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数据科学与机器学习（第 09 部分）：K-最近邻算法（KNN）

数据科学与机器学习（第 09 部分）：K-最近邻算法（KNN）

MetaTrader 5 — 交易 | 28 二月 2023, 09:27
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Omega J Msigwa
Omega J Msigwa

物以类聚 — KNN算法背后的理念。

K-最近邻算法是一种非参数监督学习分类器，它运用邻近度对单个数据点的分组进行分类或预测。 虽然此算法主要用于分类问题，但它也可解决回归问题。 它通常作为分类算法，由于它假设数据集中的相似点可以在彼此的附近找到。 k-最近邻算法是监督机器学习中最简单的算法之一。 我们将在本文中构筑我们的算法作为分类器。


kNN 算法

图源: skicit-learn.org

需要注意的几件事：

  1. 它通常用作分类器，但也可用于回归。
  2. K-NN 是一种非参数算法，这意味着它不会对底层数据做出任何假设。
  3. 它通常被称为惰性学习器算法，因为它不会基于训练集学习。 取而代之，它存储数据，并在操作期间使用它
  4. KNN 算法假定新数据和可用数据集之间存在相似度，并将新数据放入与可用类别最相似的类别之中。

KNN 如何运作？

在我们潜心编写代码之前，我们先了解一下 KNN 算法的工作原理：
  • 步骤 01:选择邻居的数量 k
  • 步骤 02: 计算点到数据集所有成员的欧氏距离
  • 步骤 03: 根据欧氏距离取 K 最近邻
  • 步骤 04: 在这些最近邻中，计算每个类别中的数据点数量
  • 步骤 05: 将新数据点分配给相邻要素数量最大的类别

步骤 01: 选择邻居的数量 k

这一步很简单，我们所要做的就是选择我们将在 CKNNnearestNeighbors 类中使用的 k 的数量，而这就提出了我们如何分解 k 的问题。

我们如何分解 K？

K 是针对给定值/点应属于的位置进行投票的最近邻居数量。 选择较低的 k 数值将导致分类数据点中存在大量噪声，故这可能导致较高的偏差数；而同时，较高的 k 数值会令算法明显变慢。 
k 值需要是一个奇数，从而避免卡在决策过程中，而这意味着什么呢？因为投票过程需要 k 个邻居，如果它设置为 4，然后 2 个成员投票给属于类别 A 的点，那么剩下的 2 票它属于类别 B？？ 那您如何判定哪一方赢得了决议？


当有 2 个类别需要分类时，这样的情况发生得最多，我们将看看以后当 k 个邻居有很多类别时，如果发生这样的情况，我们该怎么办。

在我们的聚类库内，我们创建一个函数从数据集矩阵中获取可用的类，并将它们存储在名为 m_classesVector 的类全局向量之中。

vector CKNNNearestNeighbors::ClassVector()
 {
   vector t_vectors = Matrix.Col(m_cols-1); //target variables are found on the last column in the matrix
   vector temp_t = t_vectors, v = {t_vectors[0]};
   
   for (ulong i=0, count =1; i<m_rows; i++) //counting the different neighbors
    {
      for (ulong j=0; j<m_rows; j++)
         {
            if (t_vectors[i] == temp_t[j] && temp_t[j] != -1000)
               {                   
                  bool count_ready = false;
                  
                  for(ulong n=0;n<v.Size();n++)
                      if (t_vectors[i] == v[n])
			 count_ready = true;
                    
                    if (!count_ready)
                      {
                        count++;
                        v.Resize(count);
                        
                        v[count-1] = t_vectors[i]; 
                        
                        temp_t[j] = -1000; //modify so that it can no more be counted
                      }
                    else 
			break;
                  //Print("t vectors vector ",t_vectors);
               }
             else
		 continue;
         }
    }
   
   return(v);
 } 

CKNNNearestNeighbors::CKNNNearestNeighbors(matrix<double> &Matrix_)
  {
    Matrix.Copy(Matrix_);

    k = (int)round(MathSqrt(Matrix.Rows())); 
    k = k%2 ==0 ? k+1 : k; //make sure the value of k ia an odd number    
    
    m_rows = Matrix.Rows();
    m_cols = Matrix.Cols();
    
   m_classesVector = ClassVector();
   Print("classes vector | Neighbors ",m_classesVector);
  }

输出:

2022.10.31 05:40:33.825 TestScript      classes vector | Neighbors [1,0]

如果您注意构造函数，这有一行可确保 k 值在默认情况下生成奇数，作为数据集中总行数/数据点数的平方根。 现在就是这种情况，当一个人决定不去干预 K 值时，换言之，他决定不调整算法。 还有另一个构造函数允许调整 k 值，但随后会检查该值，并确保它是一个奇数。 在这种情况下，K 值为 3，给定 9 行，因此 √9 = 3（奇数）

CKNNNearestNeighbors:: CKNNNearestNeighbors(matrix<double> &Matrix_, uint k_)
 {
   k = k_;
   
   if (k %2 ==0)
      printf("K %d is an even number, It will be added by One so it becomes an odd Number %d",k,k=k+1);
      
   Matrix.Copy(Matrix_);
   
   m_rows = Matrix.Rows();
   m_cols = Matrix.Cols();
   
   m_classesVector = ClassVector();
   Print("classes vector | Neighbors ",m_classesVector);
 }

为了构建函数库，我们将采用以下数据集，然后我们将看到如何利用交易信息在 MetaTrader 中挖取一些东西。

以下是此数据在 MetaEditor 中的样子：

    matrix Matrix = 
      {//weight(kg) | height(cm) | class
         {51, 167,   1}, //underweight
         {62, 182,   0}, //Normal
         {69, 176,   0}, //Normal
         {64, 173,   0}, //Normal
         {65, 172,   0}, //Normal
         {56, 174,   1}, //Underweight
         {58, 169,   0}, //Normal
         {57, 173,   0}, //Normal
         {55, 170,   0}  //Normal
      };    


步骤 02: 计算点到数据集所有成员的欧氏距离

假设我们不知道如何计算体重指数，我们想知道体重 57 公斤、身高 170 厘米的人，分别在体重不足类别、和正常类别之间处于什么位置。

    vector v = {57, 170};
    
    nearest_neighbors = new CKNNNearestNeighbors(Matrix); //calling the constructor and passing it the matrix
    nearest_neighbors.KNNAlgorithm(v);  //passing this new points to the algorithm

KNNAlgorithm 函数所做的第一件事就是找到给定点，和数据集中所有点之间的欧氏距离。

   vector vector_2;
   vector euc_dist;
   euc_dist.Resize(m_rows);
   
   matrix temp_matrix = Matrix;
   temp_matrix.Resize(Matrix.Rows(),Matrix.Cols()-1); //remove the last column of independent variables
   
   for (ulong i=0; i<m_rows; i++)
      {
         vector_2 = temp_matrix.Row(i);
         euc_dist[i] = Euclidean_distance(vector_,vector_2);
      }      

在欧几里得距离函数内部：

double CKNNNearestNeighbors:: Euclidean_distance(const vector &v1,const vector &v2)
 {
   double dist = 0;
   
   if (v1.Size() != v2.Size()) 
	Print(__FUNCTION__," v1 and v2 not matching in size");
   else
    {
       double c = 0;
         for (ulong i=0; i<v1.Size(); i++)
               c += MathPow(v1[i] - v2[i], 2); 

        dist = MathSqrt(c);
    } 
    
    return(dist);
 }

我选择欧氏距离作为测量本函数库中两点之间距离的方法，但这不是唯一的方法，您可以选用若干种方法，诸如直线距离和曼哈顿距离，在此之前的文章中曾讨论过一些。

Print("Euclidean distance vector\n",euc_dist);

输出  -----------> 

CS      0       19:29:09.057    TestScript   Euclidean distance vector
CS      0       19:29:09.057    TestScript   [6.7082,13,13.41641,7.61577,8.24621,4.12311,1.41421,3,2]

现在，我们将欧氏距离嵌入到矩阵的最后一列：

   if (isdebug)
      {  
         matrix dbgMatrix = Matrix; //temporary debug matrix
         dbgMatrix.Resize(dbgMatrix.Rows(),dbgMatrix.Cols()+1);
         dbgMatrix.Col(euc_dist,dbgMatrix.Cols()-1);
         
         Print("Matrix w Euclidean Distance\n",dbgMatrix);
         
         ZeroMemory(dbgMatrix);
      }

输出:

CS      0       19:33:48.862    TestScript   Matrix w Euclidean Distance
CS      0       19:33:48.862    TestScript   [[51,167,1,6.7082]
CS      0       19:33:48.862    TestScript    [62,182,0,13]
CS      0       19:33:48.862    TestScript    [69,176,0,13.41641]
CS      0       19:33:48.862    TestScript    [64,173,0,7.61577]
CS      0       19:33:48.862    TestScript    [65,172,0,8.24621]
CS      0       19:33:48.862    TestScript    [56,174,1,4.12311]
CS      0       19:33:48.862    TestScript    [58,169,0,1.41421]
CS      0       19:33:48.862    TestScript    [57,173,0,3]
CS      0       19:33:48.862    TestScript    [55,170,0,2]]

我把这个数据放在一个便于解释的图像：

给定的 k 值为 3，3 个最近邻都属于 Normal 类，故此我们知道给定的点落在 Normal 类别，现在我们的代码能为此作出决策。 

为了能够判定最近邻，并追踪它们，使用矢量将非常困难。 数组可以更灵活地进行分片和重塑。 我们就用它们令该过程圆满完成。

   int size = (int)m_target.Size();

   double tarArr[];
   ArrayResize(tarArr, size);
   double eucArray[];
   ArrayResize(eucArray, size);

   for(ulong i=0; i<m_target.Size(); i++)  //convert the vectors to array
     {
      tarArr[i] = m_target[i];
      eucArray[i] = euc_dist[i];
     }

   double track[], NN[];
   ArrayCopy(track, tarArr);


   int max; 
   for(int i=0; i<(int)m_target.Size(); i++)
     {
      if(ArraySize(track) > (int)k)
        {
         max = ArrayMaximum(eucArray);
         ArrayRemove(eucArray, max, 1);
         ArrayRemove(track, max, 1);
        }
     }
   ArrayCopy(NN, eucArray);

   Print("NN ");
   ArrayPrint(NN);
   Print("Track ");
   ArrayPrint(track);

在上面的代码模块上，我们判定最近邻，并将它们存储在 NN 数组当中，我们还跟踪它们的类值/该类的目标值在全局向量中所处位置。 最重要的是，我们需删除数组中的最大值，最后我们只保留 k 的较小值数组（最近邻）。

下面是输出：

CS      0       05:40:33.825    TestScript    NN 
CS      0       05:40:33.825    TestScript    1.4 3.0 2.0
CS      0       05:40:33.825    TestScript    Track 
CS      0       05:40:33.825    TestScript    0.0 0.0 0.0

投票过程:

//--- Voting process

   vector votes(m_classesVector.Size());

   for(ulong i=0; i<votes.Size(); i++)
     {
      int count = 0;
      for(ulong j=0; j<track.Size(); j++)
        {
         if(m_classesVector[i] == track[j])
            count++;
        }

      votes[i] = (double)count;

      if(votes.Sum() == k)  //all members have voted
         break;
     }
   Print("votes ", votes);

输出:

2022.10.31 05:40:33.825 TestScript   votes [0,3]

投票向量根据数据集中可用类的全局向量排列投票，还记得吗？

2022.10.31 06:43:30.095 TestScript   classes vector | Neighbors [1,0]

现在，这告诉我们，在投票选出的 3 个邻居中，有 3 个投票认为给定的数据属于 zeros(0) 类，并且没有成员投票给 Ones(1) 类。

我们看看如果选择 5 个邻居投票会发生什么，即 K 值为 5。

CS      0       06:43:30.095    TestScript   NN 
CS      0       06:43:30.095    TestScript   6.7 4.1 1.4 3.0 2.0
CS      0       06:43:30.095    TestScript   Track 
CS      0       06:43:30.095    TestScript   1.0 1.0 0.0 0.0 0.0
CS      0       06:43:30.095    TestScript   votes [2,3]

现在最终的决定就很容易了，在这种情况下票数最高的类赢得决定，给定的权重属于编码为 0 的正常类。

   if(isdebug)
      Print(vector_, " belongs to class ", (int)m_classesVector[votes.ArgMax()]);

输出:

2022.10.31 06:43:30.095 TestScript      [57,170] belongs to class 0

很棒，现在一切工作正常，我们将 KNNAlgorithm 的类型从 void 更改为 int，令其返回给定值所属类的值，这可能会在实时交易中派上用场，因为我们将插入新值，期望算法立即将其输出。

   int               KNNAlgorithm(vector &vector_);


