Diskussion zum Artikel "Tiefe neuronale Netzwerke (Teil I). Datenaufbereitung"

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Neuer Artikel Tiefe neuronale Netzwerke (Teil I). Datenaufbereitung :

Diese Artikelserie setzt das Thema "Tiefe neuronale Netzwerke" (DNN) fort, die in der letzten Zeit in vielen angewandten Bereichen einschließlich Trading verwendet werden. Es werden neue Themenbereiche betrachtet; anhand praktischer Experimente werden neue Methoden und Ideen geprüft. Der erste Artikel dieser Serie beschäftigt sich mit der Datenaufbereitung für DNN.

Zeichnen wir einen OHLC-Chart unter Verwendung des Pakets ggplot2. Nehmen wir die Daten für die letzten zwei Tage und zeichnen wir den Kurschart in Balken.

evalq(pr %>% tail(., 200) %>%
        ggplot(aes(x = Data, y = Close)) +
        geom_candlestick(aes(open = Open, high = High, low = Low, close = Close)) +
        labs(title = "EURJPY Candlestick Chart", y = "Close Price", x = "") + 
        theme_tq(), env)

Abb.1. Kurschart

Autor: Vladimir Perervenko