L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 2156
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Je juge toujours le comportement d'un membre du forum par son comportement adéquat sur le forum, ses messages et le niveau de sa formation.
Je n'ai pas besoin des secrets de quelqu'un. L'expérience et la recherche de secrets sont pour les débutants.
Pour l'instant, je n'ai en tête que le rééchantillonnage dur avec séparation des classes, mais je pense qu'il existe des moyens plus simples
Comment avez-vous fait, quelle lettre lire ?
Lorsque j'ai sauvegardé l'échantillon, j'ai simplement réduit le résultat financier d'une valeur donnée, puis, s'il était supérieur à zéro, j'ai mis 1 pour la cible. J'ai maintenant créé un script séparé pour cela, pour changer la cible plus rapidement. La cible peut être déplacée dans différentes directions.
L'article ne contient aucun détail.
Je juge toujours le comportement d'un membre du forum par son comportement approprié sur le forum, ses messages et son niveau de formation.
Je n'ai pas besoin des secrets de quelqu'un. L'expérience et la recherche de secrets sont pour les débutants.
Pourquoi donner l'évaluation aux "forumers", quel est le but de cette tâche ?
Demandez à Valery, il a commencé à rattraper son retard...
J'ai du mal à trouver une autre formulation pour ça.couloir de probabilité. temps de changement d'orbite de l'électron, s'il est sorti de la limite alors il est resté en place. comment mettre un paramètre dans le mo ..... le problème est clair.
Lors de la sauvegarde de l'échantillon, j'ai simplement réduit le résultat financier d'une valeur donnée, puis, s'il était supérieur à zéro, j'ai mis 1 pour la cible. Maintenant j'ai fait un script séparé pour cela, pour changer la cible plus rapidement. La cible peut être déplacée dans différentes directions.
Il n'y a pas de détails dans l'article.
Hmm... Je vais devoir y réfléchir. J'ai des puces et des étiquettes converties après le testeur, vous ne pouvez pas l'exécuter dans le testeur après cela - ce sera un non-sens. Vous ne pouvez exécuter un modèle qui a déjà été formé qu'après cela.
Mais ensuite, je transforme l'ensemble de données et il perd sa sérialité, le modèle n'accepte plus l'étalement, tandis que les puces vivent leur propre vie.
D'une part, la conversion donne des résultats intéressants. D'autre part, un modèle entraîné ne peut pas traiter les écarts comme un artefact.
Pourquoi donner une évaluation aux "forums", quel est le but de cette tâche ?
j'étais en première année en 73 et il était dans l'armée.... considérez ceci... pères et enfants livre éternel)))))
couloir de probabilité. temps de changement d'orbite de l'électron, s'il est hors limite alors il reste en place. comment introduire un paramètre dans le mo ..... le problème est clair.
Il est nécessaire de travailler avec des densités pour chaque groupe d'étiquettes. Je ne vois pas d'autres options, seulement des variations hardcore.
Hmmm... Je vais devoir y réfléchir. J'ai des puces et des marques converties après le testeur, vous ne pouvez pas le faire fonctionner dans le testeur après cela - c'est nul. Vous pouvez seulement exécuter un modèle formé après cela
Et qu'est-ce qui vous empêche de sauvegarder le résultat financier et le type de transaction dans un tableau séparé, puis de le marquer avec les ajustements nécessaires et de remplacer les cibles ? Bien sûr, je ne connais pas les possibilités de python, mais à la rigueur, la sélection peut être sauvegardée dans un fichier et convertie en MT5 ou, au moins, en Excel :))).
Et qu'est-ce qui vous empêche de sauvegarder le résultat financier et le type de transaction dans un tableau séparé, puis d'effectuer une majoration pour celui-ci, en tenant compte des ajustements nécessaires et de remplacer les cibles ? Bien sûr, je ne connais pas les capacités de python, mais à la rigueur, vous pouvez enregistrer la sélection dans un fichier et la convertir en MT5 ou au moins en excel :))))
Après la conversion, c'est un autre jeu de données avec d'autres attributs et étiquettes.
Je supprime les transactions qui ne couvrent pas le spread... mais ensuite je convertis l'ensemble de données et il perd sa sérialité, le modèle cesse d'accepter le spread, et les courants vivent leur propre vie.
D'une part, la conversion donne des résultats intéressants. D'autre part, un modèle entraîné ne peut pas surmonter la propagation comme un artefact.
Nous devons donc prendre en compte les entrées virtuelles - mes stratégies de base activent le signal à vérifier par le modèle - donc pas de problème de ce type.
J'ai augmenté la différence de manière significative - 50 pips dans l'article, et le spread est de 1-3 pips :)