交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 264

[toxic]

对不起，我分心了...

以下是数据https://drop.me/aGE2kB

我没有做任何编辑，因为我没有时间，到目前为止，玻璃只是delta，有些日子是跳过的，但作为一个测试，它将做

[mytarmailS]

我不知道这些讲座是否对任何人都有用，但它们可能对一般的发展有好处，而且只是单纯的有趣。

时间序列预测。

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

特征转换。

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

[mytarmailS]

在关于特征转换的视频最后，讲师提到了一种有趣的降维方法，可以用来评估类的可分离性，这种方法（t-SNE）被认为比PCA更先进，值得一提的是

我比较了下抽样方法是如何划分的

而事实上，这种方法与其他方法相比是很好的。

数据和代码可以从这篇文章中获取http://biostat-r.blogspot.com/2016/05/pca-mds-t-sne.html

方法包：tsne,Rtsne

最后一个是快速的，用C++编写的

我还没有在市场数据上运行它...

[mytarmailS]

Dr.Trader 记得你说过你不知道scale() 的工作原理？我发现了 )))

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

[Женя]

mytarmailS:

我不知道这些讲座是否对任何人都有用，但它们可能对一般的发展有好处，而且只是单纯的有趣。

时间序列预测。

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

特征转换。

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

谢谢，好课程，很好地刷新了知识，增加了新的知识。

[Dr. Trader]

mytarmailS:

/ sd(x)

我明白了，这就解释了为什么我想要的结果是0...1，但得到的却是每一列的不同界限。

[Женя]

我还没有 做过，但它可以用来做测试。

对不起，我分心了...

以下是数据https://drop.me/aGE2kB

因为没有时间，所以没有做任何编辑，到目前为止，玻璃只是delta，有些日子有跳过，但作为一个测试，它可以做到。

О!...那是另一回事！））。没有整杯酒，真糟糕。

[Youri Tarshecki]

mytarmailS:

我不知道这些讲座是否对任何人都有用，但它们可能对一般的发展有好处，而且只是单纯的有趣。

时间序列预测。

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

是的，有一些有趣的观点，例如，残差检查和程序化拟合。

但奇怪的是，这个人先是说 "验证是不可缺少的"，然后又说 "如果故事的一部分干扰了模型的拟合--就把它砍掉".

[mytarmailS]

大家好!

1) 关于t-SNE：它对市场数据不起作用。

2）我发现了一个已经实现了蜡烛图样的软件包，你可以这样安装它。

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

我想玩一玩，但恰好我没有认真遇到过xts数据，如何将我的报价翻译成正确的格式？

我的数据

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"

我需要xts格式

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:

大家好!

1) 关于t-SNE：它对市场数据不起作用。

2）我发现了一个已经实现了蜡烛图样的软件包，你可以这样安装它。

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

我想玩一玩，但恰好我没有认真遇到过xts数据，如何将我的报价翻译成正确的格式？

我的数据

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"

我需要xts格式

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"

试了一下，但很快就崩溃了：不知道该怎么处理周末的孔。