트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 1549

새 코멘트
 
일누르 카사노프 :
오래전부터 YouTube, Twitch에서 스트리밍을 시작했을 것입니다. 하시겠습니까?

거래에서 MO 주제에 대한 고통에 대해? )

관심 있는 사람이 있으면 내가 뭔가를 하는 동안 스트림을 켜거나 녹음할 수 있습니다.

노트북 마이크에서 어떤 소리가 들립니까? 쿨러가 작동합니다. 스튜디오 마이크가 필요합니다

 
막심 드미트리예프스키 :

거래에서 MO 주제에 대한 고통에 대해? )

관심 있는 사람이 있으면 내가 뭔가를 하는 동안 스트림을 켜거나 녹음할 수 있습니다.

노트북 마이크에서 어떤 소리가 들립니까? 쿨러가 작동합니다. 스튜디오 마이크가 필요합니다

반드시 특정 주제는 아닙니다. 각 스트림은 새로운 주제입니다) - 그들은 이런 식으로 합니다) 온라인으로만 병렬로 이전과 같이 작동합니다. twitch에는 이에 대한 멋진 카테고리인 과학 및 기술이 있습니다.
나는 관심이 있고, 심지어 매우. 예, 마이크로가 필요합니다. 소음이 있습니다.
 
일누르 카사노프 :
반드시 특정 주제는 아닙니다. 각 스트림은 새로운 주제입니다) - 그들은 이런 식으로 합니다) 온라인으로만 병렬로 이전과 같이 작동합니다. twitch에는 이에 대한 멋진 카테고리인 과학 및 기술이 있습니다.
나는 관심이 있고, 심지어 매우. 예, 마이크로가 필요합니다. 소음이 있습니다.

네, 할 수 있을 것 같아요. 이를 위해 일반 컴퓨터를 조립하는 방법

나는 누군가의 스트림에 나 자신을 고수한다)

 
하나
 


수행원. 소리의 일부는 스튜디오가 될 것입니다.

 
막심 드미트리예프스키 :


수행원. 소리의 일부는 스튜디오가 될 것입니다.

나는 당신의 스트림을 승인합니다. 계속할 수 있습니다. 코드를 확대하면 랩톱에서보기가 어렵고 연을하지 마십시오. Vladimir Vladimirovich의 예를 들어보십시오. 그는 a-kat하지 않습니다. 이것은 오래 전에 유행에서 벗어났습니다.

 
케샤 루트 :

나는 당신의 스트림을 승인합니다. 계속할 수 있습니다. 코드를 확대하면 랩톱에서 보기가 어렵고 연이어 하지 마십시오. Vladimir Vladimirovich의 예를 들어 보세요.

블라디미르 블라디미로비치는 누구입니까?

 

MLflow를 사용하여 결과를 저장하고 비교하는 예. 스크린 테스터는 수동으로 수행해야 합니다. 

import mlflow
from roffild.mqlport import *
mlflow.set_tracking_uri( "file:///" + str(pathlib.Path(PATHFILESCOMMON, "mlruns" )))
params = [
     'params.VarOpen2' ,
     'params.VarClose' ,
     'params.VarOpen_Points' ,
     'params.VarTime' ,
     'params.Period_1' ,
     'params.Period_2' ,
     'params.TakeProfit_Multi' ,
     'params.StopLoss_Multi' ,
]
filter_string = ""
filter_string = "params.VarOpen2='52'"
for index, run in mlflow.search_runs(filter_string=filter_string).iterrows():
    #print(str(run[ "run_id" ]))
    #print(run.keys())
    filename = str(run[ "run_id" ])
     for p in params :
        filename += "_" + p.replace( "params." , "" ) + "=" + str(run[p])
    filename = f "result_{filename}.png"
    print(filename)
     for glb in pathlib.Path(str(run[ "artifact_uri" ]).replace( "file:///" , "" )).glob( "*.PNG" ):
        print(glb)
        pathlib.Path(PATHFILESCOMMON, filename).write_bytes(glb.read_bytes())

결과적으로 다음 매개변수를 사용하여 테스터 스크린샷을 얻습니다. 

result_2d93efb4283748769d34c9a8dcaab155_VarOpen2= 52 _VarClose= 5 _VarOpen_Points= 35 _VarTime= 10 _Period_1= 5 _Period_2= 20 _TakeProfit_Multi= 0.5 _StopLoss_Multi= 1 .png
result_ce93896d4f7b4b70bb1d347f5510a85b_VarOpen2= 52 _VarClose= 5 _VarOpen_Points= 35 _VarTime= 60 _Period_1= 5 _Period_2= 20 _TakeProfit_Multi= 0.5 _StopLoss_Multi= 1 .png
 
로프필드 :

MLflow를 사용하여 결과를 저장하고 비교하는 예. 스크린 테스터는 수동으로 수행해야 합니다.

결과적으로 다음 매개변수를 사용하여 테스터 스크린샷을 얻습니다.

일부 테스터가 예를 들어 zipline을 사용하지 않는 이유는 무엇입니까? 장점은 무엇입니까?

그런 다음 MT5에서는 아무 것도 운전할 필요가 없으며 dll은 특별히 필요하지 않습니다.
 

랜덤 포레스트 학습에 대한 가격을 제출했습니다(한 바 뒤에 있음). 레드 라인 예보를 받았습니다. 나는 추세 섹션이있을 때 예측 라인이 전혀 떨어지지 않는다는 것을 알았습니다.

gif 파일

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