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 2881

[Maxim Dmitrievsky]

Uladzimir Izerski #:

そのような結論に至った以上、私は沈黙する))))))

もう少し知性があれば、とっくに黙っていただろうに

[mytarmailS]

さあ、新年だ！新年早々、なんということだ。

[Uladzimir Izerski]

mytarmailS #:
さぁ、新年だ！新しい年だ！ そして、ここからがスタートだ！

そして、私は新年の機械学習が、夢追い人に利益をもたらし、追随者に失望を与えないようにすることに賛成である）。

[mytarmailS]

Aleksey Nikolayev #:

、ー列のー列のー列のー列のー列ー列ー長さー列ー数ー、ー前者はー後者はー後者はー後者はー後者のー長ー)

しかし、行の長さが異なると、列の概念がやや曖昧になります。長方形のテーブル（データフレーム）の代わりに、行のリストという概念が重要になります。

追記ー長さのー長方形の。

ーアレクセイ、ーあなたはー、ー あなたはー知って いるようで知らない。

可変長のベクトルを持つシートがあり、1つのベクトル＝1つのオブザベーションです。

li <- list()
 for(i in 1:10) li[[i]] <- LETTERS[sample(1:26,sample(1:10),replace = F)]
 li
[[1]]
[1] "B" "W" "C"

[[2]]
[1] "J" "F" "C" "M" "Y" "W"

[[3]]
[1] "M" "L" "F" "U" "P" "C" "Q" "A"

[[4]]
[1] "B" "R" "U" "I" "N" "J" "Y"

[[5]]
[1] "P" "Y" "D" "R" "C" "W"

[[6]]
[1] "V" "O" "D"

[[7]]
[1] "Y" "X" "M" "H"

[[8]]
[1] "J" "P" "Y" "Z" "N" "O"

[[9]]
[1] "R" "A" "G" "H" "J" "Y"

[[10]]
[1] "I"

What does the model, the algorithm "under the bonnet" do when it accepts such data? It turns it into a matrix.

library(qdapTools)
 dt <- as.matrix(mtabulate(li))
 dt
      A B C D F G H I J L M N O P Q R U V W X Y Z
 [1,] 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0
 [2,] 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0
 [3,] 1 0 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0
 [4,] 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 0 0 1 0
 [5,] 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 0 1 0
 [6,] 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0
 [7,] 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0
 [8,] 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 1
 [9,] 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0
[10,] 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0

度 行列は度行列は度行列は度行列は度行列の度行列。

library(Matrix)
 dt2 <- as(dt, "dgCMatrix")  
 dt2
10 x 22 sparse Matrix of class "dgCMatrix"

                                                 
 [1,] . 1 1 . . . . . . . . . . . . . . . 1 . . .
 [2,] . . 1 . 1 . . . 1 . 1 . . . . . . . 1 . 1 .
 [3,] 1 . 1 . 1 . . . . 1 1 . . 1 1 . 1 . . . . .
 [4,] . 1 . . . . . 1 1 . . 1 . . . 1 1 . . . 1 .
 [5,] . . 1 1 . . . . . . . . . 1 . 1 . . 1 . 1 .
 [6,] . . . 1 . . . . . . . . 1 . . . . 1 . . . .
 [7,] . . . . . . 1 . . . 1 . . . . . . . . 1 1 .
 [8,] . . . . . . . . 1 . . 1 1 1 . . . . . . 1 1
 [9,] 1 . . . . 1 1 . 1 . . . . . . 1 . . . . 1 .
[10,] . . . . . . . 1 . . . . . . . . . . . . . .

つまり、ボンネットの中ではまだ行列なのだ)。(慎重なデータ)

 object.size(li)
426456 bytes
 object.size(dt)
106104 bytes
object.size(dt2)
70336 bytes

[Alexander Ivanov]

Maxim Dmitrievsky #:
もう少し賢ければ、とっくに黙っていただろうに

こんにちは、マキシム！

スパムと侮辱については申し訳ない。

もう二度としません。

[Maxim Dmitrievsky]

Alexander Ivanov #:

こんにちは、マキシム！

スパムと侮辱してごめんなさい。

もう二度としません。

あなたには関係ないでしょ？しかし、彼らは脳がないので、ナンキンムシのように住んでいる

[mytarmailS]

Uladzimir Izerski #:

そして私は、新年の機械学習が夢追い人にとって有益であり、追随者にとって失望にならないことを望んでいる）。

私たちは大賛成だ。ただ、時にはどちらか一方だけ、あるいは数人ずつということもある。

[Uladzimir Izerski]

mytarmailS #:

私たちは大賛成だ。ただ、時にはどちらか一方、あるいは一度に数人ということもある。

たとえそれが偽りであっても、誰もが既成の道に従っていて、自分の頭で考えようとしないのが面白い。

どうやら新しい世代は、すでにすべてが自分たちの前に発明されており、考える必要はないと考えているようだ。))

マクシムカには、訓練なしのニューラルネットワークの入力を見せてあげよう。

市場はもう閉まっているし、サーバーによれば価格は本物だからだ。

もしマクシムカがMOでより良い結果を示したら、私は手を叩いて私が間違っていたと言うだろう。）

[mytarmailS]

Uladzimir Izerski #:

自分の頭で考えようとするのではなく、たとえそれが嘘であっても、誰もが既成の道に従っているのが面白い。

どうやら新しい世代は、すでにすべてが自分たちの前に発明されており、考える必要はないと考えているようだ。))

マキシムカには、トレーニングなしでニューラルネットワークを使った入力を見せることができる。

市場はもう閉まっているし、サーバーによれば価格は本物だからだ。

もしマクシムカがMOでより良い結果を示したら、私は手を叩いて私が間違っていたと言うだろう。）

トレーダーのマーケットに対する理解度は、ストップの大きさによって測られる。

私も投稿しました、#28709、同じくeurus、同じく1m :)

トレーニングなしのニューラルネットワーク、どうですか？

[Uladzimir Izerski]

mytarmailS #:

素晴らしいエントリーだ。私はますます、トレーダーがマーケットをどれだけ理解しているかが、ストップの大きさだと思うようになった。

私もユーラスと1mを投稿しました。）

でも、心理学は苦手で、一日の半分は稼ぎ、半分は負ける。

トレーニングなしのニューラルネットワーク、どうですか？

教えてあげたいが、今後の成績に影響するかもしれない。

偽預言者の道を歩むのではなく、自分の頭で考えることをお勧めする。

もしかしたら、私も偽預言者かもしれない。）