Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 859
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Me gustaría añadir algo sobre el aprendizaje por refuerzo. Hay dos paquetes sobre el tema en R: ReinforcementLearning y reinforcementlearning. El primero no utiliza módulos de Pyhton e implementa algoritmos simples. El segundo utiliza Python::gym e implementa una gran variedad en consecuencia. En Python los más recientes son Tensorforce y keras-rl (basado en tensorflow/keras)/ Desgraciadamente hay casi cero documentación. Pero hay muchos entusiastas que comparten sus desarrollos y ejemplos.
Todavía no lo he hecho.
Prueba con
)))
Para la primera búsqueda, se aconseja utilizar "peng" (más rápido) o "esteves"
(más fiable pero mucho más lento para grandes conjuntos de datos) y, en caso de que el número de
variables es grande (>100), restrinja la búsqueda "hacia adelante" a "n.var = 100". El
La barra de progreso le dará una idea del tiempo de ejecución restante.
library(varrank)
data(nassCDS, paquete = "DAAG")
nassCDS.varrank <- varrank(data.df = nassCDS,
método = "peng",
variable.importante = "muerto",
variable.method = "dead", variable.method = "sturges",
algoritmo = "forward",
esquema = "mid",
verbose = FALSE)
summary(nassCDS.varrank)
plot(nassCDS.varrank, notecex = 0.5)
Al principio probé con "esteves" y se comía toda la memoria incluso con 500 filas. Con 100 filas utilizaba unos 5g.
Con peng fue capaz de tomar todos los datos 13x6400 sin comer toda la memoria:
Variables ordenadas (importancia decreciente):
5 6 8 12 74 1 2 11 10 3 9
Puntuaciones 0,104 -0,005 -0,021 -0,03 -0,101 -0,114 -0,139 -0,128 -0,181 -0,173 -0,227 NA
Pero el orden de clasificación es muy diferente al de otros paquetes. Y no está claro cómo se clasifica, las puntuaciones no están ordenadas.
La media de los 37 paquetes de CoreLearn:
5 1 7 11 9 4 3 6 10 2 8 12
Media de 37 paquetes de CoreLearn:
5 1 7 11 9 4 3 6 10 2 8 12
Hay dos funciones en CORELearn: attrEval(), ordEval()
¿Usas ambos?
PS
¡Su progreso en R es fascinante!
Hay dos funciones en CORELearn: attrEval(), ordEval()
¿Usas ambos?
PS
¡Tu progreso en R es increíble!
ordEval - No entendí cómo usarlo, no vi ningún predictor ordenado o pesos, por los que pudiera ordenarme. Creo que attrEval es suficiente con 37 algoritmos. En esencia, tengo un conjunto de métodos, mediante los cuales determino la importancia de los predictores.
Si no eres capaz de resolver estos problemas por ti mismo, búscame el módulo VisSim NeuralNet y te mostraré cómo hacerlo.
Este algoritmo en particular, ¿selecciona bien o mal los predictores?
En general, en la selección de predictores, ¿qué es bueno y qué es malo?
el hijo pequeño se acercó a su padre, y el hijo pequeño le preguntó
Mentira. Y R con MO es una mierda. Eviews es el software más viajero.
Eso no es un hecho. Aquí hay otro programa de masa on-off. Pero sólo para los que utilizan bucles. Exclusivamente el trabajo de colocación de las cotizaciones en el espectro de los ciclos. Tiene muchos ajustes. Hay redes, etc.
http://www.timingsolution.ru/https://radikal.ru/video/qD9j3mOipVf
wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow wow, has dominado el editor de vídeo sólo para mí???? ¿Sabías que puedes usarlo gratis? De hecho, creo que el programa está bien, pero dado el uso de R y los conocimientos que ahora tengo. Más concretamente, la visión del mercado y el campo de la MO en general!!!!! Pero no quiero estudiarlo. Todo está ya pensado. Sólo quiero trabajar según un algoritmo. Uno, el único y sin desviaciones y búsqueda allí....
¡Oh, genial! Entonces, ¿por qué no estás comerciando? Todas estas fotos no tienen ningún valor si no hay un comercio real. ¿Cuál es el problema?
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Je))) Objetivo en el horizonte que apruebo))
Como si fueras al banco: ¿cuánto es hoy?
- El saldo de su cuenta de operaciones se ha repuesto hoy en 5.508,56 euros.
- Bueno, vamos a llegar a mañana de alguna manera...
- ¿Desea contratar una póliza de seguro con descuento?
- No, gracias...