测试模型并判定其准确性。

现在我们已有了模型，就像任何其它监督机器学习技术一样，我们必须训练它，且测试过程需基于之前从未见过的数据上，这将有助于我们理解我们的模型在不同数据集上的表现。

float TrainTest(double train_size=0.7)

默认情况下，数据集的 70% 用来训练，而其余 30% 则用来测试。

我们需要为切分数据集的函数编码，从而能分阶段训练，以及分阶段测试：

^//--- Split the matrix
   
   matrix default_Matrix = Matrix; 
   
   int train = (int)MathCeil(m_rows*train_size),
       test  = (int)MathFloor(m_rows*(1-train_size));
   
   if (isdebug) printf("Train %d test %d",train,test);

   matrix TrainMatrix(train,m_cols), TestMatrix(test,m_cols);
   int train_index = 0, test_index =0;

//---
   
   for (ulong r=0; r<Matrix.Rows(); r++)
      {
         if ((int)r < train)
           {
             TrainMatrix.Row(Matrix.Row(r),train_index);
             train_index++;
           }
         else
           {
             TestMatrix.Row(Matrix.Row(r),test_index);
             test_index++;
           }     
      }

   if (isdebug) Print("TrainMatrix\n",TrainMatrix,"\nTestMatrix\n",TestMatrix);
  

输出:

CS      0       09:51:45.136    TestScript   TrainMatrix
CS      0       09:51:45.136    TestScript   [[51,167,1]
CS      0       09:51:45.136    TestScript    [62,182,0]
CS      0       09:51:45.136    TestScript    [69,176,0]
CS      0       09:51:45.136    TestScript    [64,173,0]
CS      0       09:51:45.136    TestScript    [65,172,0]
CS      0       09:51:45.136    TestScript    [56,174,1]
CS      0       09:51:45.136    TestScript    [58,169,0]]
CS      0       09:51:45.136    TestScript   TestMatrix
CS      0       09:51:45.136    TestScript   [[57,173,0]
CS      0       09:51:45.136    TestScript    [55,170,0]]

故此，最近邻算法的训练非常简单，您可能会认为根本未经训练，因为如早前所述，该算法本身不会尝试理解数据集中的形态，这与逻辑回归或 SVM 等方法不同，它只是在训练期间存储数据，然后取这些数据用于测试目的。

训练:

   Matrix.Copy(TrainMatrix); //That's it ???

测试:

//--- Testing the Algorithm
   
   vector TestPred(TestMatrix.Rows());
   vector v_in = {};
   
   for (ulong i=0; i<TestMatrix.Rows(); i++)
     {
        v_in = TestMatrix.Row(i);
        v_in.Resize(v_in.Size()-1); //Remove independent variable
        
        TestPred[i] = KNNAlgorithm(v_in);
        
        Print("v_in ",v_in," out ",TestPred[i]);
     }  

输出:

CS      0       09:51:45.136    TestScript   v_in [57,173] out 0.0
CS      0       09:51:45.136    TestScript   v_in [55,170] out 0.0

如果我们不基于给定数据集上衡量我们的模型准确度，那么所有的测试都将是徒劳的。

混淆矩阵。

在本系列早前的第二篇文章里曾予以解释。

matrix CKNNNearestNeighbors::ConfusionMatrix(vector &A,vector &P)
 {
   ulong size = m_classesVector.Size();
   matrix mat_(size,size);
   
   if (A.Size() != P.Size()) 
      Print("Cant create confusion matrix | A and P not having the same size ");
   else
     {
      
         int tn = 0,fn =0,fp =0, tp=0;
         for (ulong i = 0; i<A.Size(); i++)
            {              
               if (A[i]== P[i] && P[i]==m_classesVector[0])
                  tp++; 
               if (A[i]== P[i] && P[i]==m_classesVector[1])
                  tn++;
               if (P[i]==m_classesVector[0] && A[i]==m_classesVector[1])
                  fp++;
               if (P[i]==m_classesVector[1] && A[i]==m_classesVector[0])
                  fn++;
            }
            
       mat_[0][0] = tn; mat_[0][1] = fp;
       mat_[1][0] = fn; mat_[1][1] = tp;

    }
     
   return(mat_);    
 }

在函数末尾的 TrainTest() 中，我添加了以下代码来完成函数，并返回精确度;

   matrix cf_m = ConfusionMatrix(TargetPred,TestPred);
   vector diag = cf_m.Diag();
   float acc = (float)(diag.Sum()/cf_m.Sum())*100;
   
   Print("Confusion Matrix\n",cf_m,"\nAccuracy ------> ",acc,"%");
   
   return(acc);      

输出:

CS      0       10:34:26.681    TestScript   Confusion Matrix
CS      0       10:34:26.681    TestScript   [[2,0]
CS      0       10:34:26.681    TestScript    [0,0]]
CS      0       10:34:26.681    TestScript   Accuracy ------> 100.0%

当然，准确度必须是百分之百，模型只给出了两个用于测试的数据点，其中它们都属于 zero 类（正常类），这是真的。

至此，我们已拥有一个功能齐全的 K-最近邻函数库。 我们来看看如何利用它来预测不同的外汇产品和股票的价格。

准备数据集

请记住，这是监督学习，这意味着为了创建数据，并为其添加标签，必须存在人为干预，如此模型才会知道它们的目标是什么，以便它们能够理解自变量和目标变量之间的关系。

选取的自变量是来自 ATR 和交易量指标的读数，而如果市场上涨，目标变量将设置为 1，如果市场下跌，目标变量将设置为 0，然后在测试和利用模型进行交易时，它们分别变为买入信号和卖出信号。

int OnInit()
  {
//--- Preparing the dataset 

    atr_handle = iATR(Symbol(),timeframe,period);
    volume_handle = iVolumes(Symbol(),timeframe,applied_vol);
    
    CopyBuffer(atr_handle,0,1,bars,atr_buffer);
    CopyBuffer(volume_handle,0,1,bars,volume_buffer); 
    
    Matrix.Col(atr_buffer,0); //Independent var 1
    Matrix.Col(volume_buffer,1); //Independent var 2
    
//--- Target variables

    vector Target_vector(bars);
    
    MqlRates rates[];
    ArraySetAsSeries(rates,true);
    CopyRates(Symbol(),PERIOD_D1,1,bars,rates);
    
    for (ulong i=0; i<Target_vector.Size(); i++) //putting the labels
     {
       if (rates[i].close > rates[i].open)
          Target_vector[i] = 1; //bullish
       else
          Target_vector[i] = 0;
     }

   Matrix.Col(Target_vector,2);
        
//---

寻找自变量的逻辑是，如果蜡烛的收盘价高于其开盘，，换句话说，看涨蜡烛。 自变量的目标变量为 1，否则为 0。

现在请记住，我们在日线蜡烛上，一根蜡烛在这 24 小时内有很多次价格变动，当尝试进行剥头皮或短线交易时，这个逻辑也许不是很好，这里还有一个小缺陷，因为如果收盘价大于开盘价，我们将目标变量表示为 1，否则我们表示 0，但常常开盘价等于收盘价，对否？ 我明白，但这种情况很少发生在较高的时间帧内，所以这是我为模型提供容错空间的方式。 

顺便提一下，这不是财务要求或交易建议片言。

故此，我们打印数据集矩阵的最后 10 根柱线值，即 10 行：

CS      0       12:20:10.449    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   ATR,Volumes,Class Matrix
CS      0       12:20:10.449    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   [[0.01139285714285716,12295,0]
CS      0       12:20:10.449    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)    [0.01146428571428573,12055,0]
CS      0       12:20:10.449    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)    [0.01122142857142859,10937,0]
CS      0       12:20:10.449    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)    [0.01130000000000002,13136,0]
CS      0       12:20:10.449    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)    [0.01130000000000002,15305,0]
CS      0       12:20:10.449    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)    [0.01097857142857144,13762,1]
CS      0       12:20:10.449    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)    [0.0109357142857143,12545,1]
CS      0       12:20:10.449    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)    [0.01116428571428572,18806,1]
CS      0       12:20:10.449    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)    [0.01188571428571429,19595,1]
CS      0       12:20:10.449    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)    [0.01137142857142859,15128,1]]


数据已从各自的蜡烛和指标中进行了很好的分类，现在我们将其传递给算法。

    nearest_neigbors = new CKNNNearestNeighbors(Matrix,k); 
    nearest_neigbors.TrainTest();

输出:


我们得到的准确度约为 43.33%，考虑到我们没有干预寻找 k 的最佳值，这还不错。 我们循环试验不同的 k 值，并选择提供更好精度的值。

    for(uint i=0; i<bars; i++)
      {
        printf("<<< k %d >>>",i);
        nearest_neigbors = new CKNNNearestNeighbors(Matrix,i); 
        nearest_neigbors.TrainTest(); 
        
        delete(nearest_neigbors);
      }

输出:

......
CS      0       16:22:28.013    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   <<< k 24 >>>
CS      0       16:22:28.013    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   Accuracy ------> 46.66666793823242%
CS      0       16:22:28.014    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   Accuracy ------> 46.66666793823242%
CS      0       16:22:28.014    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   <<< k 26 >>>
CS      0       16:22:28.014    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   Accuracy ------> 40.0%
CS      0       16:22:28.014    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   <<< k 27 >>>
CS      0       16:22:28.015    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   Accuracy ------> 40.0%
CS      0       16:22:28.015    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   <<< k 28 >>>
CS      0       16:22:28.015    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   Accuracy ------> 56.66666793823242%
CS      0       16:22:28.016    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   <<< k 29 >>>
CS      0       16:22:28.016    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   Accuracy ------> 56.66666793823242%
CS      0       16:22:28.016    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   <<< k 30 >>>
.....
.....
CS      0       16:22:28.017    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   Accuracy ------> 60.000003814697266%
CS      0       16:22:28.017    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   <<< k 31 >>> 
CS      0       16:22:28.017    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   Accuracy ------> 60.000003814697266%
CS      0       16:22:28.017    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   <<< k 32 >>> 
CS      0       16:22:28.018    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   Accuracy ------> 56.66666793823242%
CS      0       16:22:28.018    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   <<< k 33 >>> 
CS      0       16:22:28.018    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   Accuracy ------> 56.66666793823242%
CS      0       16:22:28.018    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   <<< k 34 >>> 
CS      0       16:22:28.019    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   Accuracy ------> 50.0%
CS      0       16:22:28.019    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   <<< k 35 >>> 
CS      0       16:22:28.019    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   Accuracy ------> 50.0%
CS      0       16:22:28.019    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   <<< k 36 >>> 
CS      0       16:22:28.020    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   Accuracy ------> 53.333335876464844%
CS      0       16:22:28.020    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   <<< k 37 >>> 
CS      0       16:22:28.020    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   Accuracy ------> 53.333335876464844%
CS      0       16:22:28.020    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   <<< k 38 >>> 
CS      0       16:22:28.021    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   Accuracy ------> 56.66666793823242%
CS      0       16:22:28.021    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   <<< k 39 >>> 
CS      0       16:22:28.021    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   Accuracy ------> 56.66666793823242%
CS      0       16:22:28.021    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   <<< k 40 >>> 
CS      0       16:22:28.022    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   Accuracy ------> 56.66666793823242%
CS      0       16:22:28.022    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   <<< k 41 >>>
.....
....
CS      0       16:22:28.023    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   <<< k 42 >>>
CS      0       16:22:28.023    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   Accuracy ------> 63.33333206176758%
CS      0       16:22:28.023    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   <<< k 43 >>>
CS      0       16:22:28.024    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   Accuracy ------> 63.33333206176758%
CS      0       16:22:28.024    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   <<< k 44 >>>
CS      0       16:22:28.024    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   Accuracy ------> 66.66667175292969%
CS      0       16:22:28.024    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   <<< k 45 >>>
CS      0       16:22:28.025    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   Accuracy ------> 66.66667175292969%
CS      0       16:22:28.025    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   <<< k 46 >>>
CS      0       16:22:28.025    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   Accuracy ------> 56.66666793823242%
CS      0       16:22:28.025    NearestNeighorsEA (EURUSD,D1)   <<< k 47 >>>
....
....

尽管这种判定 k 值的方法不是最佳方式，但可“省略一个交叉验证”方式来查找 k 的最佳值。 看起来，峰值性能是在 k 值处于四十附近。 现在是我们在交易环境中运用该算法的时候了。

void OnTick()
  {
  
    vector x_vars(2); //vector to store atr and volumes values
    double atr_val[], volume_val[];
    
    CopyBuffer(atr_handle,0,0,1,atr_val);
    CopyBuffer(volume_handle,0,0,1,volume_val);
    
    x_vars[0] = atr_val[0]; 
    x_vars[1] = volume_val[0];
    
