Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2377

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Aleksey Vyazmikin:

Eu tenho um requisito 4.0.4 para esta bíblia!

Onde você leu esses requisitos?

 
mytarmailS:

Onde você leu esses requisitos?

Ao executar o script, ele deu um erro que a versão necessária era

Warning message:
пакет ‘glmnet’ был собран под R версии 4.0.4
 
Aleksey Vyazmikin:

Ao executar o script, ele deu um erro afirmando que a versão necessária é

Huh, aqui estão os requisitos.

Version:        4.1-1
Depends:        R (≥ 3.6.0), Matrix (≥ 1.0-6)
Imports:        methods, utils, foreach, shape, survival
Suggests:       knitr, lars, testthat, xfun, rmarkdown
Published:      2021-02-21

Você deve ter uma versão inferior a 3.6.0

 
mytarmailS:

Ahahahaha, comparador de especialistas ))))

Vá em frente e fale sobre DSP ))))

Precisa de mais calma )))))))))))

O que há para discutir e sobre o que há para discutir? Já lá estive, fiz isso.

 
mytarmailS:

Huh, aqui estão os requisitos.

Você deve ter uma versão inferior a 3.6.0.

Eu tenho versões diferentes, mas havia a 4.0.2.

Você pode adicionar a opção de carregar o arquivo de amostra diretamente - arquivo anexado? Entendo que você precisa de dois arquivos para treinamento e para aplicar o modelo?

Alvo "Target_100".
Arquivos anexados:
test.zip  937 kb
 
Aleksey Vyazmikin:

Eu tenho versões diferentes, mas havia a 4.0.2.

Você pode adicionar a opção de carregar o arquivo de amostra diretamente - arquivo anexado? Eu entendo que você precisa de dois arquivos para treinamento e para aplicar o modelo?

Alvo_100".

Os alvos são deslocados um passo atrás? ou precisam de ser deslocados?


Parece que precisa de ser deslocado...

X <- read.csv2("C:\\Users\\..........\\Desktop\\test.csv")
Y <- X$Target_P
X <- as.matrix(within(X, rm("Time","Target_P","Target_100",
                      "Target_100_Buy","Target_100_Sell")))
Y <- c(Y[-1],1)

library(glmnet)
tr <- 1:1000 #  train idx

best_lam <- cv.glmnet(x = X[tr,], 
                      y = Y[tr],alpha = 1, 
                      lambda = 10^seq(2, -2, by = -.1), 
                      nfolds = 5)$lambda.min


lasso_best <- glmnet(x = X[tr,], y = Y[tr], alpha = 1, lambda = best_lam)
pred <- predict(lasso_best, s = best_lam, newx = X[-tr,])


pred2 <- c(sign(pred))
caret::confusionMatrix(as.factor(pred2),as.factor(Y[-tr]))

Confusion Matrix and Statistics

          Reference
Prediction  -1   1
        -1 215 142
        1   76 128
                                         
               Accuracy : 0.6114      


O lixo do costume, como tudo o resto...

 
mytarmailS:

Os alvos estão a recuar um passo? Ou precisam de ser movidos?

Esta é uma amostra pronta, não precisa de mover nada.

Só precisa de filtrar as colunas.

Hora Target_P
Target_100_Buy Alvo_100_Vender
 
Aleksey Vyazmikin:

É uma amostra pronta, não tem de se mexer nada.

Mudaste-a de sítio?

Mais uma vez - mudaste-a de sítio?

 
mytarmailS:

Já mudaste?

Por que eu mudaria, eu tenho preditores escritos no evento, quando o próximo evento ocorre, um resumo é escrito para a linha passada, também na forma de uma aula.

 
Aleksey Vyazmikin:

Porque devo mudar, tenho preditores escritos de acordo com o evento, quando o próximo evento ocorre, o resultado é escrito na linha anterior, também na forma de uma aula.

Não sei o que estás a escrever aí e como o fazes, é teu, mas preciso de saber que no valor Alvo do futuro um passo em relação à amostra, é assim ou não?

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