L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 114

[mytarmailS]

Dr. Trader:
Je le fais manuellement, je crée juste des modèles en boucle.

Pouvez-vous me montrer comment créer des modèles dans une boucle avec du code ?

[Dr. Trader]

Créer un comité, et tester :

library(randomForest)

data(iris)

totalModels <- 100

trainSample <- sample(1:nrow(iris), round(nrow(iris)*2/3))
validationSample <- setdiff(1:nrow(iris), trainSample)

#train
modelVector <- c()
for(i in 1:totalModels){
        modelVector[[i]] <- randomForest(x=iris[trainSample, 1:(ncol(iris)-1)], y=iris[trainSample, ncol(iris)])
}

#validate
predictionMatrix <- matrix(NA, ncol=length(validationSample), nrow=0)
for(i in 1:totalModels){
        prediction <- predict(object = modelVector[[i]], newdata = iris[validationSample, 1:(ncol(iris)-1)])
        predictionMatrix <- rbind(predictionMatrix, prediction)
}
finalPrediction <-c()
for(i in 1:length(validationSample)){
        finalPrediction <- c(finalPrediction, names(sort(table(predictionMatrix[,i]), decreasing=TRUE)[1]))
}
"Accuracy:"
mean(finalPrediction == as.numeric(iris[validationSample, ncol(iris)]))

Il y a un problème dans la mesure où les classes d'origine sont de type factoriel, et le résultat dans la matrice est converti en numéros ordinaux factoriels correspondants. Ainsi, à la fin, la comparaison passe par as.numberic().

Pour que tout fonctionne correctement avec les facteurs, nous devons créer predictionMatrix comme data.frame, mais après cela ma fonction rbind donnait des résultats, je dois changer quelque chose d'autre, je n'ai pas compris ce qui ne va pas.

[mytarmailS]

Dr. Trader:

Mettre en place un comité, et tester :

Merci.

[Mihail Marchukajtes]

Pour continuer sur le même thème, le signal émis précédemment s'est avéré très rentable. Cependant il n'y a pas beaucoup de bénéfices, mais le dernier achat sur le sequent, point bleu, le réseau a reconnu comme "je ne sais pas", ce qui suggère qu'il peut être rentable, mais peut-être pas, au moins les deux modèles ont divergé. Nous ne faisons donc rien et continuons à surveiller les volumes.....

J'ai une cession sur la BU, comme vous pouvez le voir..... Je suis allé chercher des vitamines, donc je n'ai pas pris de risques, j'ai converti en CU, mais comme on dit, vous mettez CU, vous obtenez CU. La loi fonctionne...

[mytarmailS]

Mihail Marchukajtes:

Pour continuer sur le même thème, le signal émis précédemment s'est avéré très rentable. Cependant il n'y a pas beaucoup de bénéfices, mais le dernier achat sur le sequent, point bleu, le réseau a reconnu comme "je ne sais pas", ce qui suggère qu'il peut être rentable, mais peut-être pas, au moins les deux modèles ont divergé. Nous ne faisons donc rien et continuons à surveiller les volumes.....

J'ai une cession sur la BU, comme vous pouvez le voir..... Je suis allé chercher des vitamines, donc je n'ai pas pris de risques, j'ai converti en CU, mais comme on dit, vous mettez CU, vous obtenez CU. La loi fonctionne...

et comment l'algorithme de trading a fonctionné vendredi ?

[Alexey Burnakov]

Dr. Trader:

Créer un comité, et tester :

Il y a un problème dans la mesure où les classes d'origine sont de type factoriel, et le résultat dans la matrice est converti en numéros ordinaux factoriels correspondants. Ainsi, à la fin, la comparaison passe par as.numberic().

Je dois créer predictionMatrix en tant que data.frame pour que cela fonctionne correctement avec les facteurs, mais après cela, ma fonction rbind a donné des résultats erronés, je dois changer quelque chose d'autre, je n'ai pas trouvé ce qui ne va pas.

Merci pour ce code utile.

[[Supprimé]]

Dites-moi... Si vous passez ces données dans votre machine d'apprentissage... Que pouvez-vous découvrir ?

#	SL	stop suiveur	monter
1	-40	-5	0
2	-9	-	0
3	-23	70	91
4	-26	-14	21
5	-42	-	0
6	-43	-8	5
7	-11	12	65
8	-64	-12	0
9	-14	99	126
10	-32	-	10

# - numéro de transaction, SL - taille du stop loss, trailing stop - stop suiveur, rouge - clôture avec perte, vert - clôture avec profit, tiret - clôture au stop loss,

hausse - montant du mouvement qui pourrait être pris, 0 - aucun mouvement (profit possible qui pourrait être pris sur ce trade). Tout est spécifié en pips ...

LeTake Profit est absent.

Si quelqu'un sait si l'on peut faire passer ces trois courbes de variables par MatLab ou Statistica, quelles sont les données que l'on peut obtenir ?

[mytarmailS]

Itum:

Dites-moi... Si vous passez ces données dans votre machine d'apprentissage... Que pouvez-vous découvrir ?

Quel type de données peut-on obtenir ?

la question n'est pas correcte, la question est : que voulez-vous obtenir des données ?

la réponse à votre question est " rien"?

[[Supprimé]]

mytarmailS:

la question n'est pas posée correctement, la question est : que voulez-vous obtenir des données ?

la réponse à votre question est " rien"?

• Je veux savoir comment ces variables sont liées (s'il y a une tendance), s'il y a une corrélation entre elles.
  
• Dans quelle mesure le rabattement affecte-t-il les mouvements futurs (récupération) ?
• J'ai besoin d'indicateurs qui montrent et prédisent au mieux la tendance future.
  

[mytarmailS]

Itum:

• Je veux savoir comment ces variables sont liées (s'il existe une tendance), s'il y a une corrélation entre elles.
  
• Dans quelle mesure le rabattement affecte-t-il le mouvement futur (récupération) ?
• J'ai besoin d'indicateurs qui révèlent et prédisent au mieux la tendance à venir.
  

1) nous pouvons construire une matrice de corrélation

2) Il faut probablement établir une relation entre le drawdown et le mouvement futur.

3) construire un modèle qui prédit la tendance et examiner l'importance des variables dans ce modèle.

p.s. ne me demandez pas de le faire pour vous... à en juger par l'imprécision de vos questions, vous êtes peu familier avec l'apprentissage automatique. je vous recommande donc de chercher sur google et d'apprendre certains des programmes que vous avez cités ci-dessus, ou de vous lancer dans la programmation.