인공지능 비트 트레이더 경진대회

인공지능 비트 트레이더 경진대회 베이스라인

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2021.03.08 18:43 6,693 Views language

인공지능 비트 트레이더 경진대회의 베이스라인 코드로 누구든 자유롭게 활용하실 수 있습니다.

또한 이번 인공지능 비트 트레이더 경진대회는 참여자가 만드는 베이스라인을 받고있습니다.

베이스라인을 제작해주시는 분들께

데이콘 베이스라인 제작자 인증서를 드림으로써 감사의 뜻을 전하며,

대한민국 인공지능 지식 공유 문화를 함께 만들고자 합니다.

많은 참여 바랍니다. 

https://dacon.io/competitions/official/235740/talkboard/402654?dtype=recent

감사합니다.

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아울러

데이콘 베이스라인은 참가자의 '제출'을 최우선 목표로 하고 있으며, 

상세한 기법의 질문은 토론게시판을 통해 해주시면 감사하겠습니다.

감사합니다. 

데이콘 팀 드림

#python #machinelearing #deeplearning #baseline #code #data #datascience #ai #dacon #competiton #timeseries #finance  #invest #bitcoin

Code
Mather
2021.03.09 09:24

수고 하셨습니다.~

조승현
2021.03.10 22:28

3차원 numpy array로 변경하는 함수에서 
sample_index = df_2d.sample_id.value_counts().index
sample_index는 어디 사용되나요?

DACONIO
2021.03.11 17:18

안녕하세요 조승현님

df2d_to_array3d함수의 sample_index 변수는 사용되지 않네요.

수정하였습니다. 감사합니다.

버터
2021.03.13 10:20

혹시 '샘플은 수렴하지 않습니다'가 무슨 의미이고 정확히 언제 일어나는지 설명해주실 수 있을까요?

DACONIO
2021.03.15 11:14

안녕하세요 버터님

모든 샘플에 대해서 동일하게 (p,d,q)값을 적용하여 학습 및 추론을 하게 되면,
적절한 추론 및 학습을 하지 못하고 오류가 발생하는 경우가 간혹 있습니다.
모델이 특정 결론으로 수렴하지 않고,
 에러를 발생시켰다는 의미에서 '샘플은 수렴하지 않습니다'라는 메시지를 추가하였습니다.
자세한 사항은 try except 구문을 을 제거하고 발생하는 에러를 검색하면서 알아보시면 많은 도움이 될 것 같습니다.

감사합니다.

Moon99
2021.03.19 21:07

"sample_index = df_2d.sample_id.value_counts().index",  "y_array[row_idx - start_index, 0]" 부분은 sample_id를 random으로 뽑기 위한 장치인 건가요? value_counts() 할 경우 index가 random으로 배열되고 row_idx-start_index는 random을 위한 장치로 생각이 되어서요. 투자 후 금액을 계산할 때 sample_id를 랜덤으로 하지 않고 순서를 정해도 되나요?

DACONIO
2021.03.22 10:39

안녕하세요!

데이콘 베이스라인은 참가자의 '제출'을 최우선 목표로 하고 있으며, 

상세한 기법의 질문은 토론게시판을 통해 해주시면 감사하겠습니다.

감사합니다. 

데이콘 팀 드림

miinkang
2021.03.20 18:40

안녕하세요 각 train, valid, test set에 대해서 model.fit을 진행하는데, test set이나 valid set에 대해 fit의 입력으로 사용해도 괜찮은건가요?
통계적 모델이고, 주어진 데이터를 기준으로 예측해야하니까 그렇게 하는게 맞아 보이는데 그럼 학습된 모델은 train, test, valid  각각 따로 구성되는거라서 이부분이 대회 규정상 상관없는 부분인지 궁금합니다 

DACONIO
2021.03.22 10:39

안녕하세요!

데이콘 베이스라인은 참가자의 '제출'을 최우선 목표로 하고 있으며, 

상세한 기법의 질문은 토론게시판을 통해 해주시면 감사하겠습니다.

감사합니다. 

데이콘 팀 드림

10duck
2021.03.24 16:20

3-1부분에서 arima class.fit(1,120) 이 부분이 정상인지 궁금합니다 
arima class.fit(1,1500)으로 예측한 후 마지막 -120:을 slicing해야하는게 아닐까요?

DACON.말티즈
2021.06.11 18:24

감사합니다

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