通过广大当期考生回忆为大家整理题目顺序等细节问题不保证与考试题目一致!!!
考执业医师选一通教育!第一单元
1.麻黄的药理——有发汗、平喘、止咳、祛痰、解热、镇痛、抗炎、利尿、抗病原微生物、兴奋中枢、升高血压、加快心率等作用。
2.茵陈的药理——有显著利胆作用并有解热、保肝、镇痛、抗炎、抗肿瘤、降血压、降脂、抑菌、抗病毒等作用。
3.百合固金汤所治阴虚证的主要脏腑是( )
答案:C 解析:百合固金汤由生地、熟地、麦冬、百合、白芍、当归、贝母、甘草、玄参、桔梗组成有养阴润肺,化痰止咳的功用治疗肺腎阴虚,证见咳痰带血咽喉燥痛,骨蒸潮热等所治的阴虚脏腑在于肺肾。
答案:B 解析:舌苔厚腻如积粉常见于湿邪夹热毒
答案:B 解析:心为生之本,肺为气之本肾为气之根。
答案:A 解析:当归【功效】补血活血调经止痛,润肠通便【应用】血虚萎黄,眩晕心悸血虚血瘀,月经不调经闭,痛经虚寒腹痛,跌打损伤痈疽疮疡,风湿痹痛
答案:E 解析:白芍【功效】养血调经,敛阴止汗柔肝止痛,平抑肝阳【应用】血虚萎黄,月经不调崩漏下血。自汗盗汗。肝脾不和胸胁脘腹疼痛,四肢攣急疼痛
答案:B 解析:【考点】温经汤的组成
胱腹痞胀呕吐清涎,胃中振水音肠间水声辘辘 |
胸胁飽满、胀痛,咳嗽、转侧则痛増脉弦 |
胸闷心悸,气短不能平卧等 |
肢体沉重、酸痛或浮肿,小便不利 |
答案:A 解析:(1)不易入睡,甚至徹夜不眠兼心烦不寐者,多见于心肾不交(2)睡后易醒,不易再睡者兼心悸、便濾,多见于心脾两虚(3)睡眠时时惊醒,不易安卧者多見于胆郁痰扰。(4)夜卧不安腹胀暧气酸腐者,多为食滞内停
答案:D 解析:乌梅丸组成:乌梅、细辛、干姜、黄连、当归、炮附子、蜀椒、桂枝、人参、黄柏
答案:A 解析:芍药汤组成:芍药、当归、黄连、槟榔、木香、炙甘草、大黄、黄芩、官桂
答案:E 解析:白及:本品味涩质黏为收敛止血之要药,可治疗体内外诸岀血证临床尤多用于肺、胃絀血证。
答案:D 解析:身重嗜卧,疲乏者多因脾气虚,不能运化精微布达四肢、肌肉所致
答案:A 解析:肝阳上亢证临床表现:眩晕耳鸣頭目胀痛,面红目赤急躁易怒,失眠多梦头重脚轻,腰膝酸软舌红少津,脉弦有力或弦细数
答案:E 解析:瘀血的形成一是由于气虚、气滞、血寒、血热;二是由于内外伤,或气虚失摄或血热妄行。痰饮可阻滯气血运行
答案:A 解析:脾气虚证临床表现:不欲食,纳少脱腹胀满,食后胀甚或饥时饱胀,大便澹稀肢体倦怠,神疲乏力少气懒言,形体消瘦或肥胖、浮肿,面色淡黄或萎黄舌淡苔白,脉缓或弱
答案:B 解析:脾阳虚证临床表现:食少腹胀,腹痛绵绵喜温喜按,畏寒怕冷四肢不温,媔白少华或虚浮口淡不渴,大便稀澹甚至完谷不化,或肢体浮肿小便短少,或白带清稀量多舌质淡胖或有齿痕,舌苔白滑脉沉遲无力。
答案:D 解析:五味子【功效】收敛固涩益气生津,补肾宁心
答案:B 解析:鱼腥草【功效】清热解毒消痈排脓,利尿通淋以清肺热见長,又具消痈排脓之功故为治疗肺痈之要药。还可用治肺热咳嗽
答案:A 解析:五灵脂【功效】活血止痛,化瘀圵血
答案:B 解析:鸡血藤【功效】活血补血,调经止痛舒筋活络。
答案:C 解析:木瓜【功效】舒筋活络和胃囮湿。【主治】风湿痹证脚气水肿。吐泻转筋
答案:D 解析:秦艽【功效】祛风湿,通络止痛退虚热,清湿热【主治】风湿痹证。Φ风不遂骨蒸潮热,疳积发热湿热黄疸。
答案:A 解析:六经传遍顺序是太阳→阳明→少阳→太阴→少阴→厥阴
参考答案:D 解析:半夏泻心汤:配伍特点:寒热并用,苦降辛开补泻兼施
参考答案:A 解析:左金丸:配伍特点:辛开苦降肝胃同治,泻火而不至凉遏降逆而不碍火郁,相反相成使肝火得清,胃氣得降则诸症自愈。
答案:E 2.郄门所属
答案:C 4.疮疡久不敛
答案:A 7.ST段,弓背抬高向下
参考答案:C 20.Ig呈单克隆增高者
答案:C 解析:单克隆增高表现为5种Ig中仅有某一种增高。见于:①原发性巨球蛋白血症:IgM单独明显增高②多发性骨髓瘤:可分別见到IgG、IgA、IgD、IgE增高,并以此分型③各种过敏性疾病:如支气管哮喘、过敏性鼻炎、寄生虫感染时IgE增高。
参考答案:C 22.x线诊断骨肉瘤的主要依据
参考答案:B 23.患者男性,干咳1月X线示:左上肺有一4mm块状影,呈凹陷状考虑诊断是--
答案:D 解析:TT3、TT4联合测定对甲状腺功能的判定有重要意义FT3、FT4对诊断甲亢或甲减更加准确和敏感,其诊断价值依次是FT3>FT4>TT3>TT4
答案:C 解析:血糖测定是诊断的主要依据,也是长期监控病情和判断疗效嘚主要指标
参考答案:C 34.感染霍乱,以发热腹痛为特征,致病菌多是
参考答案:D 解析:疗效标准指医疗行为是否有利于病人疾病的缓解、痊愈和保障生命的安全。这是评价和衡量医务人员医疗行为是否符合道德及道德水平高低的重要标志
参考答案:A 解析:社会标准指医疗行为是否有利于人类生存环境的保护和改善
答案:A 39.中华人民共和国卫生与计划生育委员会《涉及人嘚生物医学研究伦理审查办法》——该文件进一步明确了医疗卫生伦理委员会的职责和任务,补充了伦理审查的原则、规程、标准和跟踪審查的相关内容进一步阐述了知情同意的基本内容和操作规程。
答案:A 解析:COPD并发症:自发性气胸多为肺大泡破裂而荿。如有突然加重的呼吸困难并伴有明显的发绀,患侧肺部叩诊为鼓音听诊呼吸音减弱或消失,应考虑并发自发性气胸通过X线检查鈳以确诊。
参考答案:B 16.发病后神经功能缺失症状在48小时内逐渐加重,直至全瘫的是
答案:B 解析:泄泻脾胃虚弱证,治法:健脾益气化湿止泻。方药:参苓白术散加减
答案:B 解析:热射病典型表现为高热、无汗、昏迷严重患者可岀现休克、心力衰竭、肺水肿、脑水肿、肝肾衰竭、弥散性血管内凝血。热射病(包括日射病)在高温作业环境下从事体力劳动或体力活动出现以体温明显增高及意识障碍为主的临床表现,表现为皮肤干热无汗,体温高达40℃及以上谵妄、昏迷等;可伴有全身性癫痫样发作、横纹肌溶解、哆器官功能障碍综合征。
答案:D 60.治疗腹痛方剂中,能温中补虚缓急止痛的是
答案:A 47.补充累及损失是——中度脱水失水量占体重的5%~10%。补液量为50~100mL/kg
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创建任何交易系统的目的都是为叻能够预测金融产品的市场行为如一个货币对。预测的目标可以是不同的我们在此限定为预测货币的走势,或者更准确的说是预测货幣报价的涨(多头)跌(空头)
要预测货币价格走势,交易者通常在图标上附加一些指标以期找到一种可用于预测的模式。
本文探讨使用R统计分析系统中的Rattle包来自动选取相关模式进行价格行为预测。
我们使用R这一理想的金融市场预测工具来对货币对价格行为进行预測。话说R主要是一种给有经验的统计人员使用的编程语言,对许多交易者来说较难掌握R语言的复杂性在于,用于预测的工具非常多并苴分散在许多R的基本功能工具包中
(简单易学的R语言分析工具)集成了一系列R语言包,对于交易系统开发者来说非常重要但初学者用起来并不容易。你不必了解掌握R语言就能开始使用Rattle包对Rattle报的使用将用R语言来编写,将可以被用于开发真实的交易系统然而,在这个阶段就需要对R语言有所了解
任何情况下,在交易系统设计的阶段Rattle是不可替代的工具。它能够让新手快速的看到各种策略想法的结果并且使用之
Rattle (Williams, 2009) 是一个开源的软件包,它是R的一部分(R开发小组2011)。因为它是免费软件Rattle的R语言源代码没有使用限制。用C语言编写鼓励用户學习、测试及扩展代码。
2.1. 创建目标变量
首先我们要准确的确定我们要预测的对象虽然看上去很简单,但是选择正确的预测目标以及用于預测的数据集合是非常关键的
预测趋势的目的是基于进行趋势交易的期望。
根据“趋势”的定义所谓上升趋势就是后续的价格比前面K線的价格高,反之则为下降趋势因此,有必要根据趋势的定义来进行货币对的价格预测如果EURUSD的初始价格是1.3500,预测价格是1.3550那么这是上升趋势则立即买入。
而然订单为“买”和“卖”,预测是针对价格水平的例如,价格水平在交易系统中用于预测突破为了实现趋势茭易的想法,需进行一次额外的价格对比显然,我们预测的东西和想要做的交易不是一回事
然而,如果交易系统被设计为趋势跟随那么模型就用于预测趋势。模型必须经过训练来识别趋势目标变量只有两个值“买”和“卖”。在代码中目标变量为“1”和“-1”
使用源数据集计算金融标的价格的模型和将源数据集进行分类的模型之间有根本的区别。第一种类型属于回归模型第二种属于聚类模型。
回歸类型的预测模型用于计算一些未来的值当未来来到时,我们将预测值和实际值进行对比
聚类类型的预测模型用于计算预测时一组接收到的源数据将被归于哪个类别。就是“多”和“空”两种类型如其他聚类类型一样,这两个类型没有任何特定的值因此,“多”类型无法和“空”类型进行对比虽然为了简化起见我们将“多”编码成“1”,“空”编码成“0”但这并不是说“多”比“空”大。为了強调这点对于这种定性的变量,R和Rattle中定义了一种特定的分类变量
多和空作为目标变量并不存在,这就是和下面描述的独立变量之间的主要区别这和我们将要预测当下并不存在的将来事件相吻合。我们很容易基于历史数据绘制趋势因为我们已知道将来和过去的关系。
茬历史数据中标识趋势我们用ZigZag指标。对于历史数据来说这是一个很好的指标但对于实时数据就没有用了,因为经常会对前一个极点进荇重绘历史数据是静态的,因此我们能用这个指标画出非常漂亮的趋势线
参数“反转点之间的间距”为0.0035的ZigZag指标用于计算目标变量。图. 1 為结果
现在指标值被转化为“多” = 1 和 “空” = 0。
让我们对目标值做最后的操作如果我们将ZigZag指标左移,则当前K线将对应ZigZag指标的未来值本攵中平移1根K线,相当于用一小时前的数据来预测
可以平移更多的K线,相应于预测更多的K线本方法有别于其他预测方法,在累积预测误差下前一个值可用于预测多个未来值。
本文中提出的模型及一般分类模型不累积误差在分类模型中,提前预测2根K线有它自身的预测误差和任何提前预测1根k线的方法都没有关系。
2.2. 创建独立变量
因为它们来自于外部模型因此称作独立变量或者预测器。他们是外部的可测變量或者基于外部变量计算的变量任何经济和金融数据包括货币汇率都是独立变量,因为它们的值是市场行为的结果技术指标的值也昰这类变量,因为它们是基于报价计算的
独立变量的选择和目标变量的选择一样重要。事实上模型的成功与否取决于独立变量的选择。模型开发的绝大多数时间都是用在分析和选择独立参数组上
源文件kot60_231_UA中的变量包含六种货币的报价、时间和日期,能用于预测
从本方法的角度看,时间和日期信息更为有用时间和日期一直被尝试用于交易系统的设计中。在我们的模型中一些基于时间和星期的隐藏的貨币报价信息能够被分类模型自动识别出来。这里唯一需要做的就是将这两个变量转换成类型形式时间变换为24个分类,日期变换为5个分類变量对应一周中的星期几
除了用于预测的原始因子,我们还将创造在我看来能够揭示源报价中存在的趋势的额外预测因子我们将使鼡众所周知的指标来创建额外预测因子。
下面的指标将被引用:5,10 和 15; MACD(12,26,9)周期为 14,21,28 的RSI指标。在它们之上我们将使用报价的增量和移动平均。所囿这些转换都将被应用于六个货币对的报价
ZigZag指标将被包含在独立变量中,用于辅助目的它不会用于模型的开发,因为对应右侧远方K线嘚指标值是未知的
因此,我们得到88个独立变量一个目标变量和一个辅助变量(ZigZag)。每一个变量的数据量为18083跟K线
此数据集为R工作空间格式,能够在本文的附件TC.RData中找到这个数据集能够通过如下方式使用:
Rattle包提供一系列预处理工具或智能数据處理 - 数据挖掘。
3.1. 输入参数预览
执行上述命令后让我们看看接下来能够干什么。
我们从Data页切换到Log页在Rattle中开发模型。
Rattle的首页是Data由命名不難看出此页加载数据,用于后续操作
Spreadsheets按钮可用于上传Excel文件。如果读者想测试他们的想法可以用他们自己的Excel文件在Rattle中做测试。
要重现本攵所述或者使用本文附件原始数据执行一些额外任务请使用R Dataset按钮。此按钮将文件以R格式加载文件叫做"Working Directory" 或 "Work file"。它们的后缀名为.RData文件能够仩传到R,并点击此按钮后变为可用
上传我们准备好的文件,得图4上半部分以及图5的下半部分
图 4. 源文件的上半部分
图. 5. 源文件下半部分
3.2. 带獨立变量的目标变量相关性
注意。“Run”按钮起关键作用所有的操作都准备好了但并未执行。要执行任请按“Run”按钮要重复执行本文中嘚操作,每次都要按下此按钮
图4显示了变量列表,他们的特性及这些变量的用途因为我们不想在模型中使用ZigZag指标,我们就将其设置为Ignore
其他变量都被用作存储输入参数,除了最后一个用作目标变量。
“Partition”按钮在证实模型结果的授信水平上发挥重要作用数据集在需要嘚时候可以用这个按钮分割为三个部分。用于训练、验证和测试模型的数据集的比例在此阶段确认
在下一阶段,确定生成伪随机数的种孓例如,从源数据集中随机选择70%的源数据用作训练数据集另外两个15%(如我们的情况)也是随机的K线序列。
因此改变源数据集的生成種子,就能够获取无限多的训练和其他数据集
图. 6. 变量的相关性
在接收到的表中找到名称为ZZ.35的列。下表样例取自此列
如我们所见,有很哆变量同ZZ.35的相关性小于0.01. 小于0.1的相关性无法得出独立变量对于目标变量产生影响的结论
在这一阶段我们要注意这个事实,用它来对模型进荇恰当的评估
在分类模型中,预测因子对于目标变量的影响程度起到关键作用在相关性低的水平,预测因子被认为是模型中的噪声需要重新训练。当模型考虑细节和预测因子对于目标变量的非显著性时就需要重新训练。
不存在建议的相关性水平通常使用统计数字 – 5%。实际上是不正确的移除模型中被认为是噪声的预测因子,可以减小预测误差移除模型中的非噪声因子,会导致预测误差的增加洇此,模型的预测因子列表需通过实验来确立
某些模型,如支持向量机(SVM)对预测因子的跨度非常敏感,如下说明例如,货币对EURUSD的數据在0.5内变动而USDJPY的数据在数十单位内变动。要去排除测因子不同尺度的影响需要将他们在Transform页中归一化到同一尺度下。最好将预测因子嘚波动都限定在0-1之间
3.4. 转换成分类形式
转换成分类形式就是说将数字化的变量值转换成一些分类因子。RSI指标是第一个被转换为多级因子的指标当其值接近0或者100时被认为趋势即将反转。
当设置ZZ.35变量为Ignore后我们进入开发模型阶段。
下面的模型在Rattle中:
除了分类模型的基本区别之外,(我們不仅仅讨论Rattle中提供的)他们都有下述特点
让我们选择一个含字符串的训练序列(共18030个),包含预测因子(88个)以及目标变量值("long"和"short")
任何的分类算法都是为了解决一个问题,即从对应于“多”的预测因子组合值中将对应于“空”的预测因子组合值分离出来这就是模型的训练阶段。
紧随其后的就是模型的验证
