交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 949

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桑桑尼茨-弗门科。

分类中还有什么趋势？类预测错误将撕毁趋势--趋势将不复存在。

为什么不呢，我只确定投入，产出将由拖网来计算，而不是由MO的结果。

 
桑桑尼茨-弗门科。

当然了，看在上帝的份上!

还有哪些人？

我来数数。

我很期待!

 
阿列克谢-维亚兹米 金。

满怀兴趣地等待着!

在这里。

Number of observations used to build the model: 20276
Missing value imputation is active.

Call:
 randomForest(formula = as.factor(arr_Buy) ~ .,
              data = crs$dataset[crs$sample, c(crs$input, crs$target)],
              ntree = 500, mtry = 7, importance = TRUE, replace = FALSE, na.action = randomForest::na.roughfix)

               Type of random forest: classification
                     Number of trees: 500
No. of variables tried at each split: 7

        OOB estimate of  error rate: 17.76%
Confusion matrix:
     -1    0    1 class.error
-1 4429 1157   84   0.2188713
0   498 8288  501   0.1075697
1   102 1259 3958   0.2558752

Variable Importance
===================

                                -1     0     1 MeanDecreaseAccuracy MeanDecreaseGini
arr_LastBarPeresekD_Down_M15 56.11 64.27 64.49                69.56           211.39
arr_DonProc_M15              60.79 63.68 57.48                67.77           298.46
Levl_High_H4                 59.69 61.76 57.36                69.74           195.16
Levl_Close_W1                54.44 58.90 57.08                64.35           234.41
arr_Regresor                 56.51 55.71 56.09                61.40           212.89
Levl_Low_H4                  50.14 52.47 55.56                57.38           203.09
Levl_Low_D1                  51.00 50.52 55.24                57.91           192.80
arr_Den_Nedeli               47.86 50.18 55.22                53.55           214.23
arr_DonProcVisota            53.91 58.53 55.15                58.61           305.84
Levl_Close_MN1               51.68 51.71 54.70                58.12           228.30
Levl_Close_D1                53.13 51.06 51.83                57.80           267.86
arr_LastBarPeresekD_Up_M15   52.46 52.45 49.94                56.53           218.22
arr_DonProc                  47.96 69.45 49.35                60.33           322.91
Levl_Support_D1              52.28 52.42 49.21                56.50           253.82
Levl_Support_W1              47.90 50.98 47.38                53.37           219.35
Levl_High_W1                 48.68 47.64 47.35                52.45           144.54
Levl_Low_H1                  46.62 53.94 46.72                54.10           208.75
Levl_Support_MN1             41.67 44.57 46.52                46.83           198.77
arr_TimeH                    44.65 46.73 45.21                47.78           183.06
Levl_High_D1                 43.69 42.56 45.17                46.79           169.77
Levl_first_H4                41.65 44.09 43.92                46.57           121.20
Levl_High_MN1                37.88 40.27 42.96                42.52           142.87
X_USE_Filter_MA_02           38.67 43.46 42.57                49.19            84.23
Levl_first_H1                38.36 40.30 40.51                44.00           135.97
Levl_Low_MN1                 36.20 39.33 39.59                40.68           149.38
Levl_High_H1                 36.34 39.67 39.02                40.28           196.14
arr_LastBarPeresekD_Down     40.51 39.81 37.87                43.21           232.92
Levl_first_D1                33.94 36.19 36.47                38.99            78.20
Levl_first_MN1               30.33 33.31 35.62                34.03            99.66
arr_LastBarPeresekD_Up       32.66 40.83 35.21                38.65           238.36
Levl_Low_W1                  33.29 34.25 35.02                35.13           175.21
X_Use_Donchianf              31.06 34.26 33.54                36.21            97.49
Levl_Support_H4              33.55 38.03 33.15                36.91           248.48
Use_Filter_MA_Prirost        31.89 31.93 31.42                38.92            63.63
Levl_Close_H1                32.25 34.31 31.06                34.08           242.26
X_Use_Filter_Fibo_in_Day     29.56 30.80 30.99                36.89            71.70
Levl_Close_H4                34.27 33.26 30.79                34.17           272.58
X_USE_Filter_MA              25.90 31.13 29.25                33.87            66.11
X_Use_BarPeresek_iMA_TF      26.07 23.12 28.88                32.17            31.87
Levl_first_W1                26.50 28.50 27.21                28.70            83.33
arr_Vektor_Week              25.93 25.76 26.68                29.62            44.61
arr_Vektor_Don_M15           29.11 28.28 26.27                31.15            53.36
arr_RSI_Open_H1              30.82 29.38 25.75                36.56            45.64
Levl_Support_H1              26.88 27.87 25.56                27.72           215.06
arr_Vektor_Day               22.67 24.33 24.70                26.31            43.21
arr_Vektor_Don               23.32 25.04 21.89                25.40            65.35
arr_BB_Up                    10.94 11.71 16.86                15.05            21.55
arr_BB_Center                16.63 17.40 16.01                17.13            58.55
X_Use_ChanelEvaProc          13.36 17.13 12.74                23.63           106.51
arr_RSI_Open_M1               8.95 11.16 12.15                13.34            33.44
arr_BB_Down                  13.49 13.31  6.84                13.36            24.11
USE_Filter_MA_Donchian        3.60 -1.85  5.00                 3.82             2.32


