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 688

新しいコメント
 
エリブラリウス

列の取り方は以下の通りです。

LearnY<-MatrixLearnY[,i]である。

ここで、i は列番号である。すなわち、すべての行とi番目の列。MatrixLearnY[j,] - j 番目の行とその中のすべての列を取得します。

スクリプトを書こうと思っているのですが、質問です、テーブルを全部通して、出力と比較できるようにループを構成するにはどうしたらいいでしょうか？ありがとうございました。

 
y<-Qwe[,78]です。
for(i in 1:77)
{
x<-Qwe[,i]の場合
z<-mutinformation(x,y)
Qwe[45,i]<-z

}

これは私が書いたスクリプトなのですが、実行方法がわかりません......。まったくもって正しいのでしょうか？

 
ミハイル・マルキュカイツ

スクリプトを書こうと思っているのですが、問題は、テーブル全体を通過して出力と比較できるようなループをどのように構成するかということです。ありがとうございます。

こんな感じ

n_targ=ncol(MatrixLearnY);

target<-MatrixLearnY[,n_targ];

n_cols =ncol(MatrixLearnY) - 1; # -1 последний столбец не брать

for(i in 1:n_cols){#перебор - столбцов
        colN<-MatrixLearnY[,i];#выбрать  искомый столбец

# ..... операции со столбцами

}
 
ミハイル・マルキュカイツ
y<-Qwe[,78]です。
for(i in 1:77)
{
x<-Qwe[,i]の場合
z<-mutinformation(x,y)
Qwe[45,i]<-z

}

これは私が書いたスクリプトなのですが、実行方法がわかりません......。まったくもって正しいのでしょうか？

私の例のように、最後の列だけがそれ自体で配置されているコード）。
Rgui.exeまたはRstudioで直接実行（またはRterm.exe - ターミナルから接続する場合）。
 
レナト・アフティアモフ

時間に左右されない

当然ながら無関係な相関関係は、確かに存在し、それはある。

人は、トレンドに逆らう-ネットで、トレンドに逆らう-1つの注文で、標準的な方法で トレードします（プラスになったとき、ですが）。

シカゴ外国為替取引所の取引量を観察してわかったこと。

価格は厳しくボリュームを揃えて行く、それ故に波の

とても興味深いです。

 
うーん...。列全体ではなく、列の最初の40行だけを取得する方法は？例えば、1行目から40行目までの列番号10が必要だとします。
 
アレクセイ・テレンテフ

時間について。IMHO

時間をパラメータとした応用は検討に値します。ボラティリティと時間帯、曜日、四半期、年の一部の日付との間には確かに相関がある。このような時間の「異常」は、素人目にもチャートで確認することができる。

ちなみに、windowメソッドを使うことで、間接的にtimeパラメータを使っていることになります。デリバティブなどを使うことで、間接的に時間パラメータを使っていることになります。1つは、長く続けることができる。

もうひとつの質問ですが、上記からどのような結論が導き出されるのでしょうか？少なくとも、ある時点では何らかの変化を期待したほうがいいということですね。

明らかに、時間的な「異常」の観測から数学的な意味でのパターンを導き出すことは困難である。しかし、だからこそ、ここで機械学習を議論するのは、複雑なアルゴリズムを導き出すためではなく、すべてを計算機資源の 肩代わりをするためなのです。

さらに、時間は周期的であり、波状であり、フラクタルでもある。時間の中の分、日の中の時間、昼と夜、月の活動、年の中の週数、国家や国のリズム、循環するトレンド、イベントのはかなさ。
唾を吐くのは勝手だが、もっと複雑な（あるいは目には見えない）因果関係を知らずに、どうして「資産価値に時間の影響はない」と言い切れるのだろう。

木曜日の11時45分に、45分間で50ppの動きがありました。来週の木曜日には、どのように活用できるでしょうか。

 
ヴィザード_。

ミーシャ、生意気なことを言うな)))

x[1:40,10]

ああ、そうだな...もう察しはついているのですが...。総じて、皆さんありがとうございました！Rでかなりヤル気が出てきました...。大切なのは、構文を理解すること...。

 
ヴィザード_。

データは見ていない。行数を見て、ハッとし、閉じた。今、見てみると...。泣けてくる)))

setwd("E:/1_Models")

x <- read.csv2("Qwe.txt", head=T)

ボックスプロット（x)


説明する......。

 

現在を正確に知っていれば、未来を計算できる」という因果律の厳密な定式化において、間違っているのは後半部分ではなく、前提の部分である。私たちは基本的に、現在を細部にわたって知ることはできない。

Alexander_K2-yはこの名言を知っていればいいのでしょう）。

1...681682683684685686687688689690691692693694695...3399
新しいコメント
理由: