data<-read.table("change.txt",header=TRUE)
N <- 4:155;
fin <- length(N);

eta = 20;
loss <- function(x,y){(x-y)^2;}


donnees <- data;
donnees[1:fin, 1] <- data[N, 2];
donnees[1:fin, 2:7] <- data[N+1, 3:8]
# donnees[1:fin, 8] <- data[N+3, 9]

nbExperts <- 4;

donnees[1:fin, 1:(1+nbExperts)] <- donnees[seq(fin, 1, -1), 1:(1+nbExperts)];

L <- array(0, nbExperts);
perte <- array(0, fin);
p <- matrix(array(0, fin*nbExperts), nrow=fin, ncol=nbExperts);
for (t in 1:fin){
  p[t, ] <- exp(-eta * L) / sum(exp(-eta*L));
  pred <- sum(p[t, ] * donnees[t, 2:(nbExperts+1)]);
  
  perte[t] = loss(pred, donnees[t, 1]);
  for (j in 1:nbExperts){
    L[j] <- L[j] + loss(donnees[t, 1], donnees[t, 1+j]);
  }
}

meilleurePerte <- cumsum(loss(donnees[1:fin,1], donnees[1:fin,2]));


plot(1:fin, cumsum(perte) - meilleurePerte, xlim = c(0, fin), ylim = c(0, 0.01))
for (j in 1:nbExperts){
  lines(1:fin, cumsum(loss(donnees[1:fin,1], donnees[1:fin,1+j])) - meilleurePerte,col='red')
  points(1:fin, cumsum(loss(donnees[1:fin,1], donnees[1:fin,1+j])) - meilleurePerte, pch=20, col='red', cex = (p[,j]-0.20)/(0.29-p[,j]))
}
lines(1:fin, cumsum(perte) - meilleurePerte, lwd = 3)
title('Regret de l\'agrégateur et des experts (poids = taille du point)')