Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1920

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Aleksey Vyazmikin:

Então eu estava me perguntando se eu poderia dividir esta amostra nestas ilhas e fazer treinamento modelo dentro delas.

então você tem que aplicar kmeans clustering ou algo mais fresco, espere

geri-lo

km <- kmeans(um$layout, centers = 4)

é o número de clusters que você quer encontrar

e agora

as.factor(km$cluster)

colocá-lo em vez do alvo


aqui

 

como se tornou belo, as fotos.

É incrível!

continuem cavalheiros, observando o processo muito de perto

 
mytarmailS:

Então você precisa aplicar kmeans clustering ou algo mais fresco, espere um minuto.

geri-lo

Quantos clusters você quer encontrar?

e agora

colocá-lo em vez do alvo


aqui

Estou a fazer isto mal :(

> way <- "F:\\FX\\R\\2020_04_11_Pred_New_Full\\Pred_New_Fu ..." ... [TRUNCATED] 

> dt <- read.csv(file = way,header = T,sep = ";") #  читаем файл

> target <- dt$Target_100 #  целевую в отдельную переменную

> #target <- km$cluster #  целевую в отдельную переменную
> 
> dt <- dt[, ! colnames(dt)  %in% 
+            #            c("Target_100_Buy","Target_100 ..." ... [TRUNCATED] 

> km <- kmeans(um$layout, centers = 4)           

> #  роскоментируем и Устанавливаем нужные пакеты после чего эту строку можно удалить
> #install.packages(c("rgl", "car" , "umap"))
> 
> 
> 
> #  про um .... [TRUNCATED] 

> um <- umap(dt,n_components=3)   

> #  n_components=3  во сколько измерений уменьшаем данные, можно 100 можно 1
> #  можно 333, но нам для 3 д надо трех мерное пространство поетому у нас  .... [TRUNCATED] 

> #тут  все настройки по пакету  car
> #  http://www.sthda.com/english/wiki/amazing-interactive-3d-scatter-plots-r-software-and-data-visualization
> lib .... [TRUNCATED] 

> target <- as.factor(target)  #   target нужен для того чтобы окрасить точки в цвет целевой

> scatter3d(x = um.res[,1], 
+           y = um.res[,2], 
+           z = um.res[,3],
+           #groups = target,
+           groups = km$cluster,
+ .... [TRUNCATED] 
Error in scatter3d.default(x = um.res[, 1], y = um.res[, 2], z = um.res[,  : 
  groups variable must be a factor
 
Aleksey Vyazmikin:

Estou a fazer isto mal :(

scatter3d(x = um.res[,1], 
+           y = um.res[,2], 
+           z = um.res[,3],
+           #groups = target,
+           groups = km$cluster,

Você não pode comentar os argumentos de uma função.

 
mytarmailS:

isto está fora, você não pode comentar sobre o código dentro dos argumentos da função

Uau, tirei-a e fiz como na imagem da tela.

scatter3d(x = um.res[,1], 
          y = um.res[,2], 
          z = um.res[,3],
          groups = as.factor(km$cluster),
          grid = FALSE, 
          surface = FALSE,
          ellipsoid = FALSE,
            bg.col = "black")

enquanto está a pensar.

 
Aleksey Vyazmikin:

enquanto ele está a pensar.

interessante))

 
mytarmailS:

interessante sobre o que))


Aqui está uma ideia, isto significa que conseguiste dividir-te em 4 clusters?

Agora, como salvo a partição de linha para cada cluster?

 
Aleksey Vyazmikin:

Aqui está uma ideia, isso significa que conseguiu dividir-se em quatro grupos?

Sim

Aleksey Vyazmikin:

Agora, como você salva a partição de linha para cada cluster?

salvar o modelo umap

salvar o modelo kmeans

e é só isso.



Colocarelipsóide = VERDADEIRO

deve funcionar bem

 
mytarmailS:

Sim

Isso é interessante, vou tentar aprender os modelos separadamente e ver o que acontece.


mytarmailS:

salvar o modelo umap

salvar o modelo kmeans

e depois...

Podes ser mais específico?

Eu preciso de salvar:

1. Regras de partição em clusters de forma legível que podem ser codificadas em MQL.

2. Layout em clusters de linhas em arquivo csv

Como fazer isso?

 
Aleksey Vyazmikin:


1. Regras de partição em cluster de uma forma legível a ser codificada em MQL


Eu não entendo, queres ter as avarias resultantes nas regras para as transferir para o mql?

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