Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2943
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El modelo debe recibir datos de entrada sin procesar y realizar su preprocesamiento por sí mismo. Para ello se inventó el concepto de pipeline. Una de las características del formato ONNX, por ejemplo, es que permite agrupar todo el proceso en un único archivo.
¿Meter en el modelo el cálculo de zigzags, MAs y otros indicadores estándar y no estándar y duplicarlos con diferentes configuraciones? ONNX puede hacer al menos una de las variantes ZZ, y ¿cuántos indicadores tiene, al menos los estándar?
Yep....
Entonces usted no necesita MT. Puede utilizar la API para trabajar - sólo hay precios y comandos de comercio allí también.
La entrada es sólo datos de precios. Procesarlos en un solo lugar, no en diferentes lugares. En el terminal y en los paquetes de formación no es del todo correcto. Históricamente, por supuesto, es más conveniente tomar lo que se procesa en el terminal en paquetes de formación con los precios, pero esto es un camino sin salida. Los indicadores son, por supuesto, conveniente con su pre-cálculo, no volver a calcular, pero parece ser incluso establecido en la tarea.
En general, el lugar donde se obtienen los datos primarios y se gestiona el entorno de negociación no es el adecuado para realizar los cálculos.
Introducir en el modelo de cálculo de zigzags, MAs y otros indicadores estándar y no estándar y duplicarlos con diferentes configuraciones?
Sí ...
Entonces usted no necesita MT. Puede utilizar la API para trabajar - sólo hay precios y comandos de comercio allí también.
O eso o hacer un entorno de programación en el que el código Python se intercala con el código mql5. La segunda opción parece mucho menos realizable.
O eso, o hacer un entorno de programación en el que se intercalen código python con código mql5. La segunda opción parece mucho menos factible.
He descrito la situación que necesito resolver. Si usted está satisfecho con sólo los precios y todas las transformaciones en python, ¿cómo tal concepto implica el uso de transferencia de modelo en absoluto? ¿Propone duplicar la lógica para python y terminal?
Obviamente, usted necesita un puente para trabajar con datos, y ahora sólo es posible a través de un archivo, pero entonces la sincronización es sólo a través de archivos de nuevo, que está plagado de problemas.
De qué sirve ejecutar python en el terminal si el intercambio de datos es a través de ficheros o sockets como era antes.
Tengo datos para el sondeo de modelos preparados por el Asesor Experto, no por python. Es decir, los datos deben ser transferidos, y luego obtener los resultados para el dibujo.
En tal escenario no tiene sentido utilizar cualquier integración de MT5 y python.
Tengo los datos completamente preparados por MT. Y le da al modelo una matriz para los cálculos (ahora como fichero, pero se puede hacer como array vía DLL). Todo funciona ya, y por lo que cuentas, no veo ninguna de las opciones que has propuesto como motivación para ni siquiera planteármelo, y mucho menos para perder el tiempo duplicando indicadores.
Bueno, yo escribí sobre variantes de intercambio de datos sólo dentro de la plataforma. Por supuesto, en la práctica todos utilizamos formas externas a la plataforma(ficheros, sockets, etc.) de intercambio de datos entre herramientas de análisis de datos y TS.
¿Meter indicadores estándar y no estándar en el modelo para calcular zigzags, MAs, etc. y duplicarlos con diferentes configuraciones? ONNX puede hacer al menos una de las variantes ZZ, y ¿cuántos indicadores tiene, al menos estándar?
Yep....
Entonces usted no necesita MT. Puede utilizar la API para trabajar - sólo hay precios y comandos de comercio allí también.
IMHO el modelo sólo debe ocuparse de la formación. Generación de matrices para la formación debe ser realizada por otros programas, por ejemplo, indicadores y / o expertos MT.Bueno, MT no es para grandes operaciones, por lo que puede descuidar los riesgos del impacto del tiempo de cálculo en las órdenes comerciales. Pero el nicho de MT, incluso con estos riesgos, es grande)))) A la gente le gustan los riesgos)
Por favor, explique cómo se obtiene la siguiente fórmula en el algoritmo de clasificación en árboles con bousting(es posible un enlace al PDF):
En todos los materiales que he podido encontrar en Internet, la fórmula se "saca del techo" por arte de magia.
Por favor, explique cómo se obtiene la siguiente fórmula en el algoritmo de clasificación en árboles(puede enlazar al PDF):
En todos los materiales que he podido encontrar en Internet, la fórmula se "saca del techo" por arte de magia.
Difícil de decir :) Los cálculos matemáticos se pueden ver en este vídeo
Difícil de decir :) Las matemáticas se pueden ver en este vídeo
No, está en blanco. Me olvidé de mencionar que se trata de bousting.
Por favor, explique cómo se obtiene la siguiente fórmula en el algoritmo de clasificación en árboles(puede enlazar al PDF):
En todos los materiales que he podido encontrar en Internet, la fórmula se "saca del techo" por arte de magia.
Si se resume por clases, el denominador es el índice de Gini o la pureza de los nodos. Cuanto más pequeño sea, mejor. En el numerador está el número de filas de la hoja.
Cuanto mayor sea, mejor: las clases se separan de forma más limpia, pero sin trocear excesivamente las hojas.
El índice de Gini parece elegirse porque se considera más sensible que la tasa de error de clasificación.