交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 33

新评论
 
mytarmailS:

在这个 "美妙 "的论坛上，我既不能插入图片，也不能附加文件，有谁知道问题出在哪里吗？

今天附了一张照片。见前页的帖子。要做到这一点，在撰写信息时，你需要按下组合键Ctrl+Alt+I
 
尤里-雷舍托夫。

不幸的是，我的RAR档案没有解压。IMHO，最好是把所有东西都装在ZIP里。所有平台上都有ZIP格式的解包程序。另外，许多用户并不使用RAR。



我将看一看。不过我对R的了解还不够深。

你是手动提取文件还是使用一些自动工具？

我需要一个新版本的winrar，自从第五个版本后，文件格式发生了变化。 我不能马上让它变成Zip，它太大了。 这里又是同样的文件，但用旧版本的winrar压缩。

我手动做了移植，从https://sourceforge.net/projects/libvmr/，复制了文件并进行了修正。语法基本相似，主要问题是在R中数组索引以1开始而不是0。我特意省略了Separator类；R已经有内置函数（sample）将文件分为训练和测试样本。

附加的文件：
binary_classifier_train.zip  2576 kb
 

谢谢Yuri!

所以在研究过程中发现，最不合适的目标是预测价格的方向，如预测下一个蜡烛或经典应用中的之字形，这样的目标并不明确，往往会混淆网络或另一种算法，因为并不总是随着之字形的增长价格上升，如果网络在这样的数据上训练，将很难在新的数据中识别一些东西。因此，结论如下：对目标的描述应尽可能清晰和一致......

这和标志是一样的，不能有任何有争议的标志（我所说的争议是什么意思，我以前写过几页），比如指标和各种 "平滑器"，基本上可以把 "PCA"（主成分法），一切都必须非常精确、清晰、不含糊和有信息，而不是柔和、平滑和模糊的

简而言之，该模型

目标--"之 "字形反转的事实本身（不是方向）。

预测器--蜡烛图、水平线--共约110个单位（没有冲突的数据）。

5分钟数据

我在RF上训练了两个模型，分别用于买入和卖出，尽管我可以使用一个模型。

新数据的工作

新数据的模型

我想指出，这是最好的照片之一，事实上，它是更糟糕的，但这是最好的，我已经取得了迄今为止....。

我还想指出，如果你使用同样的PCA增加指标或降低标志的维度，输入的准确性不仅低，而且完全消失，也就是说，一切似乎都是浮动的，这就是我所说的标志的不一致性。


p.s.

我认为我已经掌握了网络交易的经典 方法，但我对结果并不满意。 我希望这些规则能帮助别人。但即使是这些规则也不会导致可接受的结果，我们需要改变寻找预测器的概念本身，我们需要看得更深，我有这样一个概念，但不幸的是只在概念层面，如果有对这个概念感兴趣的人，并且有良好的编程能力，我将很高兴进行交流，但不是以交流的方式，而是以实施的方式，因为我的编程能力目前还处于初始水平...

 
尤里-雷舍托夫。

我一定会看一看的。不过，我对R还不够了解。

你是手动移植还是通过一些自动移植？

拿着拨浪鼓--对一个初学者来说非常有用。你可以在一个小时内学会它--GUI。

立即进行整个建模周期：数据挖掘、模型拟合（6种类型的模型，包括与你类似的一种--SVM）、评估。除了R中的日志外，还为新手提供了查看已完成代码的可能性。它可以在未来使用。接受Excel文件。因此，可以在excel中进行烹饪，可以从μl中输出到excel中。一般来说，源数据根本不存在任何问题。


它对有经验的用户也很有用：估计一些东西，尝试一下。

如果你设法捡到了预测器，你应该用R语言写出来。然后改变拨浪鼓中使用的模型的模式，并采取其他模型...并一般至少使用caret。但首先是对某一目标变量具有预测能力的预测因素。

PS。

上面的帖子建议使用样本。

我不建议这样做。

rattle本身对文件进行了相当复杂的划分，但如果我们想为训练、测试、验证创建集合--这将由 rattle本身完成，不需要样本--也可以在这些集合之外进行检查，这对建立未来交易模型非常重要，那么初始文件必须按索引进行机械划分，第一部分被放入 rattle，第二部分用于与 rattle进行结果比较。这可以在同一台电脑上完成。如果四个错误都能匹配，而且误差小于20%，那就是未来几年的圣杯了。

PPSS。

在我的文章 中使用 rattle 的例子，还附有一个文件，你可以直接使用它，或者作为一个样本。

 
mytarmailS:

目标--"之 "字形反转的事实本身（不是方向）。

我们仍然采取 "之 "字形的方式来获得教师的价值。杠杆率上升是1，杠杆率下降是0。

用你的术语来说：到底是不是 "反转的事实本身"？如果没有，你是什么意思？

 
桑桑尼茨-弗门科。


rattle对文件本身进行了相当复杂的分割， 但如果你的意思是为训练、测试和验证创建集合-- rattle会做到这一点。

在我的印象中，它是复杂的 ，只是被称为 "样本 "功能；)
 
桑桑尼茨-弗门科。

为了得到教师的价值，你还是采取了 "之 "字形。上杆为1，下杆为0。

用你的术语来说：到底是不是 "反转的事实本身"？如果没有，你是什么意思？

我很抱歉，我一定是误解了...我的意思是目标烛台是接受了反转的烛台。
 
mytarmailS:
我很抱歉，我一定是误解了...我的意思是，目标蜡烛只是一个有反转的蜡烛，其他的都是不同的类别，即 "非反转 "类别
非常有趣，我试了一下，但由于某些原因拒绝了......。我不记得了。
 
mytarmailS:
我记得它被错综复杂地 称为 "样本 "功能；)
没错，只是拨浪鼓本身的作用，而你可能根本没有意识到这一点。这里是第二部分，对评估过度训练至关重要，不应该从样本中得出。
 
桑桑尼茨-弗门科。
非常有趣，试过了，但由于某些原因，我把它丢弃了......我不记得了。

你在那里提供了哪些预测因素？

我的理解是，预测器和目标是一体的，一切都要相互联系，想通过输入200移动平均线 作为预测器来捕捉准确的反弹是愚蠢的。这就像两个不同的宇宙，相互之间没有交集。

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