交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 234

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mytarmailS:

请帮助我理解...

这到底是怎么回事？ 一切似乎都是正确的，是不是有一个错误或什么？

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下面是一个获得（一个可能！）你所需要的例子。虽然不清楚你为什么需要它？还是我不明白你的问题？

X <- rep(0,1000)
Y <- rep(999,100)
dat <- sample(c(X, Y))
table(dat)
0  999
1000  100
#Возьмем последние 100 значения вектора dat
s <-tail(dat,100)
# Определим индексы этого куска
# в которых Значения не = 0
which(s!=0)
[1]  2  6  9 11 19 20 21 35 36 43 51 59 80
[14] 90 98
# Проверим визуально
> s
[1]   0 999   0   0   0 999   0   0 999   0
[11] 999   0   0   0   0   0   0   0 999 999
[21] 999   0   0   0   0   0   0   0   0   0
[31]   0   0   0   0 999 999   0   0   0   0
[41]   0   0 999   0   0   0   0   0   0   0
[51] 999   0   0   0   0   0   0   0 999   0
[61]   0   0   0   0   0   0   0   0   0   0
[71]   0   0   0   0   0   0   0   0   0 999
[81]   0   0   0   0   0   0   0   0   0 999
[91]   0   0   0   0   0   0   0 999   0   0
# Запишем все это красиво
require(magrittr)
# Преобразуем вектор в матрицу
d <- matrix(dat, ncol = 100, byrow = T)%>%
# пройдемся по строкам и определим индексы
# ненулевых значений  
  apply(., 1, function(x) which(x != 0))%>%
# пройдемся по списку и отберем последние
# три индекса
  lapply(., function(x) tail(x, 3))%>%
# преобразуем список в вектор
  unlist()%>%
# преобразуем вектор в матрицу
   matrix(., ncol = 3, byrow = T)
> d
[,1] [,2] [,3]
[1,]   64   72   93
[2,]   66   79   84
[3,]   73   87   92
[4,]   62   85  100
[5,]   94   97   98
[6,]   83   93   94
[7,]   52   65   74
[8,]   63   70   99
[9,]   61   62   79
[10,]   75   76   98
[11,]   80   90   98
 
弗拉基米尔-佩雷文科。
Ниже пример получения (один из возможных!) того, что Вам нужно. Хотя и не понятно зачем Вам это? Или я не понял вопрос?

"999 "是一个支撑位或阻力位，其实并不重要，只是一个 "水平"。

水平不是在每个蜡烛上，它想发生的时候就发生，这就是为什么观点

0 999   0   0   0 999   0   0 999   0

因此，当我创建一个火车日期并写下每根蜡烛时，我想记住之前的最后三层。

这也是整个问题的关键。:)

 

有些帖子已被删除...
我向安德烈-迪克重复，他吹嘘他的 "代码"。

做这个挑战吧 -https://numer.ai/

由 "立方体"（标准函数和库）组装的R结果=0.69121https://numer.ai/ai/dr_tr
不多，但高于平均水平。
而考虑到任何一个小学生都可以用骰子建立这样一个模型，并按指令教它半小时，这是一个不错的结果。

每个人都可以吹嘘和教导...这个结果将说明这个人的很多情况。

 
Dr.Trader:

有些帖子被删除了...
我向安德烈-迪克重复，他正在吹嘘他的 "密码"。

做这个挑战吧 -https://numer.ai/

R结果，由 "立方体"（标准函数和库）组装而成=0.69121https://numer.ai/ai/dr_tr
不多，但高于平均水平。
而且考虑到任何一个小学生都可以用骰子建立这样一个模型，并按指令教它半小时，这是一个很好的结果。

每个人都可以吹嘘和教导...这个结果将说明这个人的很多情况。

所以你要继续 "戳"？

你凭什么认为我会上 "你怎么敢？"的当？我对此有什么兴趣？

我不是在吹嘘我的代码，我是在陈述一个事实。成千上万的人（完全免费）在他们的项目中实际使用该文章的遗传算法（或其修改）。他们与我联系，要求将其整合到他们的项目中，如果他们不设法这样做。这是对 "你是个巨魔，什么都没做 "的那种猛攻的反击，而不是吹牛。

 

从新闻联播中，我收到了关于生存、回归和分类的随机森林（RF-SRC）的信息。该软件包名为randomForestsSRC。

生存意识形态的随机森林是生存的。

查了一下什么是一般的生存能力。

例如，在我们的意识形态中，"生存 "是指100点的收益。在医学上，如果应用这种模式，就是死亡。

该模型本身需要一个可变的 "生存时间"。在我的例子中，达到100点之前的条数被建议作为这样一个变量。

我们为该模型建立了一个教师。

ZZ给出了反转。我们用零和一来标记肩部。

第二个变量--生存时间--在模型中是需要的

在PZ中，我们以点为单位设置最低利润。

然后，我们再回过头来，形成该中枢之前的柱状体的数量。如果PZ的展开时间晚于其参数，所有保证我们盈利的条形图都被标记为相同。这就是生活的时间。我们得到一个如下形式的向量。

1,1,1,..1,2,3,4...n

条形数字 "n "对应的是ZZ反转。而从1到n给出了利润，我们将其设定为ZZ参数。


PS。

有很多生存模式。我个人并不太注意它们，因为它们是用于医学的。尽管这些模型中使用的 "死 "和 "固化 "在交易中被很好地解释为止盈、止损、缩水，即一些导致跟随交易指令 的边界条件。


 
Dr.Trader:

有些帖子已被删除...
我向安德烈-迪克重复，他吹嘘他的 "代码"。

做这个挑战吧 -https://numer.ai/

由 "立方体"（标准函数和库）组装的R结果=0.69121https://numer.ai/ai/dr_tr
不多，但高于平均水平。
而考虑到任何一个小学生都可以用骰子建立这样一个模型，并按指令教它半小时，这是一个很好的结果。

每个人都可以吹嘘和教导...这个结果将说明这个人的很多情况。

ML战GotAI 这里的人有0.69033，他们对此感到羞耻
 
mytarmailS:

"999 "是一个支撑位或阻力位，其实并不重要，只是一个 "水平"。

水平不是在每个蜡烛上，它想发生的时候就发生，这就是为什么观点

0 999   0   0   0 999   0   0 999   0

因此，当我创建一个火车日期并写下每根蜡烛时，我想记住之前的最后三层。

这也是整个问题的关键。:)

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啊，好吧，这需要做一些改变。使用滑动窗口的宽度为100。

 
lucky_teapot:
ML战役GotAI 这里的人有0.69033，他们对此感到羞愧。

有趣的主题，谢谢你，特别是 "NO "同志

弗拉基米尔-佩雷文科。

已经完成，谢谢

 

刚好看到lucky_teapot的资料，论坛上有一个主题，里面有文章的链接。我认为这是从mql4.com论坛转来的，我几乎从未研究过这个论坛，如果真的是从那里转来的，那就要感谢MetaQuotes。
这篇文章几乎是9年前的了，但我发现很多有用的东西，现在不妨试试。我想我甚至理解了维度滞后空间，关于这一点阿列克谢已经在这个主题中说过几次了。
这篇文章本身，我觉得非常有用 -https://www.mql5.com/ru/articles/1506

这个课程的所有讲座，也很有趣 -http://www.intuit.ru/studies/courses/2255/139/info

 
Dr.Trader:

我无意中翻看了lucky_teapot的资料，有一个论坛主题，有一个文章的链接。我认为它是从mql4.com论坛转来的，我还没有真正研究过，如果确实是从那里转来的，那就要感谢MetaQuotes。
这篇文章几乎是9年前的了，但我发现很多有用的东西，现在不妨试试。我想我甚至理解了维度滞后空间，关于这一点阿列克谢已经在这个主题中说过几次了。
这篇文章本身，我觉得非常有用 -https://www.mql5.com/ru/articles/1506

本课程的所有讲座，也很有趣 -http://www.intuit.ru/studies/courses/2255/139/info

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当时，这篇文章被人们饶有兴趣地阅读。今天，它有点令人讨厌--"游戏"，"猜到了"。大量的数学，学术性很强，但这是当然的细节。从那时起，对我来说最主要的是--只用指标进行输入，不使用标准指标，只进行分类和动态手数确定。

当时还没有很多神经网络的软件包（例如FANN），将它们与MT4连接是一个冒险。当然，现在程序的选择要广泛得多。你不可能一直跟上他们的步伐。

祝好运

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