트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2632

새 코멘트
 
elibrarius # :

트리는 각 열을 정렬하여 분할을 찾습니다.
분명히 가능한 최대 수의 열을 사용하고 사용되지 않는 행에 NAN을 채우는 것이 필요합니다. 모델이 NAN을 처리할 수 있는 경우.

또는 다른 것: -INF, 0, +INF... 정렬할 때 사용하지 않는 모든 줄이 같은 쪽에 있도록 합니다.

이것은 다소간 명확합니다. 좀 더 창의적인 접근 방식을 원합니다. 이제 다양한 길이의 비디오 장면 작업 등과 같은 새로운 작업이 많이 있습니다.

 
mytarmailS # :
무슨 뜻이에요? 문제 설명

예를 들어, 고정된 길이의 막대(또는 지그재그 링크)가 아니라 중요한 순간부터 분류기에 대한 입력으로 가격 조각을 제출하고 싶습니다.

 
Aleksey Nikolayev # :

예를 들어, 고정된 길이의 막대(또는 지그재그 링크)가 아니라 중요한 순간부터 분류기에 대한 입력으로 가격 조각을 제출하고 싶습니다.

순환 네트워크는 다대다 유형에 적합합니다.

 
Aleksey Nikolayev # :

예를 들어, 고정된 길이의 막대(또는 지그재그 링크)가 아니라 중요한 순간부터 분류기에 대한 입력으로 가격 조각을 제출하고 싶습니다.

연관 규칙 이 나와야 합니다. 잠시 후 예를 들어보겠습니다.

 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)

데이터를 목록으로, 각 행은 임의 길이의 관측값이 있는 벡터입니다. Sell.buy 클래스 레이블 

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"

연관 규칙의 형태로 패턴을 찾는 코드

 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)                

규정 

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   
...
...
..
..
.

알고리즘은 순서에 관계없이 요소 간의 연관을 검색합니다.

위치의 순서를 고려하는 알고리즘이 있지만 탐욕스럽습니다.


또는 더 많은 것을 원하신다면, 즉, 추천 시스템 패키지 추천 기 랩이지만 저는 거기에 오르지 않았습니다.

 
Maxim Dmitrievsky # :

순환 네트워크는 다대다에 적합합니다.

감사합니다. 살펴보겠습니다.

물론, 나는 접근 방식에 대한 설명과 비교와 함께 주제에 대한 리뷰 텍스트를 원합니다(원하는 것은 해롭지 않습니다). 이론상 어딘가에 그런 글이 있을 텐데, 아직까지는 발견되지 않았다.

 
Aleksey Nikolayev # :

감사합니다. 살펴보겠습니다.

물론, 나는 접근 방식에 대한 설명과 비교와 함께 주제에 대한 리뷰 텍스트를 원합니다(원하는 것은 해롭지 않습니다). 이론상 어딘가에 그런 글이 있을 텐데, 아직까지는 발견되지 않았다.

나는 그러한 네트워크에서만 가변 길이의 입력과 출력에 대해 보았고 깊이 파고 들지 않고 순전히 개요를 보았습니다.

워드 프로세싱, 번역용
 
mytarmailS # :

연관 규칙 이 나와야 합니다. 잠시 후 예를 들어보겠습니다.

데이터를 목록으로, 각 행은 임의 길이의 관측값이 있는 벡터입니다. Sell.buy 클래스 레이블

연관 규칙의 형태로 패턴을 찾는 코드

규정

알고리즘은 순서에 관계없이 요소 간의 연관을 검색합니다.

위치의 순서를 고려하는 알고리즘이 있지만 탐욕스럽습니다.


또는 더 많은 것을 원하신다면, 즉, 추천 시스템 패키지 추천 기 랩이지만 저는 거기에 오르지 않았습니다.

감사합니다. 살펴보겠습니다.

그래도 순서가 중요합니다. 예를 들어 항상 증분을 무작위로 혼합하여 SB를 얻을 수 있습니다.

나는 또한 당신이 순차 패턴 마이닝과 거기에서 발생하는 시퀀스 정렬 문제에 대해 쓴 적이 있다는 것을 기억했습니다. 이것도 문제를 푸는 방법 중 하나인 것 같습니다. 그러나 시퀀스가 동일한 클래스에 속한다는 사실이 반드시 유사하다는 것을 의미하지는 않습니다.

 
Aleksey Nikolayev # :

감사합니다. 살펴보겠습니다.

그래도 순서가 중요합니다. 예를 들어 항상 증분을 무작위로 혼합하여 SB를 얻을 수 있습니다.

나는 또한 당신이 순차 패턴 마이닝과 거기에서 발생하는 시퀀스 정렬 문제에 대해 쓴 적이 있다는 것을 기억했습니다. 이것도 문제를 푸는 방법 중 하나인 것 같습니다. 그러나 시퀀스가 동일한 클래스에 속한다는 사실이 반드시 유사하다는 것을 의미하지는 않습니다.

그럼 arulesSequence 패키지

 

시장에서 금에 대한 하나의 전략을 절약))

내 테스터의 자본 곡선

더 잘 보려면 tslab에 올려 놓으십시오.

모든 것이 길을 따라 일치합니다.


거래를 살펴보았다


그 과정에서 이것은 초과 체류와 이해할 수 없는 거래 알고리즘을 가진 수동 거래자입니다.

물론 숲은 아무것도 인식하지 못했지만 흥미롭고 유익했습니다)))

 
Maxim Dmitrievsky # :

순환 네트워크는 다대다에 적합합니다.

유용할 수 있습니다... 나는 재발 없이 다대다를 가지고 있습니다. 그리고 컨볼루션 레이어가 없습니다. 그리고 뉴런의 기전을 분석한 후 이 모델을 선택했습니다.   여기서 우리는 공통분모를 찾고 있습니까? ... 인수.

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