Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 266

 
mytarmailS:


¿De dónde sacastelos candelabros? No tengo ninguna en CRAN y RSUDIO.
 
mytarmailS:

Al diferenciar, el desplazamiento es automático, ya que la serie se acorta en un elemento, entonces basta con acortar la muestra (tabla con observaciones) en el último elemento

aquí hay un ejemplo

SomeData <- c(10,20,30,20,10,20,30,40,50,40)

Y <- diff(SomeData)

cbind.data.frame(  Y , SomeData[-length(SomeData)])


consiga

   Y                   SomeData[-length(SomeData)]
1  10                          10
2  10                          20
3 -10                          30
4 -10                          20
5  10                          10
6  10                          20
7  10                          30
8  10                          40
9 -10                          50

No es así. La forma de hacerlo es

> SomeData <- c(10,20,30,20,10,20,30,40,50,40)
>

> Y <- diff(SomeData)
>

> Y
[1]  10  10 -10 -10  10  10  10  10 -10
> require(magrittr)
Loading required package: magrittr
> Y <- diff(SomeData) %>% c(., NA)
> dt <- cbind(SomeData, Y) %>% na.omit()
> dt
      SomeData   Y
[1,]       10  10
[2,]       20  10
[3,]       30 -10
[4,]       20 -10
[5,]       10  10
[6,]       20  10
[7,]       30  10
[8,]       40  10
[9,]       50 -10
attr(,"na.action")
[1] 10
attr(,"class")
[1] "omit"
> Y
[1]  10  10 -10 -10  10  10  10  10 -10  NA

El objetivo se ha adelantado 1 bar.

 
SanSanych Fomenko:

No son los predictoreslos que deben desplazarse a la izquierda, sino el objetivo

Permítanme que intente explicarlo de nuevo.

No sé, sigo sin entender el problema, quizás ya me sobrecalenté, pero hice lo que dices. Tengo

Confusion Matrix and Statistics

          Reference
Prediction    0    1
         0 1862  487
         1  487 2164
                                          
               Accuracy : 0.8052          
                 95% CI : (0.7939, 0.8161)
    No Information Rate : 0.5302          
    P-Value [Acc > NIR] : <2e-16          
                                          
                  Kappa : 0.609          
Mcnemar's Test P-Value : 1              
                                          
            Sensitivity : 0.7927          
            Specificity : 0.8163          
         Pos Pred Value : 0.7927          
         Neg Pred Value : 0.8163          
             Prevalence : 0.4698          
         Detection Rate : 0.3724          
   Detection Prevalence : 0.4698          
      Balanced Accuracy : 0.8045  

¿Cuál es su error?

Tal vez lo hice mal otra vez, ya soy demasiado optimista.

 
SanSanych Fomenko:
¿De dónde sacastelos candelabros? No tengo ninguna en CRAN y RSUDIO.

hay muchas cosas que no están en el grifo, por desgracia...

install.packages("candlesticks", repos="http://R-Forge.R-project.org")
 
Vladimir Perervenko:

No es así. Debería ser así

Ahora el objetivo se desplaza hacia el futuro en 1 bar.

Bien, si en lugar de añadir NA al final de"Y" y luego borrar el mismo NA, simplemente borro la última línea en SomeData, ¿no será lo mismo?

Realmente no entiendo la diferencia, tal vez ya se sobrecalentó completamente ((

 
mytarmailS:

No sé, nunca entendí el problema, tal vez ya me sobrecalenté, pero hice lo que dices. Tengo

No lo he contado, no tengo el paquete.

Y el resultado es muy decente y también muy parecido a la verdad. Los chicos de aquí luchan por acercarse al 70% (30% de error). Y aquí es claramente inferior al 30%. Y de las ruedas, por el principio de "tal cual".

 
SanSanych Fomenko:

No he contado - no tengo el paquete.

Y el resultado es muy decente y también muy parecido a la verdad. Los chicos de aquí luchan por acercarse al 70% (30% de error). Y aquí es claramente inferior al 30%. Y de las ruedas, por el principio de "tal cual".

No sé.... Hace tiempo que no creo en los milagros... Creo que es un fallo, por eso quiero que alguien lo compruebe.
 
mytarmailS:

hay muchas cosas que faltan en el grifo, por desgracia...

install.packages("candlesticks", repos="http://R-Forge.R-project.org")


Gracias, está todo descargado.

Un pensamiento totalmente nuevo en la formación de predictores. Lo haré. Para mí es muy interesante la cuestión del poder prescriptivo de cada uno de los predictores. Lo publicaré a medida que lo calcule. Si el poder de predicción es muy bueno, lo publicaré.

Si no te importa, fija el .RData
 
mytarmailS:
No sé.... Hace tiempo que no creo en los milagros... Creo que es un fallo de nuevo, por eso quiero que alguien lo compruebe.
Estoy consiguiendo un error inferior al 25% limpiando previamente los predictores. Es muy probable que sea cierto. Envíame los datos RD, haré las cuentas. Pero lo principal es la capacidad de predicción de los predictores para la variable objetivo especificada
 
SanSanych Fomenko:
Si no te importa, adjunta el .RData
No puedo, simplemente no puedo hacerlo, lo he intentado muchas veces, inténtalo a tu manera, ya sabes el objetivo que tenía, e informa de cómo lo has hecho
Razón de la queja: