Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 264

[toxic]

Desculpa, distraí-me...

Aqui estão os dados https://drop.me/aGE2kB

Não fiz nenhuma edição porque não tive tempo, até agora o vidro é apenas delta, alguns dias com saltos, mas como um teste vai fazer

[mytarmailS]

Não sei se estas palestras serão úteis para alguém, mas provavelmente são boas para o desenvolvimento geral, e simplesmente interessantes.

previsão de séries cronológicas:

https://www.youtube.com/watch?v=u433nrxdf5k

transformações de características:

https://www.youtube.com/watch?v=U1QYrGj6Ztg

[mytarmailS]

No final do vídeo sobre transformação de recursos, o palestrante menciona um interessante método de redução de dimensionalidade que pode ser usado, por exemplo, para avaliar a separabilidade de classes, este método(t-SNE) é considerado mais avançado do que o PCA e é digno de nota

Eu comparei como os métodos de downsampling estão divididos

E, na verdade, o método se compara favoravelmente a outros.

Os dados e o código podem ser extraídos deste artigohttp://biostat-r.blogspot.com/2016/05/pca-mds-t-sne.html

pacotes de métodos : tsne, Rtsne

o último é rápido e escrito em C++

Ainda não o analisei nos dados do mercado...

[mytarmailS]

Dr.Trader lembra-se de ter dito que não sabia como funciona a escala()? Eu descobri ))))

scale(x,center = TRUE, scale = TRUE)
# аналог
(x - mean(x)) / sd(x)

[Женя]

mytarmailS:

Não sei se estas palestras serão úteis para alguém, mas provavelmente são boas para o desenvolvimento geral, e simplesmente interessantes.

previsão de séries cronológicas:

https://www.youtube.com/watch?v=u433nrxdf5k

transformações de características:

https://www.youtube.com/watch?v=U1QYrGj6Ztg

Obrigado, bom curso, refresca bem os conhecimentos, acrescenta novos conhecimentos.

[Dr. Trader]

mytarmailS:

/ sd(x)

Estou a ver, tudo isto explica porque queria o resultado em 0...1, mas consegui-o em alguns limites diferentes para cada coluna.

[Женя]

Eu aindanão o fiz, mas serve para testes:

Desculpa, distraí-me...

Aqui estão os dados https://drop.me/aGE2kB

Não fiz nenhuma edição porque não tive tempo, até agora o vidro é apenas delta, alguns dias com saltos, mas como um teste vai fazer

О!... isso é outra coisa!)) É uma porcaria estar sem o copo todo.

[Youri Tarshecki]

mytarmailS:

Não sei se estas palestras serão úteis para alguém, mas provavelmente são boas para o desenvolvimento geral, e simplesmente interessantes.

previsão de séries cronológicas:

https://www.youtube.com/watch?v=u433nrxdf5k

Sim, há pontos interessantes, por exemplo, verificação de resíduos e ajuste programático.

Mas é estranho que a pessoa primeiro diga "a validação é indispensável" e depois "se parte da história interfere com a montagem do modelo - basta cortá-lo" .

[mytarmailS]

Olá a todos!

1) Sobre a t-SNE : não funcionou com os dados do mercado.

2) Eu encontrei um pacote com padrões de velas já implementados, você pode instalá-lo assim:

install.packages("candlesticks", repos="http://R-Forge.R-project.org")

Gostaria de brincar com isso, mas acontece que não encontrei dados xts a sério, como traduzo as minhas citações para o formato certo?

meus dados

head(MY_dat)
        X.DATE. X.TIME. X.OPEN. X.HIGH. X.LOW. X.CLOSE. X.VOL.
385327 20170117  204000  115420  115440 115400   115400    314
385328 20170117  204500  115400  115440 115370   115410    559
385329 20170117  205000  115410  115440 115380   115420    475
385330 20170117  205500  115410  115510 115360   115470   1745
385331 20170117  210000  115470  115490 115430   115440    607
385332 20170117  210500  115440  115490 115420   115470    453

class(MY_dat)
[1] "data.frame"

Eu preciso do formato xts

head(ri)
                    RIH7.Open RIH7.High RIH7.Low RIH7.Close RIH7.Volume
2017-01-30 10:00:00    119060    119060   118480     118620       12191
2017-01-30 10:05:00    118610    118620   118260     118320       13219
2017-01-30 10:10:00    118320    118470   118230     118250        8519
2017-01-30 10:15:00    118240    118260   118080     118120       11010
2017-01-30 10:20:00    118110    118160   117930     117980        8108
2017-01-30 10:25:00    117980    118100   117910     118020        5544

class(ri)
[1] "xts" "zoo"

[СанСаныч Фоменко]

mytarmailS:

Olá a todos!

1) Sobre a t-SNE : não funcionou com os dados do mercado.

2) Eu encontrei um pacote com padrões de velas já implementados, você pode instalá-lo assim:

install.packages("candlesticks", repos="http://R-Forge.R-project.org")

Gostaria de brincar com isso, mas acontece que não encontrei dados xts a sério, como traduzo as minhas citações para o formato certo?

meus dados

head(MY_dat)
        X.DATE. X.TIME. X.OPEN. X.HIGH. X.LOW. X.CLOSE. X.VOL.
385327 20170117  204000  115420  115440 115400   115400    314
385328 20170117  204500  115400  115440 115370   115410    559
385329 20170117  205000  115410  115440 115380   115420    475
385330 20170117  205500  115410  115510 115360   115470   1745
385331 20170117  210000  115470  115490 115430   115440    607
385332 20170117  210500  115440  115490 115420   115470    453

class(MY_dat)
[1] "data.frame"

Eu preciso do formato xts

head(ri)
                    RIH7.Open RIH7.High RIH7.Low RIH7.Close RIH7.Volume
2017-01-30 10:00:00    119060    119060   118480     118620       12191
2017-01-30 10:05:00    118610    118620   118260     118320       13219
2017-01-30 10:10:00    118320    118470   118230     118250        8519
2017-01-30 10:15:00    118240    118260   118080     118120       11010
2017-01-30 10:20:00    118110    118160   117930     117980        8108
2017-01-30 10:25:00    117980    118100   117910     118020        5544

class(ri)
[1] "xts" "zoo"

Tentei, mas rapidamente se avariou: não está claro o que fazer com os buracos do fim-de-semana.