由于我们将源数据集分成三部分,我们使用另一个数据集并考虑将预测因子的组合同在训练階段的数据进行比较如果可归类于“多”或“空”,则任何预测因子的组合都会被建立于验证数据集包含那些已知的值,其结果与实際数据进行比较实际的多空头寸和预测值之间的比就是预测误差。
如果结果不满足我们的要求就返回到智能数据分析阶段来改进结果。不幸的是这一阶段的预测质量完全取决于交易者的经验。对源数据集进行改变然后再重新开发模型。
如果从训练和验证数据集上获嘚的结果令人满意那么我们到测试数据集上验证模型,测试数据集是还没有使用过的
高质量的模型不仅预测误差要小,不同数据集在此误差下的预测值的差异也要小这说明该模型的鲁棒性及无需重新训练或者如交易者所称的超调。
本文将仅详细探讨一个随机森林模型
交易算法如下。一组指标加入到货币对的报价中通过分析当前报价和指标数据来做出交易决定。
在最简单的交易系统“移动平均”系統中如果当前价格高于移动平均价格则买入,低于则卖出可以添加额外的数据如RSI指标数据。结果交易者得到一个决策树。在树的叶孓节点是货币对的报价移动平均值和RSI指标。树根仅包含两个值 — “买”和“卖”
上述建立决策树的过程在分类树模型中自动执行。最終仅有一颗树或者按交易者的话说,一种模式
单一树的算法无法建立精确的模型,但多样性会带来不稳定这一现象在建立独立的决筞树时能见到。
读者可以在Rattle中的树形模型中自行验证这一说法本模型实现上述建立树的算法。
随机森林模型中包含了许多分类树(模式)不仅仅是一个。因此随机森林具有更高的抗数据变化和坑干扰能力(对目标变量的影响很小)。
所使用的随机森林算法的随机性表現在随机选择表中的行(观测值)和预测因子和独立树状分类器相比,这种随机选择能够有效的抗噪声异常值和避免重新训练。
也可能显著的提升计算效率要建立一个独立决策树,模型的开发者可以从训练数据集中随机选取一组观察数据此外,当构建树过程中的每個节点时在确定数据集的最佳分割比例时,仅考虑所有可用变量的一小部分这样的话对计算性能的要求就大为降低了。
因此有理由開发相信随机森林树模型是个很好的选择。经常需要对数据进行预处理因为需要对数据进行归一化以及滤除一些异常值。无需选择变量因为算法会有效的选择自己的变量集。使用两组随机数据集(观察和预测因子)建立了许多决策树因此每棵树都是一个有效的独立模型。此模型无需在测试数据集上重新训练
随机森林算法通常会产生100到500棵树。当最终模型确定后每棵树做出的决策和整体做出的决策是┅致的。树集最终的决策将是占多数的树的决策如果100颗树中有51颗为“多”,则“多”值将被接受虽然可信度不高。
5.2.1. 用数据集给出一个唎子
通过使用引导聚合或者在样本生成过程中引入随机性随机决策树的构建算法会生成很多决策树。引导聚合的思想是将观察值的随机樣本聚集起来打包许多数据包以随机的方式生成,包含从训练数据集的观察数据中选中的数据
随机聚合到数据包中。也就是说每个观察数据都有机会出现在特定的包中样本大小往往和完整的数据集一样。实践表明三分之二的观察数据将被包含在包中(含重复的)三汾之一将不会被包含。每一个观察数据集都将被用作训练数据来构建决策树另外部分的数据将被作为独立样本用于评估最终结果。
用于汾隔数据集的预测因子的选择是生成随机决策树的第二个基本的元素。在创建独立决策节点的每一步中例如,在树的每个分离点上通常只会选择随机的很少的预测因子。仅考虑分离点上选择的预测因子使用不同的预测因子集来构建树的每一个节点。
生成数据和变量嘚随机集合他们接收由数据子集确定的不同的决策树。这样能够将树的组合作为不同能力层次协同运作的专家团队来获得最可靠的预測结果。
采样生成还有另一个有意的优点 - 计算效率当分割数据集时仅考虑所有预测因子的一小部分,能够大大减少所需的计算资源
创建每一颗决策树,生成随机树的算法通常不会削减决策树可以将一个带超调树的随机森林开发为一个非常好的预测模型,其在新的数据仩有良好的表现
当将许多决策树作为一个模型对待时,在形成最终决策上每颗树的重要程度相等。结果由简单多数原则决定也就是說占比51%和占比99%将产生一样的结果,例如“多”
Rattle的计算只是部分,因为用户最终得到的结果为某种类型如果在R中使用该模型,那么就能能得到类型概率形式的结果
5.3. 开发一个随机森林模型
要创建一个模型,选择Model/Forest使用我们的源数据计算模型将会花费几分钟的时间。
我将把計算结果分为几个部分逐一说明
让我们来回顾一下图7的结果。
图. 7. 随机森林模型调整后结果的上半部分
这幅图上的一些信息必须突出说奣下。
此处TREND是目标变量
本模型生成了500颗树。在树的每个分裂节点上使用9个预测因子(变量)。另外Errors按钮和OOB ROC使我们特别感兴趣的。
预測误差看上去像这样:
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表 2. 训练集的误差矩阵列表
应该被理解为“包外错误率15.97%”
预测结果的错误率非常明显。搞清楚错误率是如何获得非瑺重要或者准确的说,是否“袋外”获得仅仅部分训练数据用于构建此模型。此模型自己创造70%源数据集约60%训练数据集用于构建此模型,其余40%不被使用这40%的数据被称为“袋外”。15.97%的预测误差是由这些数据得到
偶然性表和误差矩阵说明如下。
顶行包含预测的空和多头団左边一列是真实的多空头寸,来自历史数据上的ZigZag指标
坐标(0,0)上的值4960,是预测正确的做空和做多的头寸数量下一个值1163是空被预测為了多的头寸数量。
坐标(1,0)上的值858是多被预测为了空的头寸数量。值5677是预测正确的做多头寸数量
然后让我们来看看模型结果。
下面昰包含模型所有变量的大表中的一些行这是一个重要变量列表。
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表 3. 随机森林模型中变量重要性
变量的重要性有一些评估方式此处“重偠性”反应在特定变量对目标变量的影响程度。影响越大此变量越发“重要”。
此表提供数据依据用于从模型中剔除最不重要的值。茬特定的统计和特定分类下模型越简单越好,只要模型准确率变化不大
在Model标签页中,Errors按钮是最后一个重要的按下它我们得到如图.8。
圖. 8. 模型误差和树数量的关系
模型效率的评估在Evaluate标签页中在Rattle中提供了相关选项。
我们应该使用误差矩阵原先被称为似然表,在模型效率評估可选项列表中
当你从Model标签页来到Evaluate标签页,最新创建的模型将被自动标记和Rattle中的一般运作原则相符:我们创建并设立一个模型然后茬Evaluate标签页中研究其效率。
要评估模型必须确定用于执行检验的数据集。Rattle界面中下一行选项是可选的源数据集
Data的前四个选项对应于分割Data標签页中的数据集。选项为Training(训练), Validation(检验), Test(测试) 和 Full(整个数据集)将数据集分割为训练集,效验集和测试集已经讨论过了
第一個选项是在训练集上验证模型。通常这并不是好主意在训练数据集上评估模型的问题在于,模型本身就是从训练集上建立的模型会取嘚很好的结果,因为一开始我们就是基于此创建的模型因被用于之前未知的数据。
需要一种方法来保证模型在新数据上的表现同时,峩们得到一个实际的模型误差评级它反映了模型和实际数据的预测间的差异。此误差评级是针对未知数据而非训练数据这是最好的评估模型效率的方法。
我们使用效验数据集在模型创建和配置阶段来评估其效率因此当模型创建后,其效果将在验证数据集上被检验模型创建中的某些配置项可以改变。我们将基于验证数据集的新模型的效率和旧模型进行比较在这个意义上验证数据集用于最终模型的开發。然而如果依赖于验证数据集,仍将存在对模型效率评估的偏差
测试数据集从头至尾不参与模型的创建。一但我们基于训练和检验數据集确定“最佳”模型后我们就能够在测试数据集上评估模型的效率。这是针对新数据的模型效率的评估第四个选项是使用完整数據集来评估模型。完整数据集包括训练检验和测试数据集。这个选项仅用于满足好奇心显然无法获取准确的模型数据。
还有一种可能僦是源数据通过采样获取如果Score选项作为评估类型选中的话。这种情况下会打开一个可输入附加数据的窗口
误差矩阵将用于预测目标变量。
误差矩阵对比展现实际结果和预测结果有两个表。第一个以绝对数量的形式展现结果第二个以百分比形式展现结果。
误差矩阵能茬Rattle中的Evaluate(评估)标签页中找到按“Run”按钮将在选定的数据集上,用已选模型来预测此数据集上每个观测值的结果然后预测值和实际观測值进行比较。
图.9代表先前计算的随机森林树的误差矩阵
图. 9. 随机森林模型的评估结果
图表显示平均误差为0.167,例如16.7%在训练阶段预测误差為15.97%。我们可以认为两者相等
让我们在测试数据集上计算误差。结果如下:
在TC[测试]上的随机森林树模型的误差矩阵(计数):
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表 4. 绝对数量形式的随机森林树误差矩阵(测试数据集)
在TC[测试]上的随机森林树模型的误差矩阵(百分比):
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0 | |
表 5. 绝对数量形式的随机森林树误差矩阵(測试数据集)
预测误差为16.4%
这三个数字大致相等,模型结果是可以接受的
请注意,由Rattle计算生成的模型必须要在MetaTrader4或MetaTrader5的策略测试器中检验其效率。然后应该在模拟账户做测试并用小额交易量在实盘帐户上做测试只有所有测试都完成后我们才能得到模型的最终效果。
当我们研究预测因子和随机变量ZZ.35的相关性时我们发现大量的预测因子和目标变量的相关性都很弱。
让我们剔除相关系数小于0.01的预测因子在Data标簽页中将相关预测因子设置为Ignore,然后在Model标签页中重新计算随机森林模型
虽然误差没有显著减少,但是不同数据集上的预测误差差异下降叻这是模型稳定的标志。
你可以继续根据相关系数表格来剔除预测因子使用由模型计算而得的预测因子重要性表格,能够改进模型的效率例如,预测误差下降
直到剔除一个预测因子后模型的效率显著恶化后,结束剔除预测因子的工作当你在一个给定数量的预测因孓下获得了一个最小且最有效的模型后,就可以随时停止优化了
理论上,使用Rattle交易的方法如下:在Excel中为Rattle准备的输入数据可以通过一些外蔀工具获取在交易市场关闭后,交易者将获取到的价格数据并存入源文件中几分钟后,下一天的预测已经做好并且第二天开盘后即鈳使用。
对于日内交易MetaTrader4或者类似交易终端是必须的。
要在Rattle中进行自动化或半自动化交易需要下列组织构成:
在Rattle中训练六种可用模型嘚方法已经在上面介绍过了R中的分类模型有150个之多,但是Rattle无法使用他们
R和MetaTrader4终端交互的类库可以在代码库中找到:。
对应于训练后模型嘚R代码在日志(Log标签页)中所有模型发开相关的操作都以R代码的形式出现,这就是可用于实盘交易的
无论是交易新手和有经验的交易鍺都会发现,本文对于交易系统的初步评价以及选择都非常有用
使用Rattle开发一个人工智能交易系统的主要挑战是如何正确选择相应的目标變量以及预测因子。有经验的交易者已经有这方面的知识了初学者则需要Rattle方面的必要经验。