Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2073

 
Aleksey Vyazmikin:

Por qué tomar la toma después del extremo, porque la corrección podría haber sido del 50%, lo que significa que tenemos que tomar ZZ del último segmento en torno al 100%.

 
Evgeniy Chumakov:

,

Oh, así que casi dibujaste el sistema que publiqué antes como un informe :) Sólo tomo TP más alto y no espero a la formación del último intervalo de ZZ (aunque es una cuestión de configuración).

 
Alexander Alekseyevich:
¿Y? ¿Dejarás el código? O al menos una muestra.

Enlace de muestreo.

Columna objetivo "Target_100", al final la columna de fecha siguiente y las dos últimas no se utilizan en el entrenamiento.

La muestra está dividida en 3 partes, exam.csv no participa en el entrenamiento.

 
Evgeniy Chumakov:

Como opciones, una salida antes de un extremo (con inversión),

salida en el cruce con el canal basado en 3 extremos

 

Hay un área separada de clasificación de series temporales y bibliotecas relacionadas como esta

https://pyts.readthedocs.io/en/latest/auto_examples/transformation/plot_rocket.html

¿Alguien lo ha utilizado?

RandOm Convolutional KErnel Transform (ROCKET) — pyts 0.12.dev0 documentation
  • pyts.readthedocs.io
The RandOm Convolutional KErnel Transform (ROCKET) algorithm randomly generates a great variety of convolutional kernels and extracts two features for each convolution: the maximum and the proportion of positive values. This example...
 
Maxim Dmitrievsky:

Hay un área separada de clasificación de series temporales y bibliotecas relacionadas como esta

https://pyts.readthedocs.io/en/latest/auto_examples/transformation/plot_rocket.html

¿Alguien lo ha utilizado?

Deberías usarlo, es un paquete interesante. Sólo un constructor.

 
Valeriy Yastremskiy:

Deberías usarlo, es un paquete interesante. Es como un constructor.

He puesto un enlace a ROCKET por una razón: es un convertidor de funciones muy interesante. Crea una gran cantidad de características no correlacionadas a partir de las originales, mejora la calidad de la clasificación.

Se recomienda su uso con modelos lineales (ya que produce muchas características).

Tendrá que probarlo

 
Maxim Dmitrievsky:

Hay una razón por la que enlacé a ROCKET en primer lugar: es un convertidor de funciones genial. Crea una gran cantidad de características no correlacionadas a partir de las originales, mejora la calidad de la clasificación.

se recomienda su uso con modelos lineales (porque se obtienen muchas características)

Tendrá que probarlo

Avíseme de los resultados - ¡un tema muy interesante!

 
Maxim Dmitrievsky:

Crea una gran cantidad de características no correlacionadas a partir de las originales,

PCA regular)

 
mytarmailS:

PCA regular)

no

Razón de la queja: