트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2182

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막심 드미트리예프스키 :

레이블에 따라 데이터 세트의 모든 기호에서 단순히 숫자를 더하거나 뺍니다. 이 모델은 통과해야 하는 역사에 대한 더 깊은 테스트가 되었습니다.

이것은 처리해야 합니다. 일부 원시적인 것 같습니다. 여기에서 말하자면, 10개의 5자리 포인트, 그들은 단순히 클래스를 서로 떨어져 부숴버렸습니다. 기호의 값 범위가 다르기 때문에 어느 것이 더 나은지 모르겠습니다. 아마도 각 열에 대해 고유한 번호가 의미가 있을 것입니다. 아니면 아닐 수도 있습니다.

나중에 시각화하십시오.

아, 글쎄요

그것은

~가 되었다

중요한 것은 그것을 과용하지 않는 것입니다

흥미로운 아이디어! 귀하의 방법을 사용하여 MA 증분 기호를 사용하여 기능 분포를 분리하려고 시도했습니다. 
    samples_part = samples.copy()
    samples_part.iloc[samples_part[samples_part.MA== 1 ].index, 1 :- 1 ] = samples_part.iloc[samples_part[samples_part.MA == 1 ].index, 1 :- 1 ] + 0.01
    samples_part.iloc[samples_part[samples_part.MA== 0 ].index, 1 :- 1 ] = samples_part.iloc[samples_part[samples_part.MA == 0 ].index, 1 :- 1 ] - 0.01

이 사진을 얻었다:

그런 다음 원래 데이터 프레임에 해당 위치에 없는 분포를 삭제했습니다(위 그림의 노란색). 

     for row , val in samples_part.items():
        samples.targets.loc[(samples.targets == 1 ) & (samples_part[row] < 0 )] = np.nan
        samples.targets.loc[(samples.targets  == 0 ) & (samples_part[row] > 0 )] = np.nan
    samples = samples.dropna().reset_index(drop=True)

이것이 일어난 일입니다

모든 것을 랜덤 포레스트로 몰아넣고 테스터에서 실행했습니다.


06.20에서 08.20까지 기차. 두껍지는 않지만 마이너스는 아닙니다.

 
웰리모른 :
흥미로운 아이디어! 귀하의 방법을 사용하여 MA 증분 기호를 사용하여 기능 분포를 분리하려고 시도했습니다.

이 사진을 얻었다:

그런 다음 원래 데이터 프레임에 해당 위치에 없는 분포를 삭제했습니다(위 그림의 노란색).

이것이 일어난 일입니다

모든 것을 랜덤 포레스트로 몰아넣고 테스터에서 실행했습니다.


06.20에서 08.20까지 기차. 두껍지는 않지만 마이너스는 아닙니다.

어제 Maksimka는 이 사진에 따라 완성된 성배 를 배치하고 신호를 위해 봇을 끊었습니다. 뭘 안 가져가?

 
레나트 아크티아모프 :

어제 Maksimka는 이 사진에 따라 완성된 성배를 배치하고 신호를 위해 봇을 끊었습니다. 당신은 무엇을하지 않습니다

나는 내 것을 찾고 있습니다, 제발 방해하지 마십시오.

 
웰리모른 :
흥미로운 아이디어! 귀하의 방법을 사용하여 MA 증분 기호를 사용하여 기능 분포를 분리하려고 시도했습니다.

이 사진을 얻었다:

그런 다음 원래 데이터 프레임에 해당 위치에 없는 분포를 삭제했습니다(위 그림의 노란색).

이것이 일어난 일입니다

모든 것을 랜덤 포레스트로 몰아넣고 테스터에서 실행했습니다.


06.20에서 08.20까지 기차. 두껍지는 않지만 마이너스는 아닙니다.

그런 마술사가 있었다. 그는 유사한 변형으로 비디오를 녹화했습니다. 클러스터를 이동하고 다른 기하학적 변형을 수행했습니다. 해명도 안하고 그냥 조용히 영상만 썼다가 지웠다 🤣 무슨 말을 하고 싶은지는 모르겠지만 성배의 행복한 주인이라네..
 
