نمونه‌گیری در داده های سری زمانی- بخش دوم
برای نمونه گیری از سری های زمانی در ماژول scikit-learn از تابع TimeSeriesSplit در کلاس model_selection استفاده می کنیم.
در مثال این پست، نمونه های مختلفی از جامعه برای آموزش و آزمون انتخاب می شود.

#code by @python4finance
import numpy as np
from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit
X = np.array([[1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4], [1, 2], [3, 4]])
y = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6])
tscv = TimeSeriesSplit()
for i, (train_index, test_index) in enumerate(tscv.split(X)):
    print(f"Fold {i}:")
    print(f"  Train: index={train_index}")
    print(f"  Test:  index={test_index}")

#پایتون_مالی
#انتخاب_داده
#نمونه_گیری

#سری_زمانی
#Time_series
#Sampling


پایتون برای مالی

🆔 t.iss.one/python4finance
🆔 ble.ir/python4finance

منحنی یادگیری (Learning Curves)
در پست های قبل در خصوص بیش برازش صحبت کردیم. سوال مهمی که در یادگیری ماشین همیشه با آن مواجهیم این است که آیا متغیرهای (ویژگی ها) زیادتری را به مدل اضافه کنیم یا مدل را ساده کرده و از متغیرهای کمتری استفاده کنیم. استفاده از متغیرهای کمتر علاوه بر اینکه باعث صرفه جویی در منابع (مانند CPU و...) می شود سرعت رسیدن به نتیجه را افزایش می دهد اما باعث ایجاد اُریبی (Bias) می شود در حالی که استفاده از متغیرهای زیاد باعث بهبود عملکرد مدل در داده های آزمایشی می شود اما احتمال زیاد باعث بیش برازش (Over Fitting) می شود.
برای درک این منظور از منحنی های یادگیری استفاده می کنیم. منحنی یادگیری، یک نمودار است که نشان می‌دهد عملکرد مدل ما (مثلا دقت یا خطا) با افزایش تعداد داده‌های آموزشی چگونه تغییر می‌کند. این منحنی به ما کمک می کند تا مدلهای بهینه ای که همزمان هم اُریبی کمتری دارند و هم واریانس کمتری دارد را شناسایی کنیم.
در پست‌های آتی مثال عملی در این خصوص را بررسی خواهیم کرد.

#منحنی_یادگیری
#یادگیری_ماشین
#Learning_Curves


پایتون برای مالی

🆔 t.iss.one/python4finance
🆔 ble.ir/python4finance

این حسین کیست که عالم همه دیوانه اوست

فرا رسیدن ماه محرم را به شما و تمام عاشقان حسینی، تسلیت عرض می‌نمایم.

پایتون برای مالی

🆔 t.iss.one/python4finance
🆔 ble.ir/python4finance

معرفی کتاب «پایتون برای مالی و معاملات الگوریتمی (نگارش دوم): یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، تحلیل های سری زمانی، مدیریت ریسک و پورتفولو با متاتریدر 5» به انگلیسی «Python for Finance and Algorithmic trading (2nd edition): Machine Learning, Deep Learning, Time series Analysis, Risk and Portfolio Management for MetaTrader™5»


در این کتاب به صورت عملیاتی با مفاهیم مالی و مدیریت پورتفولیو و معاملات الگوریتمی آشنا می شوید. نکته بارز کتاب، سبک کاربردی آن است. همچنین در این کتاب روش های اتصال پایتون به متاتریدر و معاملات زنده توضیح داده شده است.

#معرفی_کتاب
#معاملات_الگوریتمی
#Machine_Learning
#Algorithmic_Trading

پایتون برای مالی

🆔 t.iss.one/python4finance
🆔 ble.ir/python4finance

دانلود کتاب «پایتون برای مالی و معاملات الگوریتمی (نگارش دوم): یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، تحلیل های سری زمانی، مدیریت ریسک و پورتفولو با متاتریدر 5» به انگلیسی «Python for Finance and Algorithmic trading (2nd edition): Machine Learning, Deep Learning, Time series Analysis, Risk and Portfolio Management for MetaTrader™5»


#دانلود_کتاب
#معاملات_الگوریتمی
#Machine_Learning
#Algorithmic_Trading

پایتون برای مالی

🆔 t.iss.one/python4finance
🆔 ble.ir/python4finance

دانلود سورس کدهای کتاب «پایتون برای مالی و معاملات الگوریتمی (نگارش دوم): یادگیری ماشین، یادگیری عمیق، تحلیل های سری زمانی، مدیریت ریسک و پورتفولو با متاتریدر 5» به انگلیسی «Python for Finance and Algorithmic trading (2nd edition): Machine Learning, Deep Learning, Time series Analysis, Risk and Portfolio Management for MetaTrader™5»


#دانلود_سورس
#معاملات_الگوریتمی
#Machine_Learning
#Algorithmic_Trading

پایتون برای مالی

🆔 t.iss.one/python4finance
🆔 ble.ir/python4finance