トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 1856

[mytarmailS]

マキシム・ドミトリエフスキー：

案ずるより産むが易し

Confusion Matrix and Statistics

          Reference
Prediction   1   2   3
         1 266  72  15
         2  54 130  50
         3  17  55 293

Overall Statistics
                                          
               Accuracy : 0.7237          
                 95% CI : (0.6941, 0.7519)
    No Information Rate : 0.3761          
    P-Value [Acc > NIR] : <2 e-16          
                                      

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS:

これはOOSにあるのか？

[mytarmailS]

マキシム・ドミトリエフスキー：

これはOOSにあるのか？

イエス・オーエス

2クラス/クラスターを使用すると、より効果的です。

Confusion Matrix and Statistics

          Reference
Prediction   1   2
         1 381  79
         2  67 425
                                         
               Accuracy : 0.8466         
                 95% CI : (0.8222, 0.869)
    No Information Rate : 0.5294         
    P-Value [Acc > NIR] : <2 e-16         
                                         
                  Kappa : 0.6927         
                                    

データ - オープニングから2時間5分、拡散後、累積和に。

clustered with kohonen -Data - rows in 2 hours and 5 minutes.

clustered by Forest - Data -最初の5分間の 行数です。

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS:

イエス・オーエス

2クラス/クラスターを使用した方が良い

データ - オープニングから2時間5分、拡散後、累積和に。

clustered with kohonen -Data - rows in 2 hours and 5 minutes.

clustered by forest - Data - rowsfor the first hour of 5 minutes.

と叫んでいましたね。

[mytarmailS]

マキシム・ドミトリエフスキー：

ほらね、叫んでたでしょ？

どのように100％を実現したのか、またその兆候は？

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS:

どのようにして100％になったのでしょうか、どんな兆候があるのでしょうか。

トレイル100で書きましたが、OOS 0.84でも同じです（3クラスタ）。

は、最初の価格に対する相対的な価格そのものです。25分からの映像がすべてを物語っている

ここからはforestを使わず、クラスタリングアルゴリズムでクラスタを予測するだけで利用できます。森を使ったのは、メタクへの転送を容易にするためです。次に、テスターでは、クラスタ上でさまざまなストラテジーを実行することができます。

[mytarmailS]

マキシム・ドミトリエフスキー：

トレイ100に、oos 0.84で、同じ近似値を書きました（3クラスタ）。

は、価格そのものの相対的な兆候を示す。25分からの映像がすべてを物語っています。

forestを使わずに、クラスタリングアルゴリズムでクラスタを予測するだけで使えるんだ。メタクに転送しやすくするために、森を利用した

そうですね、クラスタリングで何でもできますね。

プロクラスタ化されたKmeansは、kohonenより+-10%良い結果となっています。

Kmeans

 Reference
Prediction   1   2   3
         1 106  40   0
         2  53 590  42
         3   1  22  98

Overall Statistics
                                          
               Accuracy : 0.834     

コホーネン

Confusion Matrix and Statistics

          Reference
Prediction   1   2   3
         1 266  72  15
         2  54 130  50
         3  17  55 293

Overall Statistics
                                          
               Accuracy : 0.7237     

しかし、クラスタがどのように分布しているかは不明であり、クラスタアルゴリズムが全く異なる見方をしていることが行列からわかる

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS:

そうですね、クラスタリングで何でもできてしまうので...。

プロクラスタ化されたKmeansは、kohonenより+-10%良い結果となっています。

Kmeans

コホーネン

しかし、クラスタがどのように分布しているかは不明で、クラスタアルゴリズムが全く異なる見方をしていることが行列からわかります。

私もカメオンを持っています。大抵は他より優れていて、速い。どうやら課題は簡単なようだ。

ガウシアンブレンドを試したところ......劣るどころか、悪化した。まだこのタスクでは試していませんが。

クラスタと統計情報を可視化し、様々な方法を検討し、どれが良いかを理解する。ボックスプロット用のカミンは原則的に好きです。

[mytarmailS]

マキシム・ドミトリエフスキー：

私もカミンスを持っています。大抵の場合、他のものより優れていて、スピードも速い。どうやら課題は簡単なようだ。

ガウシアンブレンドを試したが、ゴミのようだ、もっと悪い。でも、まだこの作業には使っていません。

クラスタと統計情報を可視化し、様々な方法を検討し、どれが良いかを理解する。ボックスプロット用のカミンは原則的に好きです。

カミンは嫌いだ、バランスが悪くなる。

1    2    3 
 529 3093  378 

"2 "はフルート

コホーネンの方が面白い

1    2    3 
1243 1497 1260 

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS:

カミンは嫌いです、クラスのバランスが非常に悪いです。

"2 "はフルートです。

コホーネンの方が面白い

カミン・コホのクラスターを写真で見せてくれ、とても不明だ