所需的树木数量已经增加，当然不是100棵


它算错了：应该按列计算，比以前差，但还是很体面的。

 
Pred_027_2016_H2_T.csv的随机森林模型的误差矩阵[验证]（计数）。

预测的
实际-1 0 1 误差
-1 20157 5167 292 21.3
0 2222 37861 2060 10.2
1 373 5502 17608 25.0

Pred_027_2016_H2_T.csv上的随机森林模型的误差矩阵[验证]（比例）。

预测的
实际-1 0 1 误差
-1 22.1 5.7 0.3 21.3
0 2.4 41.5 2.3 10.2
1 0.4 6.0 19.3 25.0

总体误差：17.1%，平均类误差：18.83333%。


Pred_027_2016_H2_T.csv的随机森林模型的误差矩阵[测试]（计数）。


预测的

实际-1 0 1 误差

-1 19963 5131 328 21.5

0 2259 37753 2104 10.4

1 404 5703 17597 25.8


Pred_027_2016_H2_T.csv的随机森林模型的误差矩阵[测试]（比例）。


预测的

实际-1 0 1 误差

-1 21.9 5.6 0.4 21.5

0 2.5 41.4 2.3 10.4

1 0.4 6.3 19.3 25.8


总体误差：17.4%，平均班级误差：19.23333%。


误差的显著稳定性是非常令人鼓舞的。

 
桑桑尼茨-弗门科。

在这里。


所需的树木数量已经增加，当然不是100棵


错误是不能正确计数：你必须按列计数，比以前更糟，但仍然很体面

谢谢你!因此，预测器的集合并不是那么糟糕，而且有理由扩大它的范围！"。


桑桑尼茨-弗门科。

误差的惊人稳定性是非常令人鼓舞的。

或者，也许这个样本只是非常典型？我在想，我们应该以某种方式在2015年的文件上进行培训，并在2016年进行测试--全球有相反的趋势，我认为该系统在那里将无法如此有效地工作。

呃，我希望我知道还能怎么做......。我想知道，按照形成的逻辑，马克西姆的脚手架和这里的脚手架是否相同？

 
阿列克谢-维亚兹米 金。

谢谢你!因此，预测器的集合并不是那么糟糕，而且扩大它是有意义的!


或者，也许这个样本只是非常典型？我在想，我们应该以某种方式对2015年的文件进行培训，并对2016年进行检查--全球有相反的趋势，我认为该系统在那里将无法有效地工作。

呃，我希望我知道还能怎么做......。我想知道马克西姆的脚手架和这里的形成逻辑到底是不是一样的？

我在上面写过，我再重复一遍。

  • 检查预测能力
  • 分割文件，看到后半部分的错误。


PS。

预测因素已经过剩。

 
桑桑尼茨-弗门科。

我在上面写过，我再说一遍。

  • 检查预测能力
  • 把文件分割开来，看看另一半的错误。

既然所有的东西都已经分成了两个文件，为什么还要划分一个文件？我只是不知道在R中如何做，从来没有人能够向我解释--显然很愚蠢。

桑桑尼茨-弗门科。

PS。

预测器已经很丰富了。

并非如此，这并不是我在实际交易中使用的全部，包括使用ATS。

我真的希望这个网络能够超越历史上的优化EA :)

 

你是在哪里捡到这么多远足者的？ 你是否手动选择它们以适应战略？ 疯了 :)

脚手架的逻辑应该是+-相同的

 

但这里有一个不同的模式。

Error matrix for the SVM model on Pred_027_2016_H2_T.csv [validate] (counts):

      Predicted
Actual   -1     0    1 Error
    -1 6176 18666  774  75.9
    0  2242 38585 1316   8.4
    1  1333 17683 4467  81.0

Error matrix for the SVM model on Pred_027_2016_H2_T.csv [validate] (proportions):

      Predicted
Actual  -1    0   1 Error
    -1 6.8 20.5 0.8  75.9
    0  2.5 42.3 1.4   8.4
    1  1.5 19.4 4.9  81.0

Overall error: 46%, Averaged class error: 55.1

其结果是其他所有的东西，尽管模型在质量上是不同的，但在你的数据上应该工作得很差。


我们需要让RandomForest的速度加快

 
阿列克谢-维亚兹米 金。


我真的希望该网络能够超过历史上的优化EA :)

如果所有的东西都已经分成了两个文件，为什么还要划分一个文件？我只是不知道在R中如何做，从来没有人能够向我解释，我想我很笨。

划分是小菜一碟，问题是对R的偏见。


我非常希望该网络能够在历史上超越优化的专家顾问:)

对网的需求是什么？

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