트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2881

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Uladzimir Izerski #:

그런 결론을 내린 후, 나는 침묵합니다.)))))

당신이 조금 더 똑똑했다면 오래 전에 닥쳤을 것입니다.
 
!!!!!!!!!! 새해가 되었네요! 시작하기 좋은 날입니다.
 
mytarmailS #:
!!!!!!!!!! 새해가 되었네요! 그리고 여기서부터 시작하시나요?!

그리고 저는 새해에는 머신러닝이 꿈꾸는 사람들에게 유익하고 추종자들에게는 실망스럽지 않기를 바랍니다).

 
Aleksey Nikolayev #:

열의 길이와 열의 수를 더 주의 깊게 구분해야 한다는 것을 이해합니다. 전자는 행 수에 해당하고 후자는 행 길이에 해당합니다.)

행 길이가 다르면 열의 개념이 다소 모호해지지만 직사각형 테이블(데이터 프레임) 대신 행 목록의 개념이 적절해집니다.

추신. 또한 단순성을 위해 모든 표지판이 이전 섹션의 가격 만있는 경우 (길이가 다른)로 제한 할 것을 제안했습니다.

Alexey, 나는 당신이 알고 있다고 생각하지만 아닐 수도 있으므로 가변 길이 시트 / 벡터를 입력으로 사용하는 알고리즘이 어떻게 작동하는지 보여 드리겠습니다.


가변 길이의 벡터가 있는 시트가 있고, 하나의 벡터 = 하나의 관측값이 있습니다.

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"

이러한 데이터를 받아들이면 "보닛 아래"에 있는 알고리즘인 모델은 무엇을 할까요? 데이터를 행렬로 변환합니다.

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

하지만 실제 데이터의 경우 행렬이 방대하기 때문에 알고리즘은 데이터를 메모리 효율적인 스파스 행렬로 변환합니다.

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 . . . . . . . . . . . . . .

따라서 여전히 보닛 아래는 행렬입니다.) (주의 데이터)


 object.size(li)
426456 bytes
 object.size(dt)
106104 bytes
object.size(dt2)
70336 bytes
 
Maxim Dmitrievsky #:
좀 더 똑똑했다면 오래 전에 닥쳤을 것입니다.

안녕하세요, Maxim!

스팸과 모욕에 대해 죄송합니다.

다시는 이런 일이 없도록 하겠습니다.

[삭제]  
Alexander Ivanov #:

안녕하세요 Maxim!

스팸과 모욕에 대해 죄송합니다.

다시는 이런 일이 없도록 하겠습니다.

그게 당신과 무슨 상관이죠? 😀 그냥 스레드에서 50센트를 제거한 것뿐이에요. 하지만 그들은 뇌가 없어서 빈대처럼 살고 있습니다.
 
Uladzimir Izerski #:

그리고 저는 새해에는 머신러닝이 꿈꾸는 사람들에게 유익하고 추종자들에게 실망감을 주지 않기를 바랍니다).

우리 모두 찬성하지만, 때로는 하나 또는 둘 중 하나 또는 한 번에 몇 개만 적용될 수도 있습니다.

 
mytarmailS #:

우리 모두 찬성하지만, 때로는 한 번에 하나씩 또는 몇 개씩만 하는 경우도 있습니다.

모든 사람이 거짓이더라도 이미 만들어진 길을 따르고 자신의 머리로 생각하고 싶지 않다는 것은 흥미 롭습니다.

분명히 새로운 세대는 이미 모든 것이 그들보다 먼저 발명되었으며 생각할 필요가 없다고 생각합니다. ))

저는 막심카에게 훈련 없이 신경망으로 입력을 보여줄 수 있습니다.

시장이 이미 닫혀 있고 서버에 따르면 가격이 실제이기 때문에 오늘날 아무도 저를 위조했다고 의심하지 않을 것입니다.

막심카가 MO로 더 나은 결과를 보여주면 손뼉을 치며 제가 틀렸다고 말할 것입니다)).

a666
 
Uladzimir Izerski #:

모든 사람이 자신의 머리로 생각하기보다는 그것이 거짓일지라도 이미 만들어진 길을 따라간다는 점이 흥미롭습니다.

분명히 새로운 세대는 이미 모든 것이 그들보다 먼저 발명되었고 생각할 필요가 없다고 생각합니다. ))

훈련 없이도 신경망으로 Maximka에게 입력을 보여줄 수 있습니다.

시장이 이미 닫혀 있고 서버에 따르면 가격이 실제이기 때문에 오늘 아무도 저를 위조했다고 의심하지 않을 것입니다.

막심카가 MO로 더 나은 결과를 보여주면 손뼉을 치며 제가 틀렸다고 말할 것입니다)).

훌륭한 진입, 나는 트레이더의 시장 이해도가 그의 스톱 크기로 측정되고 스톱이 작을수록 이해도가 더 크다고 생각하는 경향이 점점 더 커지고 있습니다.

나도 내 것을 게시했습니다, , 또한 유로, 또한 1m :)


훈련이없는 신경망, 어떻습니까?

 
mytarmailS #:

훌륭한 진입, 나는 트레이더가 시장에 대한 이해의 정도가 그의 스톱의 크기이며, 스톱이 작을수록 더 많은 이해가 있다고 생각하는 경향이 점점 더 커지고 있습니다.

나도 내 것을 게시했습니다, 또한 유로, 또한 1m :)

하지만 나는 심리학에 문제가 있고 반나절은 벌고 반은 잃지 만 그것은 또 다른 이야기입니다. 아마도 나는 내 손으로 거래하고 싶지 않을 것입니다....


훈련이없는 신경망, 어떻습니까?

말씀 드리고 싶지만 향후 결과에 영향을 미칠 수 있습니다.

거짓 선지자의 길을 따르지 말고 자신의 머리로 생각하라고 조언 할 수 있습니다.

나도 거짓 선지자일지도 모르죠))))