L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2378

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS:

Je ne sais pas ce que vous écrivez là et comment vous l'écrivez, mais j'ai besoin de savoir que dans la cible un pas en avant du futur par rapport à l'échantillon, c'est comme ça ou pas ?

C'est alambiqué pourquoi, dans le targetet le résultat de la décision sur la ligne actuelle de prédicteurs. C'est-à-dire que rien ne doit être déplacé.

[mytarmailS]

Aleksey Vyazmikin:

Il est difficile de comprendre pourquoi, dans la cible, le résultat de la décision de la ligne actuelle de prédicteurs est dans la cible. C'est-à-dire qu'il n'est pas nécessaire de déplacer quoi que ce soit.

En bref, tout est comme vous le souhaitiez, même avec les réglages.

Accuracy : 0.535  

X <- read.csv2("C:\\Users\\....\\Desktop\\test.csv")
Y <- X$Target_100
X <- as.matrix(within(X, rm("Time","Target_P","Target_100",
                      "Target_100_Buy","Target_100_Sell")))
library(glmnet)
tr <- 1:1300 #  train idx
best_lam <- cv.glmnet(x = X[tr,], 
                      y = Y[tr],alpha = 1, 
                      lambda = 10^seq(2, -2, by = -.1), 
                      nfolds = 5)$lambda.min

lasso_best <- glmnet(x = X[tr,], y = Y[tr], alpha = 1, lambda = best_lam)
pred <- predict(lasso_best, s = best_lam, newx = X[-tr,])

sma <- TTR::SMA(pred,20)
pred2 <- c(pred-sma) ; pred2[pred2>0] <- 1 ; pred2[pred2<=0] <- 0

yy <- tail(Y[-tr] ,200)
pp <- tail(pred2 ,200)
caret::confusionMatrix(as.factor(yy),as.factor(pp))

Jetez-le et oubliez-le.

"Target_P"

donne une précision de 0,97

[Maxim Dmitrievsky]

Est-ce que vous enseignez la régression aux uns et aux zéros ?

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky:
Enseignez-vous la régression aux uns et aux zéros ?

Et alors ?

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS:

Et alors ?

https://www.machinelearningmastery.ru/why-linear-regression-is-not-suitable-for-binary-classification-c64457be8e28/

[Maxim Dmitrievsky]

Cependant, je ne vous empêcherai pas de ronger le granit du ministère de la Défense.)

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS:

J'ai fait tout ce que tu voulais, même l'accordage.

Jetez-le et oubliez-le.

donne 0,97 akurasi.

Je n'ai rien pour l'instant :) J'ai déjà demandé plus de 20 bibliothèques, je continue, mais ce n'est pas suffisant :)

Que signifie cette ligne :

tr <- 1:1300 #  train idx

?

[Aleksey Vyazmikin]

Maxim Dmitrievsky:
Enseignez-vous la régression aux uns et aux zéros ?

Il s'agit d'une idée exprimée par une personne expérimentée - je ne vois aucun problème à la vérifier.

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS:

J'ai obtenu ce résultat sur un échantillon d'entraînement :

          Reference
Prediction  0  1
         0 83 59
         1 17 41
                                          
               Accuracy : 0.62            
                 95% CI : (0.5489, 0.6875)
    No Information Rate : 0.5             
    P-Value [Acc > NIR] : 0.0004225       
                                          
                  Kappa : 0.24            
                                          
 Mcnemar's Test P-Value : 2.563e-06       
                                          
            Sensitivity : 0.8300          
            Specificity : 0.4100          
         Pos Pred Value : 0.5845          
         Neg Pred Value : 0.7069          
             Prevalence : 0.5000          
         Detection Rate : 0.4150          
   Detection Prevalence : 0.7100          
      Balanced Accuracy : 0.6200          
                                          
       'Positive' Class : 0               
                                          

Comment appliquer le modèle à un autre échantillon/fichier ?

Et pourquoi y a-t-il si peu de chiffres dans le tableau de contingence, si j'ai 4683 lignes dans le fichier d'apprentissage, et qu'ici j'ai 83+59+17+41 ?

Et j'ai compris, tu as soumis les 200 premiers rangs, non ?

yy <- tail(Y[-tr] ,200)
pp <- tail(pred2 ,200)

Mais je pensais qu'ils étaient dans le dossier de formation.

[Vladimir Perervenko]

Aleksey Vyazmikin:

Oh, merci !

Maintenant essayons de l'exécuter :)

Je ne peux pas installer le paquet glmnet - je ne le trouve pas dans le dépôt via R-Studio :(

Que faire ?

> install.packages("glmnet")
Installing package into ‘C:/Users/User/Documents/R/win-library/4.0’
(as ‘lib’ is unspecified)
пробую URL 'https://cran.rstudio.com/bin/windows/contrib/4.0/glmnet_4.1-1.zip'
Content type 'application/zip' length 2254744 bytes (2.2 MB)
downloaded 2.2 MB

package ‘glmnet’ successfully unpacked and MD5 sums checked

The downloaded binary packages are in
        C:\Users\User\AppData\Local\Temp\RtmpsbZ5ec\downloaded_packages

Installez-le correctement