트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 688

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열은 다음과 같이 가져옵니다.

학습Y<-MatrixLearnY[,i]

여기서 i는 열 번호입니다. 저것들. 모든 행과 i번째 열. 그렇다면 MatrixLearnY[j,] - j 번째 행과 그 안의 모든 열이 사용됩니다.

스크립트를 작성해야 한다고 생각하고 즉시 전체 테이블을 실행하고 출력과 비교할 수 있도록 주기를 구성하는 방법이 문제입니다. 고맙습니다!

 
y<-Qwe[,78]
for(1:77의 i)
{
x<-Qwe[,i]
z<-mut정보(x,y)
Qwe[45,i]<-z

}

그런 스크립트를 적어놨는데 어떻게 실행을 해야할지 모르겠네요..... 대체적으로 어느정도 맞나요????

 
마이클 마르쿠카이테스 :

스크립트를 작성해야 한다고 생각하고 즉시 전체 테이블을 실행하고 출력과 비교할 수 있도록 주기를 구성하는 방법이 문제입니다. 고맙습니다!

이 같은 

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

}
 
마이클 마르쿠카이테스 :
y<-Qwe[,78]
for(1:77의 i)
{
x<-Qwe[,i]
z<-mut정보(x,y)
Qwe[45,i]<-z

}

그런 스크립트를 적어놨는데 어떻게 실행을 해야할지 모르겠네요..... 대체적으로 어느정도 맞나요????

코드는 내 예와 동일하지만 마지막 열 자체만 있습니다.)
Rgui.exe 또는 Rstudio(또는 Rterm.exe - 터미널에서 연결할 때)에서 직접 실행
 
레나트 아크티아모프 :

시간에 의존하지 않는다

물론, 자연스럽게 관련이 없는 종속성이 있으며 다음과 같습니다.

사람들 은 표준 방식으로 거래합니다 - 추세에 반하여 - 네트워크로, 추세와 함께 - 하나의 주문으로 (당신이 흑자일 때)

Chicago Currency Exchange에서 외환 거래량을 관찰한 후 발견

가격은 볼륨을 엄격하게 균등화하므로 파동이 발생합니다.

매우 흥미로운.

 
흠... 흥미롭긴 하지만 전체 열이 아닌 처음 40개 행만 가져오는 방법??? 행 1에서 40까지의 열 번호 10을 원한다고 가정해 보겠습니다.
 
알렉세이 테렌테프 :

시간 때문에. 임호:

매개변수로 시간을 사용하는 문제는 고려할 가치가 있습니다. 변동성과 시간, 요일, 분기 및 연도의 일부 날짜 사이에는 확실히 관계가 있습니다. 이러한 일시적인 "이상"은 차트에서 육안으로 볼 수 있습니다.

그건 그렇고, 창 방법을 사용하면 시간 매개 변수를 간접적으로 사용합니다. 도함수 등을 사용하여 간접적으로 시간 매개변수를 사용하고 있습니다. 오랫동안 계속할 수 있습니다.

또 다른 질문, 위로부터 어떤 결론을 이끌어낼 수 있습니까? 네, 적어도 어떤 시점에서 우리는 약간의 변화를 예상해야 한다는 사실입니다.

시간적 "변칙"의 관찰에서 수학적 언어의 규칙성을 추론하기가 어렵다는 것이 분명합니다. 그러나 이를 위해 우리는 복잡한 알고리즘을 도출하지 않고 모든 것을 컴퓨팅 리소스 의 어깨로 옮기기 위해 여기에서 기계 학습에 대해 논의하고 있습니다.

나는 또한 추가 할 것입니다 : 시간은 주기적이고 기복이 있으며 프랙탈입니다. 분은 몇 시간이고 몇 시간은 며칠입니다. 낮 밤; 달 활동; 1년의 주 수; 민족과 국가의 리듬; 주기적 경향; 사건의 속도.
침을 뱉을 수는 있지만 더 복잡한(또는 눈에 보이지 않는) 인과 관계를 모르고 자산 가치에 시간이 영향을 미치지 않는다고 주장할 수 있습니까?

음, 반대편에서 접근해 보겠습니다. 목요일 11-45시에 45분 동안 50pp 쌍에서 움직임이 있었습니다. 다음주 목요일에는 어떻게 사용하나요?

 
마법사_ :

Mishanya, 그레이하운드가되지 마십시오)))

x[1:40,10]

글쎄, 네, 네 ... 이미 추측했습니다 ... 일반적으로 모두 덕분에 R에서 많은 발전을 이루었습니다 .... 가장 중요한 것은 구문을 이해하는 것입니다 ....

 
마법사_ :

데이터를 보지 않았습니다. 카운트를 살펴보았다. 선, 퇴색 및 폐쇄. 나는 보았다 ... 나는 울고 앉아있다))))

setwd("E:/1_Models")

x <- read.csv2("Qwe.txt", 헤드=T)

상자 그림(x)


설명하다.....

 

"현재를 정확히 알면 미래를 계산할 수 있다"는 인과법칙의 엄격한 공식화에서 잘못된 것은 두 번째 부분이 아니라 전제입니다. 우리는 근본적으로 모든 세부 사항에서 현재를 알 수 없습니다.

Alexander_K2는 단순히 이 인용문을 알아야 한다고 생각합니다.)

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