트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 3043

 
Aleksey Nikolayev #:

이러한 작업에 matstat을 사용할 때 가장 큰 문제는 TS 검색이 많은 수의 변형에서 선택에 의해 수행된다는 것입니다. 가격을 CB로 모델링하면 항상 거래하기 좋은 요일을 "찾을 수 있다"는 간단한 예시를 통해 많은 변형 중에서 매우 아름다운 것을 선택할 수 있습니다. 선택할 수 있는 변형은 120개에 불과합니다.

매트스탯은 선택한 TS가 반드시 나쁘다고 말하는 것이 아니라, 그러한 결과가 SB에서 선택한 결과일 수 있다는 것(반드시 그런 것은 아님)만을 말합니다.

여전히 이해가 되지 않는데, 지느러미가 통계적으로 유의미한지 아닌지 확실하게 말할 수 있는 방법이 없나요? TC인가요, 아닌가요?

알렉세이 뱌즈미킨 #:

시작할 때 오류가 발생합니다.

1) 데이터가 예제에서와 동일합니까?

2) 새로운 R에서 함수 인수의 이름이 변경되었을 수 있습니다.

?embed
 

한 가지 방향은 최고가 아닌 가장 안정적인 TS의 매개변수를 찾는 것입니다. 즉, 기록의 다른 부분에서 결과의 변동성이 있는 변형을 버리는 것입니다.

한 가지 방법은 평가 기준에 결과의 안정성에 대한 지표를 포함하는 것입니다.

 

베이지안 최적화에 대한 훌륭한 패키지가 있습니다...

다중 기준 최적화, 노이즈가 있는 함수에 대한 최적화 및 기타 여러 가지를 할 수 있는 매우 흥미로운 패키지입니다.

저는 알고리즘이 1차원 벡터에서 최소값을 찾는 방법에 대한 장난감 예제를 만들었습니다.

library(mlrMBO)

set.seed(123)
xx <- cumsum(rnorm(1000))
par(mar=c(2,2,2,2))
plot(xx,t="l")

fun = function(i){
  plot(xx,t="l",col=8)
  points(i,xx[i],col=4,lwd=4)
  return(xx[i])
}

obj.fun = makeSingleObjectiveFunction(name = "noisy_parable", 
                                      fn = fun,
                                      has.simple.signature = TRUE, 
                                      par.set = makeNumericParamSet("i", 1, 1, length(xx)),
                                      noisy = F)


ctrl = makeMBOControl(final.method = "best.true.y", final.evals = 10)
ctrl = setMBOControlInfill(ctrl, crit = crit.eqi)
ctrl = setMBOControlTermination(ctrl, iters = 40)

configureMlr(on.learner.warning = "quiet", show.learner.output = F)
res = mbo(obj.fun, control = ctrl, show.info = T)

points(res$x$i, xx[res$x$i] , col=2,lwd=5, pch=10)
Bayesian Optimization and Model-Based Optimization of Expensive Black-Box Functions
  • mlrmbo.mlr-org.com
Flexible and comprehensive R toolbox for model-based optimization (MBO), also known as Bayesian optimization. It implements the Efficient Global Optimization Algorithm and is designed for both single- and multi- objective optimization with mixed continuous, categorical and conditional parameters. The machine learning toolbox mlr provide dozens of regression learners to model the performance of the target algorithm with respect to the parameter settings. It provides many different infill criteria to guide the search process. Additional features include multi-point batch proposal, parallel execution as well as visualization and sophisticated logging mechanisms, which is especially useful for teaching and understanding of algorithm behavior. mlrMBO is implemented in a modular fashion, such that single components can be easily replaced or adapted by the user for specific use cases.
 
mytarmailS #:

지느러미가 통계적으로 유의미한지 아닌지 확실하게 말할 수 있는 방법이 없습니다. 아닌가요?

동일한 지표의 사용과 관련된 두 가지를 혼용하지 마세요:

1) 이 지표로 한 TS의 결과를 평가합니다.

2) 이 지표를 최대화하여 많은 수의 옵션 중에서 하나의 TS를 선택합니다.

첫 번째 경우에는 지표의 값이 통계적으로 유의미할 수 있지만 두 번째 경우에는 그렇지 않을 가능성이 높습니다.

 
mytarmailS #:

지느러미가 통계적으로 유의미한지 아닌지 확실하게 말할 수 있는 방법이 없습니다. 아닌가요?

1) 데이터가 예시에서와 동일한가요?

2) 새로운 R에서 함수 인수의 이름이 변경되었을 수 있습니다.

1. 예

2. 아마도 3.5.0을 켜고 라이브러리를 요청하고 설치 한 후 다시 몇 가지 오류가 발생했을 수 있습니다.

installing the source package ‘inTrees’

trying URL 'https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/src/contrib/inTrees_1.3.tar.gz'
Content type 'application/octet-stream' length 16771 bytes (16 KB)
downloaded 16 KB

ERROR: dependency 'arules' is not available for package 'inTrees'
* removing 'C:/Users/S_V_A/Documents/R/win-library/3.5/inTrees'
In R CMD INSTALL
Warning in install.packages :
  installation of package ‘inTrees’ had non-zero exit status
 
Aleksey Vyazmikin #:

1. 예

2. 아마도 - 3.5.0을 켰을 때 - 라이브러리 요청 - 설치 및 일부 오류가 다시 발생했을 수 있습니다.

함수가 어떤 인수를 사용하는지 확인하십시오.

?embed

이 함수에 오류가 발생한 버전에서.

제가 작성했습니다!

 
Aleksey Nikolayev #:

동일한 지표를 사용하는 두 가지를 혼용하지 마세요:

1) 이 지표에 대한 한 TC의 결과 평가.

2) 이 지표를 최대화하여 많은 옵션 중에서 하나의 TS를 선택합니다.

첫 번째 경우 지표의 값은 통계적 유의성에 대해 말할 수 있지만 두 번째 경우에는 거의 없습니다.

간단히 말해서, 통계적 유의성으로 하나의 TS를 평가하면 좋은 것입니다,

100개의 TS가 있는데 같은 기준으로 가장 좋은 것을 선택하면 나쁘다는 뜻인가요?


제가 뭔가 잘못 이해한 건가요? 그것도 옳지 않나요?

 
Andrey Dik #:

한 가지 방향은 최고가 아닌 가장 안정적인 TS의 매개변수를 찾는 것. 즉, 기록의 다른 부분에서 결과의 변동성이 있는 변형을 버리는 것입니다.

한 가지 방법은 평가 기준에 결과의 안정성에 대한 지표를 포함하는 것입니다.

안정성 평가의 변형은 무엇인가요? 최근 두 가지 옵션에 대해 논의하고 있습니다.
 
mytarmailS #:

함수가 어떤 인수를 받는지 확인합니다.

이 함수에 오류가 발생한 버전에서.

제가 썼어요!

embed {stats}   R Documentation
Embedding a Time Series

Description

Embeds the time series x into a low-dimensional Euclidean space.

Usage

embed (x, dimension = 1)
Arguments

x       
a numeric vector, matrix, or time series.
dimension       
a scalar representing the embedding dimension.
Details

Each row of the resulting matrix consists of sequences x[t], x[t-1], ..., x[t-dimension+1], where t is the original index of x. If x is a matrix, i.e., x contains more than one variable, then x[t] consists of the tth observation on each variable.

Value

A matrix containing the embedded time series x.

Author(s)

A. Trapletti, B.D. Ripley

Examples

x <- 1:10
embed (x, 3)
[Package stats version 4.0.2 Index]
 
Aleksey Vyazmikin #:

괜찮아요, 작동할 겁니다.

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