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 264

 

すみません、気が散ってしまって...。

以下、データ https://drop.me/aGE2kB

時間がなかったので編集はしていません。今のところ、ガラスはデルタのみで、スキップがある日もありますが、テストとして行います。

 

この講義が誰かの役に立つかどうかはわからないが、一般的な教養を身につけるには良いだろうし、ただただ面白いだけである。

時系列予測

https://www.youtube.com/watch?v=u433nrxdf5k

機能変換を行います。

https://www.youtube.com/watch?v=U1QYrGj6Ztg

Лекция 10 Прогнозирование временных рядов
Лекция 10 Прогнозирование временных рядов
  • 2016.12.24
  • www.youtube.com
Группа ВК: https://vk.com/data_mining_in_action Репозиторий курса на гитхабе: https://github.com/vkantor/MIPT_Data_Mining_In_Action_2016
 

特徴変換のビデオの最後に、講師がクラス分離性の評価などに使える興味深い次元削減法を紹介していますが、この方法(t-SNE)はPCAより進んでいると考えられており、注目すべき点です

ダウンサンプリングメソッドの分け方を比較しました

я

そして実際、この方式は他の方式と比べても遜色のないものでした。

データとコードはこちらの記事から引用していますhttp://biostat-r.blogspot.com/2016/05/pca-mds-t-sne.html

メソッドパッケージ:tsneRtsne

最後のものは高速で、C++で書かれています。

まだ市場データでは動かしていないのですが...。

Понижение размерности: PCA, MDS, t-SNE
  • 2016.05.28
  • Andrey Ogurtsov
  • biostat-r.blogspot.nl
Методы понижения размерности (обзор) играют важную роль в машинном обучении. Они позволяют строить модели в пространствах меньшей размерности, чем исходное признаковое пространство, с минимальными потерями информации. Особенно полезно понижать размерность до 2, то есть проецировать данные на плоскость. Таким образом можно изучить структуру...
 

Dr.Traderさんscale()の 仕組みがわからないとおっしゃっていましたよね?知りました )))

scale(x,center = TRUE, scale = TRUE)
# аналог
(x - mean(x)) / sd(x)
 
mytarmailS:

この講義が誰かの役に立つかどうかはわからないが、一般的な教養を身につけるには良いだろうし、ただただ面白いだけである。

時系列予測

https://www.youtube.com/watch?v=u433nrxdf5k

機能変換を行います。

https://www.youtube.com/watch?v=U1QYrGj6Ztg

ありがとうございました。良いコースで、知識をしっかりリフレッシュでき、新しい知識も追加されました。
Data Mining in Action
Data Mining in Action
  • www.youtube.com
Канал группы https://vk.com/data_mining_in_action Здесь выкладываются видеозаписи лекций курса Data Mining in Action в МФТИ и другие интересные материалы по ...
 
mytarmailS:
/ sd(x)

なるほど、これで私が0...1で表示したかったのに、列ごとに異なる境界で表示された理由がすべてわかりました。

 
まだやってませ んが、テストには使えそうです。

すみません、気が散ってしまって...。

以下、データ https://drop.me/aGE2kB

時間がなかったので、編集はしていません。今のところ、ガラスはデルタのみで、スキップする日もありますが、テストとして行います。

О!...それはまた別の話です!))カップが全部ないのは最悪だ。
 
mytarmailS:

この講義が誰かの役に立つかどうかはわからないが、一般的な教養を身につけるには良いだろうし、ただただ面白いだけである。

時系列予測

https://www.youtube.com/watch?v=u433nrxdf5k


はい、残差チェックやプログラムフィッティングなど、興味深い点があります。

しかし、最初に「検証は不可欠」と言いながら、「モデルフィッティングに支障がある部分はカットすればいい」と言うのはおかしいですよね。

 

みなさん、こんにちは。

1) t-SNEについて : マーケットデータではうまくいきませんでした。

2) ローソク足のパターンが既に実装されているパッケージがありましたので、このようにインストールすることができます。

install.packages("candlesticks", repos="http://R-Forge.R-project.org")

私はそれを使って遊んでみたいのですが、たまたま私はxtsデータに真剣に遭遇したことがありません、私は私の引用を正しいフォーマットに変換する方法を教えてください。

マイデータ

head(MY_dat)
        X.DATE. X.TIME. X.OPEN. X.HIGH. X.LOW. X.CLOSE. X.VOL.
385327 20170117  204000  115420  115440 115400   115400    314
385328 20170117  204500  115400  115440 115370   115410    559
385329 20170117  205000  115410  115440 115380   115420    475
385330 20170117  205500  115410  115510 115360   115470   1745
385331 20170117  210000  115470  115490 115430   115440    607
385332 20170117  210500  115440  115490 115420   115470    453
class(MY_dat)
[1] "data.frame"


xts形式が必要です。

head(ri)
                    RIH7.Open RIH7.High RIH7.Low RIH7.Close RIH7.Volume
2017-01-30 10:00:00    119060    119060   118480     118620       12191
2017-01-30 10:05:00    118610    118620   118260     118320       13219
2017-01-30 10:10:00    118320    118470   118230     118250        8519
2017-01-30 10:15:00    118240    118260   118080     118120       11010
2017-01-30 10:20:00    118110    118160   117930     117980        8108
2017-01-30 10:25:00    117980    118100   117910     118020        5544
class(ri)
[1] "xts" "zoo"
 
mytarmailS:

みなさん、こんにちは。

1) t-SNEについて : マーケットデータではうまくいきませんでした。

2) ローソク足のパターンが既に実装されているパッケージがありましたので、このようにインストールすることができます。

install.packages("candlesticks", repos="http://R-Forge.R-project.org")

私はそれを使って遊んでみたいのですが、それはたまたま私は真剣にxtsデータに遭遇していない、私は私の引用符を正しいフォーマットに変換する方法を教えてください。

マイデータ

head(MY_dat)
        X.DATE. X.TIME. X.OPEN. X.HIGH. X.LOW. X.CLOSE. X.VOL.
385327 20170117  204000  115420  115440 115400   115400    314
385328 20170117  204500  115400  115440 115370   115410    559
385329 20170117  205000  115410  115440 115380   115420    475
385330 20170117  205500  115410  115510 115360   115470   1745
385331 20170117  210000  115470  115490 115430   115440    607
385332 20170117  210500  115440  115490 115420   115470    453
class(MY_dat)
[1] "data.frame"


xts形式が必要です。

head(ri)
                    RIH7.Open RIH7.High RIH7.Low RIH7.Close RIH7.Volume
2017-01-30 10:00:00    119060    119060   118480     118620       12191
2017-01-30 10:05:00    118610    118620   118260     118320       13219
2017-01-30 10:10:00    118320    118470   118230     118250        8519
2017-01-30 10:15:00    118240    118260   118080     118120       11010
2017-01-30 10:20:00    118110    118160   117930     117980        8108
2017-01-30 10:25:00    117980    118100   117910     118020        5544
class(ri)
[1] "xts" "zoo"
試してみたが、すぐに壊れた:週末の穴をどうすればいいのか、はっきりしない。
理由: