用オプション。最適ではないかもしれません。

3つのローソク足と4つのOHLC価格で可能なすべての組み合わせを書きながら、私は3回汗をかきました、とても多くのコードです。
 
mytarmailS:
3つのローソク足と4つのOHLC価格との可能な組み合わせをすべて書いている間に、3回も汗をかきましたよ、こんなにたくさんのコード。

例えば、3列の関数で9つの組み合わせを生成する場合、実際には3列で十分ですが、上記の私の例のように

A/Bの次にB/Aをする意味がない

1...151617181920212223242526272829...3399
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