//---
    int signal = 0;
    
    double volume = SymbolInfoDouble(Symbol(),SYMBOL_VOLUME_MIN);
    
    MqlTick ticks;
    SymbolInfoTick(Symbol(),ticks);
    
    double ask = ticks.ask, bid = ticks.bid;
    
    
      if (isNewBar() == true) //we are on the new candle
         {
            signal = nearest_neigbors.KNNAlgorithm(x_vars); //Calling the algorithm
            
            if (signal == 1)
              {
                 if (!CheckPosionType(POSITION_TYPE_BUY))
                  {
                    m_trade.Buy(volume,Symbol(),ask,0,0);
                    if (ClosePosType(POSITION_TYPE_SELL))
                      printf("Failed to close %s Err = %d",EnumToString(POSITION_TYPE_SELL),GetLastError());
                  }
              }
            else 
              {
                if (!CheckPosionType(POSITION_TYPE_SELL))
                  {
                    m_trade.Sell(volume,Symbol(),bid,0,0);
                    if (ClosePosType(POSITION_TYPE_BUY))
                      printf("Failed to close %s Err = %d",EnumToString(POSITION_TYPE_BUY),GetLastError());
                  }
              }
         }
     
  }
  

现在我们的 EA 能够开仓和平仓，我们在策略测试器上尝试一下。 但在此之前，以下是在整个智能系统中调用算法的概览：

#include "KNN_nearest_neighbors.mqh";
CKNNNearestNeighbors *nearest_neigbors;

matrix Matrix;
//+------------------------------------------------------------------+
//| Expert initialization function                                     |
//+------------------------------------------------------------------+
int OnInit()
  { 
// gathering data to Matrix has been ignored
    
     nearest_neigbors = new CKNNNearestNeighbors(Matrix,_k); 
 
//---
   return(INIT_SUCCEEDED);
  }
//+------------------------------------------------------------------+
//| Expert deinitialization function                                 |
//+------------------------------------------------------------------+
void OnDeinit(const int reason)
  {
//--- 

    delete(nearest_neigbors);
  }

//+------------------------------------------------------------------+
//| Expert tick function                                             |
//+------------------------------------------------------------------+

void OnTick()
  {
  
    vector x_vars(2); //vector to store atr and volumes values

//adding live indicator values from the market has been ignored 

//---
    int signal = 0;

      if (isNewBar() == true) //we are on the new candle
         {
            signal = nearest_neigbors.KNNAlgorithm(x_vars);
            //trading actions
         }
}

策略测试器基于 EURUSD: 从 2022.06.01 至 2022.11.03 (每次跳价):



何时运用 KNN？

重要的是要知道在何处运用这种算法，因为不是每个问题都可以通过像各种机器学习技术来解决。

  • 当标记数据集时
  • 当数据集无噪声时
  • 当数据集规模较小时（这对于性能原因也很有帮助）

优势:

  • 它非常易于理解和实现 
  • 它基于局部数据点，这对于涉及具有局部聚集的许多群组的数据集可能有益

缺点

每次我们需要预测某件事时，都会用到所有训练数据，这意味着每次有新点需要分类时，都必须存储并准备所有数据供所用。


最后的随想

如前所述，该算法是一个很好的分类器，但并非针对复杂数据集，如此我认为它会在股票和指数中做出更好的预测，我把它留给您去探索。 在智能系统中测试此算法时，您将看到的一件事是，它会导致策略测试器的性能问题，即使我选择了 50 根柱线，并令机器人在新柱线开立时才行动。 测试器会在每根蜡烛上停顿 20 到 30 秒，只是为了等算法运行整个过程，即使该过程在实时交易中运行得更快，但在测试器上却完全相反。 总有改进的余地，尤其是在以下代码行下，因为我无法在 Init 函数上提取指标读数，故此我不得不在一个地方提取它们训练，并用它们来预测市场。

        if (isNewBar() == true) //we are on the new candle
         { 
           if (MQLInfoInteger(MQL_TESTER) || MQLInfoInteger(MQL_OPTIMIZATION)) 
             {
               gather_data();      
               nearest_neigbors = new CKNNNearestNeighbors(Matrix,_k); 
               signal = nearest_neigbors.KNNAlgorithm(x_vars);
               
               delete(nearest_neigbors);
             }      

感谢您的阅读。

本文由MetaQuotes Ltd译自英文
原文地址： https://www.mql5.com/en/articles/11678

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