L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1622
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J'ai.... Je tire des conclusions des backtests dans le testeur, quel résultat pensez-vous obtenir si votre système est entraîné correctement ? Près de 90% de résultats pour des entrées correctes. Auparavant, les mêmes backtests ne donnaient pas un tel résultat, ce qui me permet de conclure que la formation était correcte dans ce cas.
Essayez la même chose dans ce cas.
Je peux donner un conseiller maintenant en échange d'une critique constructive et d'un rapport de bogue. Veuillez m'écrire en personne.
Je ne comprends pas bien l'idée.
Je peux déjà vous offrir une EA en échange de critiques constructives et de rapports de bogues. Envoyez-moi un message dans l'espace personnel.
J'ai essayé de le rendre très simple. Vous n'avez pas encore de système, une fois que vous en aurez un, vous pourrez le soumettre à l'histoire et tirer des conclusions sur son degré de préparation (de formation).
J'ai essayé de le rendre très simple. Vous n'avez pas encore de système, mais dès que vous en aurez un, vous pourrez le soumettre à un historique et en tirer des conclusions sur son degré de préparation (de formation).
C'est irréel de le faire passer par l'histoire ! Les prévisions sont émises toutes les minutes, cela prend 12 à 17 secondes (jusqu'à 22 secondes), il y a 1400 minutes dans une journée. Le backtest d'un jour prendra des heures...
Eh bien... Sur quelle partie de l'histoire entraînez-vous le réseau neuronal en général (5/30 minutes) ?
Je suis allé voir leur aide, mais je ne la comprends pas - c'est très confus. Je vais essayer de retrouver ce point dans la vidéo plus tard, c'est plus clair là.
Mais j'ai vu que CB a ajouté de nouvelles options pour la construction des arbres, avant il n'y avait qu'une option d'arbre semi-métrique.
La politique de culture des arbres. Définit la façon d'effectuer la construction d'un arbre gourmand.
En profondeur- Un arbre est construit niveau par niveau jusqu'à ce que la profondeur spécifiée soit atteinte. À chaque itération, toutes les feuilles non terminales du dernier niveau de l'arbre sont divisées. Chaque feuille est divisée par condition avec la meilleure amélioration de la perte.
Lossguide- Un arbre est construit feuille par feuille jusqu'à ce que le nombre maximal de feuilles spécifié soit atteint. À chaque itération, la feuille non terminale présentant la meilleure amélioration de la perte est divisée.
12-17 secondes (jusqu'à 22 s)
Faut-il apprendre ?
Les flèches rouges sont déjà considérées comme périmées, mais cela n'invalide pas leurs performances. En résumé, pas un seul moins dans les échanges jusqu'à présent, au cas où vous ne l'auriez pas remarqué. Alors qui est le *** ? :-)
Eh bien... Sur quelle partie de l'histoire entraînez-vous le réseau neuronal de toute façon (5/30 minutes) ?
Un modèle (un réseau neuronal) ne donne pas le bon résultat. Il peut apprendre quelque chose, mais ce n'est pas suffisant. C'est pourquoi je fais 20-25 modèles avec différentes entrées. Maintenant, j'ai 25 modèles qui émettent des signaux en même temps, et leurs opinions sont prises en compte avec un certain poids dans la prévision finale. Le calcul d'un modèle prend environ 0,5-0,7 seconde, soit un total de 15-20 secondes + vous devez encore préparer la date d'entrée pour 25 modèles, ce qui représente beaucoup de travail pour chaque minute ;)) La réponse peut être réduite à 1-3 secondes si j'utilise correctement le multithreading dans python, mais je ne l'ai pas encore fait.
J'entraîne les modèles séparément, en mode normal, c'est-à-dire que l'ensemble des données est collecté sur une période d'un an, puis l'entraînement se fait comme d'habitude.
Les flèches rouges sont déjà considérées comme périmées, mais cela n'invalide pas leurs performances. En résumé, pas un seul moins dans les échanges jusqu'à présent, au cas où vous ne l'auriez pas remarqué. Alors qui est le *** ? :-)
Avez-vous un moniteur de compte ?
Ce n'est pas comme ça...
Un modèle (neuronet) ne donne pas le bon résultat. Cela peut permettre d'apprendre quelque chose, mais ce n'est pas suffisant. C'est pourquoi je construis 20-25 modèles avec différentes entrées. Maintenant, j'ai 25 modèles qui émettent des signaux en même temps, et leurs opinions sont prises en compte avec un certain poids dans la prévision finale. Le calcul d'un modèle prend environ 0,5-0,7 seconde, soit un total de 15-20 secondes + vous devez encore préparer la date d'entrée pour 25 modèles, ce qui représente beaucoup de travail pour chaque minute ;)) La réponse peut être réduite à 1-3 secondes si j'utilise correctement le multithreading dans python, mais je ne l'ai pas encore fait.
J'entraîne les modèles séparément, en mode normal, c'est-à-dire que l'ensemble des données est collecté sur une période d'un an, puis l'entraînement se fait comme d'habitude.
C'est grave... Maintenant, vous devez juste vous assurer que vous pouvez vraiment faire du commerce avec ça.