Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2811
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última línea - objetivo
dividir la selección en dos para entrenamiento y prueba.
en Forest sin ningun tuning obtengo en datos nuevos
Confusion Matrix and Statistics Reference Prediction -1 0 1 -1 2428 453 23 0 597 3295 696 1 14 448 2046 Overall Statistics Accuracy : 0.7769 95% CI : (0.7686, 0.785) No Information Rate : 0.4196 P-Value [Acc > NIR] : < 2.2e-16 Kappa : 0.6567 Mcnemar's Test P-Value : 2.565e-16 Statistics by Class: Class: -1 Class: 0 Class: 1 Sensitivity 0.7989 0.7853 0.7400 Specificity 0.9316 0.7772 0.9361 Pos Pred Value 0.8361 0.7182 0.8158 Neg Pred Value 0.9139 0.8335 0.9040 Prevalence 0.3039 0.4196 0.2765 Detection Rate 0.2428 0.3295 0.2046 Detection Prevalence 0.2904 0.4588 0.2508 Balanced Accuracy 0.8653 0.7812 0.8381
en HGbusta con nuevas fichas que tengo Akurashi 0,83.
Me pregunto si es posible lograr 0,9 Akurasi ?
?? ¿Dónde dije eso?
Aquí.
Aquí.
Para mí se trata de una muestra específica que no ha sido entrenada sin manipular los datos.
El filtrado por correlación es una forma sencilla de avanzar en el entrenamiento.fecha fijada
Lo he intentado, no funciona, se trata de nuevo de los signos.
Si te interesa, estoy lanzando un constructor probador multidivisa con spread, lote primitivo y una pista de apertura de posiciones de cierre con lote fraccionario.
Para que el tester funcione, hay que preparar un dataframe con columnas ['open', 'spread], y además lanzar un array numpy de formato x (n,2) con previsiones de probabilidades de compra/venta para cada nueva barra en señal. El probador funciona a partir de un bucle, a continuación se muestra un ejemplo de inicialización del uso del probador
la lógica de negociación y el lote se pueden ajustar en el método transcript_sig del objeto Symbol
Los resultados de la prueba se encuentran en el diccionario trade_history_data, para la prueba global y trade_symbol_data de cada símbolo.
Hay listas allí, si alguien quiere optimizar o cambiar algo - bienvenido).
Tienes que idear algunas recompensas divertidas para captar los patrones. De lo contrario, va a moler a la pseudo-óptimo de cualquier ph-i
Se trata de q la función y la crítica, un tema interesante....
se discutió aquí hace más de un año, cuando yo estaba escribiendo algoritmos RL.
No quiero volver todavía, y ya tengo cierta mezcla de RL + supervisado, hace tiempo que me pasé a los esquemas de autor.Se discutió aquí hace más de un año, cuando estaba escribiendo algoritmos RL.
Todavía no quiero volver atrás, y yo tampoco.