Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 859
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Eu gostaria de acrescentar sobre a aprendizagem de reforço. Existem dois pacotes sobre o tema em R: ReinforcementLearning e reinforcementlearning. O primeiro não utiliza módulos Pyhton e implementa algoritmos simples. O segundo usa Python::gym e implementa uma grande variedade em conformidade. Em Python as últimas são Tensorforce e keras-rl (baseadas em tensorflow/keras)/ Infelizmente, a documentação é quase nula. Mas há muitos entusiastas que partilham os seus desenvolvimentos e exemplos.
Ainda não cheguei a esse ponto.
Experimente
)))
Para a primeira busca, é aconselhável usar ou "peng " (mais rápido) ou "esteves".
(mais fiável mas muito mais lento para grandes conjuntos de dados) e, no caso de o número de
variáveis é grande (>100), restringir a pesquisa "forward" a "n.var = 100". O
A barra de progresso dar-lhe-á uma ideia do tempo de execução restante.
biblioteca(varrank)
data(nassCDS, pacote = "DAAG")
nassCDS.varrank <- varrank(data.df = nassCDS,
método = "peng",
variável.importante = "morto",
variable.method = "dead", variable.method = "sturges",
algoritmo = "forward",
esquema = "meio",
verboso = FALSO)
resumo(nassCDS.varrank)
plot(nassCDS.varrank, notecex = 0.5)
Originalmente tentou com "esteves" que estava devorando toda a memória mesmo com 500 filas. A 100 filas estava a usar cerca de 5g.
Com peng foi capaz de tomar todos os dados 13x6400 sem consumir toda a memória:
Variáveis ordenadas (importância decrescente):
5 6 8 12 74 1 2 11 10 3 9
Pontuações 0,104 -0,005 -0,021 -0,03 -0,101 -0,114 -0,139 -0,128 -0,181 -0,173 -0,227 NA
Mas a ordem de classificação é muito diferente das outras embalagens. E não está claro como se classifica, pontuações - não ordenadas.
A média dos 37 pacotes do CoreLearn:
5 1 7 11 9 4 3 6 10 2 8 12
Média de 37 pacotes do CoreLearn:
5 1 7 11 9 4 3 6 10 2 8 12
Existem duas funções no CORELearn: attrEval(), ordEval()
Você usa ambos?
PS
O seu progresso em R é fascinante!
Existem duas funções no CORELearn: attrEval(), ordEval()
Você usa ambos?
PS
O seu progresso em R é incrível!
ordEval - Não percebi como usá-lo, não vi nenhum preditor ou peso ordenado, pelo qual pudesse me ordenar. Acho que attrEval é suficiente com 37 algoritmos. Em essência, tenho um conjunto de métodos, pelos quais determino a importância dos preditores.
Se você não for capaz de resolver tais problemas sozinho, encontre-me o módulo VisSim NeuralNet e eu lhe mostrarei como fazê-lo.
Este algoritmo em particular, é seleccionar os preditores bons ou maus?
Em geral, na seleção dos preditores, o que é bom e o que é ruim?
o filho pequeno veio ter com o pai, e o filho pequeno perguntou
Tretas. E R com MO é uma treta. O Eviews é o software mais viajável.
Isso não é um facto. Aqui está outro programa de massa on/off. Mas só para aqueles que usam loops. Exclusivamente o trabalho de colocação das citações no espectro dos ciclos. Tem muitas configurações. Existem redes, etc.
http://www.timingsolution.ru/https://radikal.ru/video/qD9j3mOipVf
wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow, você dominou o editor de vídeo só para mim???? Sabias que o podes usar de graça? Na verdade, acho que o programa está bem, mas dado o uso do R e o conhecimento que tenho agora. Mais precisamente, a visão do mercado e do campo do MO em geral!!!!! Mas eu não quero estudá-la. Tudo já foi pensado. Eu só quero trabalhar de acordo com um algoritmo. Um, o único e sem qualquer desvio e pesquisar lá....
Oh, ótimo! Então, porque não estás a negociar? Todas estas fotos são inúteis sem nenhuma troca real. Qual é o problema?
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Heh))) Alvo no horizonte que eu aprovo))))
Tipo, tu vais ao banco: Então, tipo, quanto é hoje?
- O saldo da sua conta de negociação aumentou hoje em 5508,56 euros.
- Bem, vamos chegar ao amanhã, de alguma forma...
- Gostaria de fazer uma apólice de seguro com desconto?
- Não, obrigado...