R についての私の理解不足が原因で、仕事が止まってしまい、あなたの助けを求めています。いくつかの時系列データからニューラル ネットワークを構築し、別のデータとトレーニングされたニューラル ネットワークによって返されたモデルを使用して予測を構築しようとしています。
xts従属変数nxtCl(1 日先物株価終値) と独立変数 (対応する価格とテクニカル指標のセット)を含むを作成しました。
1xtsつのセットはトレーニング データで、もう 1 つのセットはテスト/予測用です。これらはそれぞれmiData.trainとmiData.testです。その後、これら 2 つxtsをスケーリングされたデータ フレームに変更しました。
miData.train <- scale(as.data.frame(miData.train))
miDate.test <- scale(as.data.frame(miData.test))
このパッケージnnetを使用して、トレーニング データからニューラル ネットワークを構築できます。
nn <- nnet(nxtCl ~ .,data=miData.train,linout=T,size=10,decay=0.001,maxit=10000)
str()この返された数式オブジェクトの出力は次のとおりです。
> str(nn)
List of 18
$ n : num [1:3] 11 10 1
$ nunits : int 23
$ nconn : num [1:24] 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ conn : num [1:131] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 ...
$ nsunits : num 22
$ decay : num 0.001
$ entropy : logi FALSE
$ softmax : logi FALSE
$ censored : logi FALSE
$ value : num 4.64
$ wts : num [1:131] 2.73 -1.64 1.1 2.41 1.36 ...
$ convergence : int 0
$ fitted.values: num [1:901, 1] -0.465 -0.501 -0.46 -0.431 -0.485 ...
..- attr(*, "dimnames")=List of 2
.. ..$ : chr [1:901] "2005-07-15" "2005-07-18" "2005-07-19" "2005-07-20" ...
.. ..$ : NULL
$ residuals : num [1:901, 1] -0.0265 0.0487 0.0326 -0.0384 0.0632 ...
..- attr(*, "dimnames")=List of 2
.. ..$ : chr [1:901] "2005-07-15" "2005-07-18" "2005-07-19" "2005-07-20" ...
.. ..$ : NULL
$ call : language nnet.formula(formula = nxtCl ~ ., data = miData.train, inout = T, size = 10, decay = 0.001, maxit = 10000)
$ terms : language nxtCl ~ Op + Hi + Lo + Cl + vul + smaten + smafif + smath + vol + rsi + dvi
$ coefnames : chr [1:11] "Op" "Hi" "Lo" "Cl" ...
$ xlevels : Named list()
- attr(*, "class")= chr [1:2] "nnet.formula" "nnet"
次に、このモデルと、次の関数を使用しnnて分離したデータを使用して予測関数を実行しようとします。miData.test
preds <- predict(object=nn, miData.test)
次のエラーが表示されます。
Error in terms.default(object, data = data) :
no terms component nor attribute
実行terms.defaultするmiData.testと、データ フレームに属性がないことがわかります。
terms.default(miData.test)
Error in terms.default(miData.test) : no terms component nor attribute
しかし、これが予測が実行されない理由ですか?
miData.testの条件に一致する名前がありますnn:
> nn$terms
nxtCl ~ Op + Hi + Lo + Cl + vul + smaten + smafif + smath + vol +
rsi + dvi
> names(miData.test)[1] "Op" "Hi" "Lo" "Cl" "vul" "smaten" "smafif" "smath" "vol" "rsi" "dvi" "nxtCl"
nnそして、構造的には、データは最初に構築するために使用されたものとまったく同じです。miData.testの用語に一致する独自の名前付き属性を に追加しようとしましnnたが、うまくいきませんでした。の戻り値str():miData.test
> str(miData.test)
'data.frame': 400 obs. of 12 variables:
$ Op : num 82.2 83.5 80.2 79.8 79.8 ...
$ Hi : num 83.8 84.2 83 79.9 80.2 ...
$ Lo : num 81 82.7 79.2 78.3 78 ...
$ Cl : num 83.7 82.8 79.2 79 78.2 ...
$ vul : num 4.69e+08 2.94e+08 4.79e+08 3.63e+08 3.17e+08 ...
$ smaten: num 84.1 84.1 83.8 83.3 82.8 ...
$ smafif: num 86.9 86.8 86.7 86.6 86.4 ...
$ smath : num 111 111 111 110 110 ...
$ vol : num 0.335 0.341 0.401 0.402 0.382 ...
$ rsi : num 45.7 43.6 36.6 36.3 34.7 ...
$ dvi : num 0.00968 0.00306 -0.01575 -0.01189 -0.00623 ...
$ nxtCl : num 82.8 79.2 79 78.2 77.4 ...
このインスタンスで仕事をするための助けや洞察は大predict()歓迎です。ありがとう。
ここにいくつかの再現可能なコードがあります。これをまとめることで、エラーを「削除」しました。残念ながら、現在は機能していますが、以前に何が問題を引き起こしていたのかについては、私は賢明ではありません。
require(quantstrat)
require(PerformanceAnalytics)
require(nnet)
initDate <- "2004-09-30"
endDate <- "2010-09-30"
symbols <- c("SPY")
getSymbols(symbols, from=initDate, to=endDate, index.class=c("POSIXt","POSIXct"))
rsi <- RSI(Cl(SPY))
smaTen <- SMA(Cl(SPY))
smaFif <- SMA(Cl(SPY),n=50)
nxtCl <- lag(Cl(SPY),-1)
tmp <- SPY[,-5]
tmp <- tmp[,-5]
miData <- merge(tmp,rsi,smaTen,smaFif,nxtCl)
names(miData) <- c("Op","Hi","Lo","Cl","rsi","smaTen","smaFif","nxtCl")
miData <- miData[50:1512]
scaled.miData <- scale(miData)
miData.train <- as.data.frame(scaled.miData[1:1000])
miData.test <- as.data.frame(scaled.miData[1001:1463])
nn <- nnet(nxtCl ~ .,data=miData.train,linout=T,size=10,decay=0.001,maxit=10000)
preds <- predict(object=nn, miData.test)