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 266

[СанСаныч Фоменко]

mytarmailS:

燭台は どこで手に入れたのですか？CRANとRSUDIOにないんだけど。

[Vladimir Perervenko]

mytarmailS:

微分するとき，系列が1要素短くなるので，シフトは自動的に行われ，必要なのは最後の要素だけサンプル（観測値を含む表）を短くすることである

一例です

SomeData <- c(10,20,30,20,10,20,30,40,50,40)

Y <- diff(SomeData)

cbind.data.frame(  Y , SomeData[-length(SomeData)])

得る

   Y                   SomeData[-length(SomeData)]
1  10                          10
2  10                          20
3 -10                          30
4 -10                          20
5  10                          10
6  10                          20
7  10                          30
8  10                          40
9 -10                          50

間違っている。その方法とは

> SomeData <- c(10,20,30,20,10,20,30,40,50,40)
>
> Y <- diff(SomeData)
>
> Y
[1]  10  10 -10 -10  10  10  10  10 -10
> require(magrittr)
Loading required package: magrittr
> Y <- diff(SomeData) %>% c(., NA)
> dt <- cbind(SomeData, Y) %>% na.omit()
> dt
      SomeData   Y
[1,]       10  10
[2,]       20  10
[3,]       30 -10
[4,]       20 -10
[5,]       10  10
[6,]       20  10
[7,]       30  10
[8,]       40  10
[9,]       50 -10
attr(,"na.action")
[1] 10
attr(,"class")
[1] "omit"
> Y
[1]  10  10 -10 -10  10  10  10  10 -10  NA

これでターゲットが1気圧前にずれたことになります。

[mytarmailS]

サンサニッチ・フォメンコ

左にシフト する必要があるのは予測因子ではなく、ターゲット

もう一度説明させてください。

まだよくわからないのですが、もしかしたらもうオーバーヒートしてしまったのかもしれませんが、おっしゃるとおりにしてみました。ゲット

Confusion Matrix and Statistics

          Reference
Prediction    0    1
         0 1862  487
         1  487 2164
                                          
               Accuracy : 0.8052          
                 95% CI : (0.7939, 0.8161)
    No Information Rate : 0.5302          
    P-Value [Acc > NIR] : <2e-16          
                                          
                  Kappa : 0.609          
Mcnemar's Test P-Value : 1              
                                          
            Sensitivity : 0.7927          
            Specificity : 0.8163          
         Pos Pred Value : 0.7927          
         Neg Pred Value : 0.8163          
             Prevalence : 0.4698          
         Detection Rate : 0.3724          
   Detection Prevalence : 0.4698          
      Balanced Accuracy : 0.8045  

エラーは何ですか？

また間違えちゃったかな、もう楽観的すぎる。

[mytarmailS]

サンサニッチ・フォメンコ
燭台は どこで手に入れたのですか？CRANとRSUDIOにないんだけど。

残念ながら、タップされていないものがたくさんあるのですが...。

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

[mytarmailS]

ウラジミール・ペレヴェンコ

間違っている。このようになるはずです。

今度はターゲットが1小節分、未来にずれる。

えーと、"Y"の最後にNAを付けて、同じ NAを 消すのではなく、SomeDataの最後の行を消すだけなら、同じになりませんか？

本当に違いがわからない、もしかしたらもう完全にオーバーヒートしているかもしれない((

[СанСаныч Фоменко]

mytarmailS:

もうオーバーヒートしてしまったのか、問題がよくわからなかったのですが、おっしゃるとおりにしてみました。ゲット

数えてないんですよー、パッケージがないんですよー。

そして、その結果は非常にまっとうで、しかも真実に近いものです。ここにいるみんなは、70％近くを出すのに苦労している（誤差は30％）。そして、ここでは明らかに30％を切っている。そして、ホイールから、「現状のまま」の原則で。

[mytarmailS]

サンサニッチ・フォメンコ

数えていない - パッケージを持っていない。

そして、その結果はとてもまともで、しかも真実に近いものです。ここにいる連中は、7割に近づけるのに苦労している（誤差3割）。そして、ここでは明らかに30％を切っている。そして、ホイールから、「現状のまま」の原則で。

どうなんだろう...。もうずっと前から奇跡は信じていない...。不具合だと思うから、誰かに再確認してほしいんだ。

[СанСаныч Фоменко]

mytarmailS:

タップが足りないんです、残念ながら...。

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

ありがとうございます、すべてダウンロード済みです。

全く新しい発想の予測装置。します。私にとって非常に興味深いのは、各予測因子の予測力に関する問題です。計算したら載せますね。予測力が高すぎたら、投稿します。

差し支えなければ、.RDataをピンで止めて

[СанСаныч Фоменко]

mytarmailS:
どうなんだろう...。もう長いこと、奇跡なんて信じていなかったのに...。また不具合だと思うので、誰か再確認してほしい。

予測変数の事前クリーニングで25%以下の誤差を得ることができました。その可能性は非常に高い。RDデータを送ってくれれば、計算しますよ。しかし、主なものは、指定されたターゲット変数に対する予測因子の予測能力である

[mytarmailS]

SanSanych Fomenko:
差し支えなければ、.RDataを添付してください。

できない、何度やってもできない、自分のやり方でやってみろ、俺の目標がわかっただろ、どうやったか報告しろ