Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2632

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elibrarius #:

As árvores procuram as divisões classificando cada coluna.
Aparentemente, você deve pegar o maior número possível de colunas e preencher NAN nas filas onde elas não são utilizadas. Se o modelo puder lidar com a NAN.

Ou com outra coisa: -INF, 0, +INF... para que todas as filas não utilizadas estejam do mesmo lado na classificação.

Isto é mais ou menos compreensível. Eu gostaria de algum tipo de abordagem mais criativa ou algo assim. Há muitas tarefas novas como trabalhar com cenas de vídeo de diferentes comprimentos, etc.

 
mytarmailS #:
O que você quer dizer? Descreva o problema

Por exemplo, quero alimentar o classificador com pedaços de preço de insumos não de um comprimento fixo em barras (ou em elos de um padrão em ziguezague), mas a partir de algum momento significativo.

 
Aleksey Nikolayev #:

Por exemplo, quero alimentar com pedaços de preço não de um comprimento fixo em barras (ou em elos de um padrão em ziguezague) para o insumo classificador, mas a partir de algum momento significativo.

As redes de recorrência são adequadas, como muitas outras

 
Aleksey Nikolayev #:

Por exemplo, quero alimentar o classificador com pedaços de preço de insumos não de um comprimento fixo em barras (ou em elos de um padrão em ziguezague), mas a partir de algum momento significativo.

As regras associativas devem estar bem, vou mostrar um exemplo

set.seed(123)
li <- list()
for(i in 1:100){
 li <- append(li,  
               list(c(letters[sample(1:10,sample(5:10,1))] ,   sample(c("buy","sell"),1)))
              )}

head(li)

Os dados estão na forma de uma lista , cada linha é um vetor com observações de qualquer comprimento .

head(li)
[[1]]
[1] "c"    "b"    "f"    "j"    "e"    "d"    "i"    "sell"

[[2]]
[1] "j"    "e"    "c"    "h"    "a"    "sell"

[[3]]
[1] "i"   "c"   "h"   "b"   "g"   "buy"

[[4]]
 [1] "c"   "d"   "f"   "a"   "j"   "e"   "i"   "h"   "b"   "g"   "buy"

[[5]]
[1] "i"   "g"   "c"   "d"   "e"   "buy"

[[6]]
 [1] "f"   "i"   "b"   "e"   "g"   "d"   "c"   "a"   "h"   "buy"

o código de busca de padrões sob a forma de regras de associação

library(arules)
model  <- apriori(li, parameter=list(support=0.2, 
                                     confidence=0.6,
                                     minlen=4,
                                     maxlen=5), 
                 appearance = list(rhs=c("buy","sell"), default="lhs"))
inspect(model)                

as regras

inspect(model)
      lhs          rhs   support confidence coverage lift     count
[1]   {e,f,j}   => {buy} 0.23    0.6764706  0.34     1.166329 23   
[2]   {e,i,j}   => {buy} 0.21    0.6176471  0.34     1.064909 21   
[3]   {b,e,j}   => {buy} 0.23    0.6216216  0.37     1.071761 23   
[4]   {a,e,j}   => {buy} 0.24    0.6857143  0.35     1.182266 24   
[5]   {e,h,j}   => {buy} 0.22    0.6111111  0.36     1.053640 22   
[6]   {c,e,j}   => {buy} 0.26    0.6666667  0.39     1.149425 26   
[7]   {e,g,j}   => {buy} 0.23    0.6571429  0.35     1.133005 23   
[8]   {e,f,i}   => {buy} 0.24    0.6153846  0.39     1.061008 24   
[9]   {b,e,f}   => {buy} 0.22    0.6666667  0.33     1.149425 22   
[10]  {a,e,f}   => {buy} 0.25    0.6756757  0.37     1.164958 25   
[11]  {c,e,f}   => {buy} 0.24    0.6486486  0.37     1.118360 24  
...
...
..
..
.

O algoritmo procura associações entre elementos, independentemente de sua ordem.

Há algoritmos que atendem à ordem, mas são gananciosos.


Ou se você quiser mais, há um sistema de recomendação chamado recommendenderlab, mas eu não entrei nele.

 
Maxim Dmitrievsky #:

As redes recorrentes são adequadas, do tipo multi-muitos

Obrigado, vou dar uma olhada.

Naturalmente, gostaria de ter algum tipo de texto de revisão sobre o assunto, com uma descrição e comparação de abordagens (não há mal nenhum em desejar). Em teoria, deveria haver um texto assim em algum lugar, mas até agora ainda não o encontrei.

 
Aleksey Nikolayev #:

Obrigado, vou dar uma olhada.

Naturalmente, gostaria de ter um texto de revisão sobre o tema, com uma descrição e comparação de abordagens (não há mal nenhum em desejar). Em teoria, deveria haver um texto assim em algum lugar, mas até agora ainda não o encontrei.

Eu só vi sobre entradas e saídas de comprimento variável em tais redes, e isso é puramente uma revisão, sem entrar nela.

para processamento de texto, traduções
 
mytarmailS #:

as regras associativas devem funcionar, vou dar um exemplo

dados como uma lista , cada linha é um vetor com observações de qualquer comprimento .

O código de busca de padrões na forma de regras de associação

as regras

O algoritmo procura associações entre elementos, independentemente de sua ordem.

Há algoritmos que atendem à ordem, mas são gananciosos.


Ou se você quiser mais, há um sistema de recomendação chamado recommenderlab, mas eu ainda não investiguei.

Obrigado, vou dar uma olhada.

Ainda assim, conosco, a ordem importa. Você sempre pode, por exemplo, obter SB misturando os incrementos aleatoriamente.

Também lembrei que acho que você escreveu aqui há algum tempo sobre a mineração de padrões sequenciais e o problema de alinhamento de seqüências que ali surge. Também parece ser um dos métodos para resolver o problema. Embora, pertencer a uma classe não signifique necessariamente sua similaridade.

 
Aleksey Nikolayev #:

Obrigado, vou dar uma olhada.

Ainda assim, conosco, a ordem importa. É sempre possível, por exemplo, obter a SB baralhando os incrementos aleatoriamente.

Também me lembrei que uma vez você escreveu aqui sobre mineração de padrões sequenciais e problema de alinhamento sequencial. Também parece ser um dos métodos para resolver o problema. Embora, pertencer a uma classe não signifique necessariamente sua similaridade.

Bem, então o pacote arulesSequence

 

Uma estratégia de ouro do mercado))

Curva de capital no meu testador.

jogou-o no tslab para ter uma melhor aparência

Parece que é uma boa combinação.


Eu olhei para os ofícios.


Usei minha mão de comerciante e não entendo seu algoritmo de negociação.

Forrest certamente não conseguiu identificar nada, mas foi interessante e informativo ))))

 
Maxim Dmitrievsky #:

As redes recorrentes são adequadas, de muitos a muitos tipos

Pode ser útil... Eu tenho um sem recorrência de muitos para muitos. E sem camadas convolutivas. E escolhi este modelo após ter analisado o mecanismo da rede neural. Estamos procurando um denominador comum aqui, não estamos? Argumento.

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