트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 264

 

죄송합니다, 주의가 분산되었습니다...

여기 데이터가 있습니다 https://drop.me/aGE2kB

유리가 델타만 될때까지 시간이 없어서 수정은 안했는데 며칠간은 틈이 있었는데 테스트용으로는 어떻게 될까요?

 

이 강의가 누군가에게 유용할지 모르겠지만 일반적인 개발을 위해 나쁘지 않고 재미있을 것입니다.

시계열 예측:

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

기능 변환:

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
 

기능 변환에 대한 비디오의 끝에서 강사는 예를 들어 클래스의 분리 가능성을 평가할 수 있는 흥미로운 차원 축소 방법을 언급합니다. 이 방법( t-SNE )은 PCA보다 더 발전된 것으로 간주되며 주의를 기울일 가치가 있습니다.

차원 축소 방법을 분리하는 방법을 비교했습니다.

나

그리고 실제로 그 방법은 다른 사람들과 유리하게 비교됩니다..

데이터 및 코드는 이 기사에서 가져올 수 있습니다. http://biostat-r.blogspot.com/2016/05/pca-mds-t-sne.html

방법별 패키지: tsne , Rtsne

후자는 빠르고 C++로 작성되었습니다.

아직 시장 데이터를 운전하지 않았습니다 ...

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.Traderscale() 이 어떻게 작동하는지 모른다고 말한 것을 기억하십니까? 내가 발견 ))

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

이 강의가 누군가에게 유용할지 모르겠지만 일반적인 개발을 위해서는 나쁘지 않고 재미있을 것입니다.

시계열 예측:

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

기능 변환:

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

감사합니다, 좋은 과정 , 지식을 잘 새로 고침, 새로운 것을 추가합니다.
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)

분명히 이것은 내가 0..1의 결과를 원했던 이유를 설명하지만 각 열에 대한 내 경계 내에서 얻었습니다.

 
독성 :

죄송합니다, 주의가 분산되었습니다...

여기 데이터가 있습니다 https://drop.me/aGE2kB

유리가 델타만 될때까지 시간이 없어서 수정은 안했는데 며칠간은 틈이 있었는데 테스트용으로는 어떻게 될까요?

오! ... 완전히 다른 문제!)) 전체 유리가 없으면 프라다
 
mytarmailS :

이 강의가 누군가에게 유용할지 모르겠지만 일반적인 개발을 위해서는 나쁘지 않고 재미있을 것입니다.

시계열 예측:

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


예, 예를 들어 잔액 확인 및 소프트웨어 기능 선택과 같은 흥미로운 점이 있습니다.

그런데 사람이 먼저 "검증이 절대적으로 필요하다"고 말하고 나서 "이야기의 일부가 모델 선택에 방해가 된다면 그냥 잘라라"라고 말하는 것이 이상하다.

 

안녕하세요 여러분!

1) t-SNE 소개: 시장에서. 나를 위해 일하지 않았다 ..

2) 이미 구현된 촛대 패턴이 있는 패키지를 찾았습니다. 다음과 같이 설치할 수 있습니다.

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

나는 그것을 가지고 놀고 싶지만 xts 데이터를 심각하게 접하지 못했기 때문에 내 인용문을 필요한 형식으로 어떻게 번역 할 수 있습니까?

내 데이터

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"


필수 xt 형식

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 :

안녕하세요 여러분!

1) t-SNE 소개: 시장에서. 데이터가 나를 위해 작동하지 않았습니다.

2) 이미 구현된 촛대 패턴이 있는 패키지를 찾았습니다. 다음과 같이 설치할 수 있습니다.

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

나는 그것을 가지고 놀고 싶지만 xts 데이터를 심각하게 접하지 못했기 때문에 내 인용문을 필요한 형식으로 어떻게 번역 할 수 있습니까?

내 데이터

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"


필수 xt 형식

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"
나는 그것을 시도했지만 빨리 무너졌습니다. 주말에 구멍으로 무엇을해야할지 명확하지 않습니다.