막심 드미트리예프스키 :
그런 마술사가 있었다. 그는 유사한 변형으로 비디오를 녹화했습니다. 클러스터를 이동하고 다른 기하학적 변형을 수행했습니다. 해명도 안하고 그냥 조용히 영상만 썼다가 지웠다 🤣 무슨 말을 하고 싶은지는 모르겠지만 성배의 행복한 주인이라네..

나는 이 스레드를 지나가면서 마술사에 대한 언급을 보았다. 2182페이지... 그들의 영웅, 열정, 전통, 성배 , 기복이 있습니다. 예, 이미 별도의 판타지 세계가 있습니다.))))

 
막심 드미트리예프스키 :
그런 마술사가 있었습니다. 그는 유사한 변형으로 비디오를 녹화했습니다. 클러스터를 이동하고 다른 기하학적 변형을 수행했습니다. 해명도 안하고 그냥 조용히 영상만 썼다가 지웠다 🤣 무슨 말을 하고 싶은지는 모르겠지만 성배의 행복한 주인이라네..

예, 그것은 있었고, 있었고 병합되었습니다 ... 아마도 두 가지 의미에서))

무언가를 유전학으로 옮기는 규칙을 설명하십시오. 결과 ... 푸시 - 훈련 - 참조하십시오. 결과

===============================

R-ke 또는 python에서 이러한 채널을 구축할 수 있는 기성품 방법이 있는지 아는 사람


C-글쎄, 어떻게이 R을 숭배하지 않을 수 있습니까? 모든 것이 있습니다 ...


 
mytarmailS :

예, 그것은 있었고, 있었고 병합되었습니다 ... 아마도 두 가지 의미에서))

무언가를 유전학으로 옮기는 규칙을 설명하십시오. 결과 ... 푸시 - 훈련 - 참조하십시오. 결과

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R-ke 또는 python에서 이러한 채널을 구축할 수 있는 기성품 방법이 있는지 아는 사람


음, p에서 회귀선을 계산할 수 없습니까? 그리고 채널 2std
 
막심 드미트리예프스키 :
글쎄, 당신은 p에서 회귀선을 계산할 수 없습니까? 그리고 채널 2std

예 이미, 저는 항상 기성품을 찾고 있어 최소한의 코드가

그냥 한 적이 없다

얼마나 간단하고 우아하게 채널을 구축할 수 있는지, 극한 지점을 표시하거나 채널을 늘릴 필요가 없는지 추정하십시오.

 

증분 대신에 ZZ와 밸런스 등등.. AMO 드로우 채널을 만들면 어떨까 하는 생각이 듭니다..

장점:

1) 예측은 흔들리지 않고 각 양초에 대해 다시 계산되지 않는다는 점에서 고정적입니다.

2) 예측은 시장 변동성과 불규칙성을 고려합니다.

3) 예측이 매우 명확하고 해석하기 쉽습니다... 상단에서 판매, 하단에서 구매.. + 정확한 입력

4) 매우 쉬운 프로그램

5) 하나의 모델을 다른 TF로 확장할 수 있습니다.


 
mytarmailS :

증분 대신에 ZZ와 밸런스 등등.. AMO 드로우 채널을 만들면 어떨까 하는 생각이 듭니다..

장점:

1) 예측은 흔들리지 않고 각 양초에 대해 다시 계산되지 않는다는 점에서 고정적입니다.

2) 예측은 시장 변동성과 불규칙성을 고려합니다.

3) 예측이 매우 명확하고 해석하기 쉽습니다... 상단에서 판매, 하단에서 구매.. + 정확한 입력

4) 매우 쉬운 프로그램


당신은 옳다고 생각합니다 - 나는 이미 그것을 사용하고 있습니다 :)

여기서 질문은 채널을 구축할 지점과 예측 변수에 대해 취해야 할 정보입니다.

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