Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1808
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Лучше так. Меньше промежуточного ненужного мусора.
Удачи
Спасибо Владимир, даже не знал что так можно )) !! Обожаю R, всегда приятно удивляет!
А когда вы мне покажите как дискретизировать данные и переносить эту дискретизацию на новые данные? :)
Ну я же вроде дал Вам ссылку на статью. Вот она.
Используется пакет "discretization".
"Дискретизация — процесс преобразования непрерывной переменной в дискретную, путем разделения ее значения на участки с использованием различных методов определения границ.
Можно выделить две группы методов разделения: количественный, без связи с целевой, и с учетом соответствия диапазонов целевой.
Первая группа методов практически полностью охватывается функцией cut2()::Hmisc. Можно разделить выборку на заранее заданное количество участков, с указанием конкретных границ, поквартильно, с указанием минимального количества примеров в каждом участке, на равночастотные участки.
Вторая группа методов более интересна, так как разделяет переменную на участки, связанные с уровнями целевой. Рассмотрим несколько пакетов, реализующих эти методы.
Discretization. Этот пакет представляет собой набор алгоритмов дискретизации с учителем. Он также может быть сгруппирован в терминах «сверху вниз» или «снизу вверх», реализующих алгоритмы дискретизации. Рассмотрим некоторые из них на примере нашего набора dataSet."
Используем функцию discretization::mdlp(), которая описывает дискретизацию с использованием принципа минимальной длины описания. Эта функция дискретизирует непрерывные атрибуты матрицы данных с использованием критерия энтропии с минимальной длиной описания в качестве правила остановки. Отлично делит, но долго. Для дискретизации тестового набора используем base::findinterval(). В статье есть функции и примеры. Это не единственный пакет для дискретизации. Навсидку : glmdisc, smbinning, cutpointr (для бинарной целевой), woeBinning и другие. Это пакеты в CRAN. Есть неплохой пакет MOB - инсталировать с Github. Эти я проверял и они работают. Зависит в каком виде Вы хотите получить результат дискретизации (woe, bin, raw...)
Пробуйте.
Удачи
Зависит в каком виде Вы хотите получить результат дискретизации (woe, bin, raw...)
Понравилось, какой хотите)))) Но это не значит что это правильно) Груууус...........
Ну я же вроде дал Вам ссылку на статью. Вот она.
Используется пакет "discretization"
Да нет, не давали :)
Пакеты смотрел разные и статьи читал но что то так и не нашел как с новыми данными работать при дискретизации , наверное плохо смотрел, во всяком случаи спасибо за разъяснения.
Ну я же вроде дал Вам ссылку на статью. Вот она.
Статей много, исследование интересное, а есть какое то саммари про практические результаты?
Т.е. на сколько все это работает на реальном рынке?
Статей много, исследование интересное, а есть какое то саммари про практические результаты?
Т.е. на сколько все это работает на реальном рынке?
Работает. Поверите на слово?
Все коды выложены. Создавайте, пробуйте.
Самое важное не модели, хотя и они важны. Важны предикторы и их подготовка(препроцессинг). Чем лучше подготовлены данные, тем проще используемые модели.
Удачи
Работает. Поверите на слово?
Все коды выложены. Создавайте, пробуйте.
Самое важное не модели, хотя и они важны. Важны предикторы и их подготовка(препроцессинг). Чем лучше подготовлены данные, тем проще используемые модели.
Удачи
Но прежде чем я потрачу на это неделю, можете дать ссылку на кусочек статьи который начинается фразой типа "Вышеописанный метод дает такие результаты на реальном рынке..." и дальше пара графиков или табличка.
Конечно поверю, все внимательно прочитаю и код проанализирую, тем более сейчас делать нечего, времени куча.
Но прежде чем я потрачу на это неделю, можете дать ссылку на кусочек статьи который начинается фразой типа "Вышеописанный метод дает такие результаты на реальном рынке..." и дальше пара графиков или табличка.
Ну там практически каждая вторая статья заканчивается тестом на новых данных
там это тутНу там практически каждая вторая статья заканчивается тестом на новых данных
Владимир, а подскажите пожалуйста как в Р можно обучить АМО например не классификации или регрессии , а чему то более расплывчатому ..
например максимизировать прибыль в торговле или например синтезировать некую опережающую функцию, я не знаю как она должна выглядеть и какие значения она должна принимать , да мне это и не важно, я могу только описать что есть опережение и пусть АМО максимизирует критерий опережения в опережающей функции которую он сам и создал
Как это вообще делается ? Или это чисто задача оптимизации и АМО тут не причем ?
ok, я просто подумал, что есть свод этого всего в конкретный продукт с очевидными результатами (необязательно хорошими)
Ну это же статьи , это и есть свод в продукт, информационный продукт :)