Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 38
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
Судя по тому, что Dr.Trader уже обломался при попытке портировать старую версию libVMR в R и у него памяти не хватило для большой ядерной машины, а также полноценной производительности для маленькой (количество циклов сократил в 100 раз), то желающие наступать на те же самые грабли вряд ли найдутся?
Так что, лучше пока не заикаться о портировании под R подобных задач - эта кляча не потянет.
Только очень поверхностное знакомство с R позволит говорить о "клячах".
Конечно, ставим R и видим интерпретатор символьных строк. Если углубиться, то можно увидеть байт-код, но это никаких проблем интерпретатора в смысле эффективности не решает. Даже обсуждать нечего - кляча.
А вот если чуть-чуть вникнуть в пакеты R, то быстро выяснится, что то что мы видим код на R- это обращение к другому коду. И если начать разбираться, то выяснится, что для вычислительно емких алгоритмов R всегда использует сторонние пакеты, которые выбирались по принципу максимально возможной эффективности. Обычно это библиотеки С или Фортрана.
Или, например, матричные операции. Если учесть, что в R отсутствует понятие "скаляр", а все начинается с векторов и матричная арифметика является совершенно естественной для R, то вопрос использования соответствующей библиотеки, которая написана НЕ на R, является принципиальным. Используется Intel Math Kernel Library.
К этому следует добавить, что распараллеливание вычислений не только на все ядра собственного компьютера, но и на соседние компьютеры - это рядовая операция в R.
Так, что является "клячей" а что нет - большой вопрос.
ПС.
Ничего портировать в R не надо, а надо просто изучить матчасть. В R есть все, что нужно и очень много чего сверх этого.
вопрос : как мне дать новым полученным колонкам имена типа "a_minus_b" , "a_minus_c"
Нам за посты заплатит сам форекс :) Каждый умеет и знает что-то своё, и если прочитать все 38 страниц и попробовать на деле, и объединить все знания - то думаю можно сделать рабочий советник.
Вы не могли бы опровергнуть ПРЕДМЕТНО содержание статьи, на которую я дал ссылку. На данный момент Dr.Trader: предпринял попытку использовать этот материала. Использовать совершенно конкретно. Результат отрицательный. Может быть в также предметно выскажитесь?
Извиняюсь, что не по теме.
СанСаныч, Вы на каком языке думаете?
Ваш пост похож на гугл-транслятор. Уважайте Русский язык, пожалуйста.
PS если хотите, что бы Вас понимали...
Извиняюсь, что не по теме.
СанСаныч, Вы на каком языке думаете?
Ваш пост похож на гугл-транслятор. Уважайте Русский язык, пожалуйста.
PS если хотите, что бы Вас понимали...
Всю жизнь так высказываюсь... Вы первый...
Если что не понятно, готов объяснить.
Всю жизнь так высказываюсь... Вы первый...
Если что не понятно, готов объяснить.
Объяснять не надо. Кто то должен быть первым))
Нам за посты заплатит сам форекс :) Каждый умеет и знает что-то своё, и если прочитать все 38 страниц и попробовать на деле, и объединить все знания - то думаю можно сделать рабочий советник.
Большое, Человеческое, Спасибо!!!
пс. правда эту изящную идею с двойным циклом нужно еще прокурить)
Cделал описание для бинарного классификатора jPrediction, выложил исходники.
Оглавление:
Полный текст в прикреплённом архиве (формат PDF)
Cделал описание для бинарного классификатора jPrediction, выложил исходники.
Здравствуйте Юрий! Спасибо за труд!
1) можете пояснить поподробней что это все таки значит
2) если у меня комп слабый то сколько времени модель будет обучаться модель скажем на выборке из 300 предикторов и 100 000 наблюдений
(не плохо было бы надпись "please wait" заменить на расчет прогресса обучения в % или что то типа того чтоб не ждать 100 лет до окончания)
3) А что с "R" ? не будет?
Здравствуйте Юрий! Спасибо за труд!
1) можете пояснить поподробней что это все таки значит
Sensitivity of generalization abiliy - правильно предсказаны положительные исходы на тестовой выборке: 100% * TP / (TP + FP)
Specificity of generalization ability - правильно предсказаны отрицательные исходы на тестовой выборке: 100% * TN / (TN + FN)
где:
TP - количество истинно положительных исходов
TN - количество истинно отрицательных исходов
FP - количество ложно положительных исходов
FN - количество ложно отрицательных исходов
2) если у меня комп слабый то сколько времени модель будет обучаться модель скажем на выборке из 300 предикторов и 100 000 наблюдений
3) А что с "R" ? не будет?
Нисколько не будет обучаться, а выдаст сообщение об ошибке, если количество предикторов в выборке превышает 10 шт.
3) А что с "R" ? не будет?
Если так неймётся, то устанавливайте пакет rJavа. см. Calling Java code from R