L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 757

[Evgeny Raspaev]

Mihail Marchukajtes:

Prova a guardare questo qui

http://neuroshell.noxapredict.com/en_products.htm

Grazie mille))

[Maxim Dmitrievsky]

nessuno ha ancora iniziato a imparare q-learning? nessuno con cui discuterne? :)

a proposito, è una comunità utile, unisciti

http://ods.ai/

[Evgeny Raspaev]

Maxim Dmitrievsky:

nessuno ha ancora iniziato a imparare q-learning? nessuno con cui discuterne? :)

a proposito, è una comunità utile, unisciti

http://ods.ai/

Non voglio registrarmi, qual è l'essenza del servizio?

[Maxim Dmitrievsky]

Evgeny Raspaev:

Non voglio registrarmi, che senso ha il servizio?

Beh, la comunità delle reti neurali, e tutto ciò che vi è associato, soprattutto python.

[Evgeny Raspaev]

Maxim Dmitrievsky:

Beh, la comunità per le reti neurali e tutto il resto, soprattutto python.

Come sei venuto a conoscenza di opendatascience? (Nome e soprannome della persona in slack che ti ha detto e chiamato)*
Da chi scrivi? Forse da voi, forse alcuni bonus arriveranno a voi.

[Maxim Dmitrievsky]

Evgeny Raspaev:

Come sei venuto a conoscenza di opendatascience? (Nome e soprannome della persona in slack che ti ha detto e chiamato)*
Da chi devo scrivere? Forse da voi, forse alcuni bonus arriveranno a voi.

Puoi scrivere tutto quello che vuoi.

[Anatolii Zainchkovskii]

E se volessi rappresentare una sequenza di "foto" del grafico con tutti gli indicatori desiderabili come dati di input?

[Maxim Dmitrievsky]

Anatolii Zainchkovskii:

ha avuto una serie di nuove idee e ha deciso rapidamente di codificarle e testarle tutte )

Anatoly, anche tu usi l'impalcatura, puoi dirmi come salvare il modello addestrato e caricarlo di nuovo?

Non posso farlo tramite serializzazione/deserializzazione.

[Anatolii Zainchkovskii]

Maxim Dmitrievsky:

Anatoly, anche tu usi l'impalcatura, puoi dirmi come salvare il modello addestrato e caricarlo di nuovo?

Non posso usare la serializzazione/deserializzazione.

Lo faccio, ma finora a un livello più debole del tuo. ho anche pensato a come salvarlo. penso che ci sia un modo per salvare un array nel file. se non mi sbaglio, l'output di una foresta addestrata è un array.

[Maxim Dmitrievsky]

Anatolii Zainchkovskii:

Lo sto usando, ma finora a un livello più debole del tuo. Stavo anche pensando di salvare un array. se non mi sbaglio, l'output di una foresta addestrata è un array.

l'output è un array.

forse contengono tutte le informazioni, dovresti controllare.

 Print(Trf.m_bufsize);
 Print(Trf.m_nclasses);
 Print(Trf.m_ntrees);
 Print(Trf.m_nvars);
 ArrayPrint(Trf.m_trees);

///////////////////////////////////
2018.03.19 19:36:29.690 RF sample (EURUSD,D1)   4730
2018.03.19 19:36:29.690 RF sample (EURUSD,D1)   1
2018.03.19 19:36:29.690 RF sample (EURUSD,D1)   10
2018.03.19 19:36:29.690 RF sample (EURUSD,D1)   2
2018.03.19 19:36:29.699 RF sample (EURUSD,D1)   [   0] 473.00000   0.00000   0.55000 236.00000   0.00000   0.25000  99.00000   0.00000   0.15000  57.00000   1.00000   0.55000  35.00000   1.00000   0.35000
2018.03.19 19:36:29.699 RF sample (EURUSD,D1)   [  15]  28.00000   1.00000   0.15000  21.00000  -1.00000   0.01000   1.00000   0.25000  26.00000  -1.00000   0.02000  -1.00000   0.03000   1.00000   0.45000
2018.03.19 19:36:29.699 RF sample (EURUSD,D1)   [  30]  33.00000  -1.00000   0.04000  -1.00000   0.05000   1.00000   0.75000  45.00000   1.00000   0.65000  43.00000  -1.00000   0.06000  -1.00000   0.07000
2018.03.19 19:36:29.700 RF sample (EURUSD,D1)   [  45]   1.00000   0.95000  55.00000   1.00000   0.85000  53.00000  -1.00000   0.08000  -1.00000   0.09000  -1.00000   0.10000   1.00000   0.55000  77.00000
2018.03.19 19:36:29.700 RF sample (EURUSD,D1)   [  60]   1.00000   0.30000  70.00000   1.00000   0.15000  68.00000  -1.00000   0.02000  -1.00000   0.04000   1.00000   0.45000  75.00000  -1.00000   0.08000
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2018.03.19 19:36:29.700 RF sample (EURUSD,D1)   [ 135]  -1.00000   0.24000   1.00000   0.95000 142.00000  -1.00000   0.27000  -1.00000   0.30000   0.00000   0.45000 194.00000   1.00000   0.55000 172.00000