L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1910

[Mihail Marchukajtes]

Rorschach:

Grazie, è interessante, certamente non mi sarebbe venuto in mente di alimentare i segnali precedenti. Viene da chiedersi se la rete sia ridondante.

Quello che trovo interessante della rete è che non deve abbattere i segni. Altrimenti sarebbe più facile fare un sistema classico.

Dovrò fare altri esperimenti, prenderò un numero molto grande di esempi del sistema sul polso, in modo che quando si insegna non ci sia una sola ripetizione, e potrò inserirmi in un'epoca.

Purtroppo i maghi non vi aiuteranno, ahimè. Dove stai andando? Come si chiama questo posto?

[Mihail Marchukajtes]

Maxim Dmitrievsky:

Adabust mi ha dato 79 per 79

Allora, Maxim, hai il broncio? Ti sei scaldato con il modello di qualità e ora stai facendo a pezzi la sinistra e la destra???? Questo è il punto, siamo tutti importanti quando ci sediamo sul trono bianco. Ora ho intenzione di formare una squadra e ho deciso che non chiamerò nessuno qui. Ragazzo sbagliato attaccato.... :-)

[Maxim Dmitrievsky]

Mihail Marchukajtes:
Allora, Maxim, hai il broncio? Ti sei fatto scaldare da un modello di qualità e ora stai facendo soldi a destra e a manca???? Questo è il punto, siamo tutti importanti quando siamo seduti sul trono bianco. Ora ho intenzione di formare una squadra e ho deciso che non chiamerò nessuno qui. Ragazzo sbagliato attaccato.... :-)

Non funziona, sono solo altre stronzate.

ma è stato divertente.

[Mihail Marchukajtes]

Maxim Dmitrievsky:

Non funziona, sono solo altre stronzate.

ma è stato divertente.

Sapete perché? Lasciatemi ora andare a registrare un video e spiegare tutto lì. Lo premetto con una frase, e voglio che scambiate il PLO di vostra scelta e postate il risultato. Ok?

[Rorschach]

Mihail Marchukajtes:
Purtroppo i mashkas non possono aiutarti, ahimè. Dove sei venuto? Come si chiama questo posto?

Chiavi di giro.

Più di una volta ho incontrato l'opinione che se c'è un modello, è facile tirarlo fuori con qualsiasi metodo.

[Mihail Marchukajtes]

Rorschach:

Mash-up di run-in.

Più di una volta mi sono imbattuto nell'opinione che se c'è uno schema, è facile tirarlo fuori con qualsiasi metodo.

Sono d'accordo, ma non è nel mashcas... E non discutere.... Pseudo regolarità sì, ma è a livello del caso e nel mercato è la stabilità che conta.

[Mihail Marchukajtes]

Come promesso. Pausa in alcuni punti e suono terribile. Raccomando di guardare con le cuffie. Con un indirizzo personalizzato a Maxim. Forse troverai la risposta in questo video, se accetti le critiche in modo costruttivo.

Guarda e non essere timido:-)

[mytarmailS]

Mihail Marchukajtes:

Come promesso. Pausa in alcuni punti e suono terribile. Raccomando di guardare con le cuffie. Con un indirizzo personalizzato a Maxim. Forse troverai la risposta in questo video, se accetti le critiche in modo costruttivo.

Guarda e non essere timido:-)

))))

Mi piace).

[Maxim Dmitrievsky]

Mihail Marchukajtes:

Come promesso. Pausa in alcuni punti e suono terribile. Raccomando di guardare con le cuffie. Con un indirizzo personalizzato a Maxim. Forse troverai la risposta in questo video, se accetti le critiche in modo costruttivo.

Guarda e non esitare:-)

Te lo stai inventando man mano che vai avanti) 24 colonne, non 100. Hai chiesto tu stesso il file. Non ci sono errori (ho spiegato). 300 e un sacco di righe perché ti ho dato un anno, così il tuo 'generatore' non ha fatto la cacca per contare )))) Ma vai avanti. Non ho avuto il tempo di finire di guardarlo, ma è un inizio promettente. Lascerò una recensione completa più tardi. Sembra che dovrò rispondere in formato video

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky:
Ma continua ad andare

Sì, guardarti è molto più interessante che leggere...

A proposito, potete comprimere il numero di caratteristiche anche prima (o dopo) le risorse di Vtree con la stessa PCA senza quasi nessuna perdita di qualità.

è possibile ricavare 10 da 1000 variabili, cioè senza alcuna perdita di informazioni.

#  data set Х
X <- matrix(rnorm(10000) , ncol = 1000,nrow = 1000)
colnames(X) <- paste0("V" , 1:ncol(X))
head(X)

library(caret)
pcm <- preProcess( X[1:500,] , method = "pca" ,thresh = 1)
PCs <- predict(pcm , X)
head(PCs)

thresh = 1

significa che vuoi salvare il 100% delle informazioni

thresh = 0,7 

70% ecc.

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Nel video hai detto che vuoi campionare solo valori unici ma non sai come -.

basta raggruppare i valori nel campione e rimuovere i cluster ripetitivi.

Puoi raggruppare per righe, colonne o anche per ogni valore