L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 581

 
Grigoriy Chaunin:

Une nouvelle version de la bibliothèque permettant de connecter Python à MT5 a été mise en ligne. Rappeler le lienhttps://github.com/RandomKori/Py36MT5 Mais il y a des problèmes. Dans Visual Studio, le projet de test fonctionne comme il le devrait, mais dans MT, il y a quelques problèmes peu clairs. Maintenant la bibliothèque fonctionne bien avec le répertoire où se trouve le script Python. Je ne sais pas comment déboguer le lien avec MT. MT est protégé du débogueur. Peut-être que quelqu'un sait comment déboguer ?


J'ai compris que le support de python dans MT5 n'est pas prévu :( seulement un éditeur d'un certain type.

Bien :)

 

Oui, il n'y a pas de plan. Le problème dont j'ai parlé plus haut a été résolu. Mais ce n'est pas tout. Jusqu'à présent, un seul script peut être exécuté sur le terminal. Je vais réfléchir à ce que je vais en faire.

 
SanSanych Fomenko:
Par exemple, randomForest.....
L'algorithme le plus intéressant et le plus efficace de la même race est ada...

Fa, arrête avec tes conneries. Les forêts et le boosting sont des choses différentes. Donnez une application pratique des garhs))))

 

Comment rendre votre modèle d'apprentissage automatique disponible en tant qu'API avec le paquet plombier ?

How to make your machine learning model available as an API with the plumber package
How to make your machine learning model available as an API with the plumber package
  • Dr. Shirin Glander
  • www.r-bloggers.com
Let’s say we have trained a machine learning model as in this post about LIME. I loaded a data set on chronic kidney disease, did some preprocessing (converting categorical features into dummy variables, scaling and centering), split it into training and test data and trained a Random Forest model with . We can use this trained model to make...
 
Vizard_:

Fa, arrête avec tes conneries. L'échafaudage et le renforcement sont des choses différentes. Donnez-nous une application pratique du GARCH))))


Ne vous inquiétez pas, c'est différent, mais au niveau auquel la discussion a lieu .

Je tiens à souligner que l'ada donne de meilleurs résultats que le rf : à la fois plus précis et moins sujet au surentraînement. Et on devrait utiliser ada, pas rf.

Il ne s'agit donc pas seulement de tout empiler.

GARCH est trop compliqué. Jusqu'à présent, j'ai parcouru ARIMA, ainsi que GARCH et la distribution.

 

J'ai appris que l'apprentissage automatique utilise une chose comme la construction de caractéristiques. Le prix ne suffit pas pour aller loin. Dans notre cas, l'attribut est une fonction du prix. La question est de savoir quelles fonctions utiliser. Il n'est pas possible de se contenter de passer par des indicateurs avec des paramètres différents. Je suis intéressé par des documents sur ce sujet. Google produit généralement beaucoup de bêtises, ou plutôt ne donne rien sur le sujet. J'ai cherché sur Runet. Peut-être que quelqu'un connaît les documents sur le sujet.

PS. Vous devez commencer par le début. C'est alors que vous avez appris à construire des caractéristiques non aléatoires, vous pouvez passer à leur sélection.

 
Grigoriy Chaunin:

J'ai appris que l'apprentissage automatique utilise une chose comme la construction de caractéristiques. Le prix ne suffit pas pour aller loin. Dans notre cas, l'attribut est une fonction du prix. La question est de savoir quelles fonctions utiliser. Il n'est pas possible de se contenter de passer par des indicateurs avec des paramètres différents. Je suis intéressé par des documents sur ce sujet. Google produit généralement beaucoup de bêtises, ou plutôt ne donne rien sur le sujet. J'ai cherché sur Runet. Peut-être que quelqu'un connaît les documents sur le sujet.

PS. Vous devez commencer par le début. C'est alors que vous avez appris à construire des caractéristiques non aléatoires, vous pouvez passer à leur sélection.


Il y a beaucoup de matériel sur ce sujet dans ce fil.

 

Salut !


Comment ça se passe, superbot fait ????

 
SanSanych Fomenko:

Ne vous inquiétez pas, c'est différent, mais au niveau auquel la discussion a lieu .

Je tiens à souligner que l'ada donne de meilleurs résultats que le rf : à la fois plus précis et moins sujet au surentraînement. Et on devrait utiliser ada, pas rf.

Il ne s'agit donc pas seulement de tout empiler.

GARCH est trop compliqué. Jusqu'à présent, j'ai parcouru ARIMA, ainsi que GARCH et la distribution.


Au niveau où se situe cette discussion, vous ne saviez même pas comment est définie l'importance des prédicteurs dans la RF, glissant quelques absurdités sur le recuit et autres sans explication (quel est le rapport avec tout ça ?).

Qui a dit où sont les bancs spécifiques pour les applications forex ? pourquoi Ada et pas GBM ? vos réponses sont trop des abstractions floues. en réalité le gain ne sera pas plus de 5% avec plus de surentraînement.

 
Alexander Ivanov:

Salut !


Comment ça se passe, tu as fait un superbot ?