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 2378

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS:

そこに何をどう書いているのかわからないのですが、サンプルに対して未来から一歩出たターゲットでは、そんな感じなのかそうでないのか知りたいのです。

なぜか複雑で、targetetでは現在の予測器の並びで判断した結果。つまり、何もシフトする必要がないのです。

[mytarmailS]

Aleksey Vyazmikin：

ターゲットでは、予測器の現在のラインの決定結果が、なぜ、複雑な。つまり、何もシフトする必要がないのです。

要するに、チューニングまですべて思い通りということですね。

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))

捨てて忘れてください。

"Target_P"

0.97の精度を実現

[Maxim Dmitrievsky]

1と0への回帰を教えるのですか？

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky:
1と0への回帰を教えるのですか？

それで？

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS:

それで？

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

[Maxim Dmitrievsky]

ただし、MoDの花崗岩をかじることは止めない )

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS:

チューニングも含めて、あなたの望むことはすべてやりました。

捨てて忘れてください。

♪ gives 0.97 akurasi ♪

今のところ何もありません :)すでに20以上のライブラリがダウンロードを要求しており、私は続けていますが、十分ではありません:)

このセリフは何を意味するのか。

tr <- 1:1300 #  train idx

?

[Aleksey Vyazmikin]

Maxim Dmitrievsky:
1と0への回帰を教えるのですか？

これは経験者のアイデアであり、確認することに問題はないと思います。

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS:

トレーニング用サンプルでこの結果が出ました。

          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               
                                          

別のサンプル/ファイルにモデルを適用するにはどうすればよいですか？

また、トレーニングファイルでは4683行あるのに、ここでは83+59+17+41と、なぜ分割表の数字が少ないのでしょうか？

そして、なるほど、最初の200列を提出したんですねー。

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

でも、トレーニングファイルの中に入っているのでは？

[Vladimir Perervenko]

Aleksey Vyazmikin：

あ、ありがとうございます!

では、実際に動かしてみましょう :)

glmnetパッケージがインストールできない - R-Studio経由のリポジトリに見当たらない :(

どうすればいいのか？

> 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

正しくインストールする