Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 3112

[mytarmailS]

Me banearon, el hilo murió))

[mytarmailS]

Hice un sparring de todas las señales de MT5 con el filtro "fiable" para ver la distribución por años, bueno, para entender cuánto y cuánto tiempo "viven" las TS fiables.

Aquí está la distribución

years
2015 2018 2019 2020 2021 2022 2023 
   1    4    5   34  130  549  957 

Algo para pensar....

Pars código, si alguien lo necesita

library(rvest)
library(readr)
n_pages <- 35 
url <- "https://www.mql5.com/ru/signals/mt5/page"
urls <- paste0(url, 1:n_pages)
years <- lapply(urls, \(Url) Url |> read_html() |> html_nodes(".signal-card__growth-label") |> html_text() |> parse_number()) |> unlist()
hist(years)

df <- data.frame(table(years))
library(ggplot2)
ggplot(df,aes(years,Freq)) +
  geom_bar(stat='identity',fill=colors()[128]) 

[mytarmailS]

Separé todos los mensajes de Sanych de las 100 primeras páginas del foro

convirtió el texto en una "bolsa de palabras"

eliminado las "stop words

visualizado como una "nube de palabras" (cuanto más grande es la palabra, más a menudo aparece).

Genial ))))

library(xml2)
library(rvest)
urls <- paste0("https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page", 2:100)
author <- "СанСаныч Фоменко"

li <- list()
for(url in urls){
txt <- url |> read_html() |> html_nodes(".text") 
txt |> html_node(".fquote") |> xml_remove() #  remove fquote

Authors <- txt |> html_node(".author") |> html_text()
Content <- txt |> html_node(".content") |> html_text()
Comment_date <- txt |> html_node(".comment__date") |> html_text()

if(any(Authors==author,na.rm = T)){
la <- lapply(seq_along(Authors), function(i) {
       list(author=Authors[i], text=Content[i], date=Comment_date[i]) })
la <- la[Authors==author]
la <- la[!sapply(la, is.null)]
li <- append(li, la)
}
print(url)
}
text2word <- function(text) strsplit(text, "\\P{L}+", perl = TRUE) |> unlist()
words <- lapply(li, function(x) text2word(x$text))  |> unlist() 
bag_of_words <- table(words)

library(stopwords)
stopw <- stopwords("ru", source = "stopwords-iso")
bag_of_words <- bag_of_words[!names(bag_of_words) %in% stopw]

library(wordcloud2)
bag_of_words |> as.data.frame() |> wordcloud2()

Y de esto ya hablaba yo en 2016.

......

Sí, se puede hacer casi cualquier cosa en R en una pantalla, es un lenguaje maravilloso....

[Renat Fatkhullin]

Para una nueva inoculación/alimentación eche un vistazo a: Quantitative trading

[СанСаныч Фоменко]

mytarmailS #:

Sparred todos los mensajes de Sanych de las primeras 100 páginas del foro

redujo el texto a una "bolsa de palabras".

menos las "stop words".

Visualización en forma de "nube de palabras" (cuanto más grande es la palabra, más frecuente es su aparición).

Es genial).

Y de esto ya hablaba en 2016.

......

Sí, se puede hacer casi cualquier cosa en R en una sola pantalla, es un lenguaje maravilloso.....

Estupendo, ¡gracias!

[СанСаныч Фоменко]

Renat Fatkhullin #:
Para una nueva inoculación/alimentación eche un vistazo a: Quantitative trading

¡Una selección increíble!

[mytarmailS]

СанСаныч Фоменко #:

Es estupendo, ¡gracias!

El propósito original era contar cuántas veces dijiste la palabra GARCH, porque me parece que cincuenta, no menos)))))

pero mientras aprendía a analizar los mensajes del foro, ya se me olvidó y se me olvidó para qué lo hacía....

Que siga siendo un secreto)))

[mytarmailS]

Renat Fatkhullin #:

¿Hay noticias del paquete mt?

[Renat Fatkhullin]

mytarmailS #:
¿Hay noticias del paquete mt?

Todavía no, no puedo ponerle las manos encima.

[lynxntech]

Renat Fatkhullin #:

Todavía no, no puedo ponerle las manos encima.

Renate, todo el mundo está esperando un símbolo desempaquetado para todos los pases.

cuanto tiempo puedes esperar si es increiblemente dificil, da algun tipo de comentario.