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代码有很多地方可以优化,比如计算各指标的时候,不建议用循环

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直接用随机森林好了,就不用再划分测试集和验证集了,代码量可以再缩减

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能否附加一下进入模型数据特征的list(也就是因子)

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可以对接米筐或者聚宽以后是不是就不用mongodb那些来获取数据了

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请问LZ用过sk 包里的ridge 和lasso回归么,我算出来的结果和R里面的不一样,差的挺远的

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weepo wrote:

可以对接米筐或者聚宽以后是不是就不用mongodb那些来获取数据了

也可以,改改就可以了

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wrote:

请问LZ用过sk 包里的ridge 和lasso回归么,我算出来的结果和R里面的不一样,差的挺远的

没有试过

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跟我现在做的基本一致
有几个不同的地方
1 我使用随机森林或GBDT, 而且不用多分类,只用二分类
2 关于Y的选取 我准备试下一阶拟合未来3根BAR的斜率 或单纯的第二天是阳线还是阴线
3 特征方面不从普通指标中衍生
4 评价指标不能光看准确率
还在写,过几天看看效果怎样

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我倒是想研究这个呢,我有个请教,
是这种有监督的学习效果好呢?
还是用强化学习的效果好呢?

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不错关注一下。

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很久没更新了,看样子效果不好

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我想问 为什么不做滑窗,而是load保存好的model,这个model难道一直不更新吗?

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hffans27 wrote:

跟我现在做的基本一致
有几个不同的地方
1 我使用随机森林或GBDT, 而且不用多分类,只用二分类
2 关于Y的选取 我准备试下一阶拟合未来3根BAR的斜率 或单纯的第二天是阳线还是阴线
3 特征方面不从普通指标中衍生
4 评价指标不能光看准确率
还在写,过几天看看效果怎样
请问你的特征如何选取

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