トレーディングにおける機械学習：理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 2006

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Farkhat Guzairov：
マックス、デモでもテストと同じ条件で観測しているのでしょうか？

そうですね、デモでもスプレッドが大きくなっています。どこかに落とし穴がある

 
テスト期間のデータで完璧な結果が得られるとは考えにくく、個人的には達成できなかったし、そうでなければありえない。
 
Farkhat Guzairov:
テスト期間のデータで完璧な結果が得られるとは考えにくく、個人的には失敗したと思っています。

there is no testtrain there.テスターで取引されるだけです（良し）。本当の-悪い方に賭けるんですね。

 
テスト期間中はボットの確認もせず、トレーニング後に戦闘に送り、1日1回テスターで動かして 戦闘で得られた結果を確認し、結果が一致した時に「これでコスメに切り替えても大丈夫だ」と実感しました ))))
 
マキシム・ドミトリエフスキー：

there's no testtrain.テスターで取引されるだけです（良し）。リアルに賭けるのは悪いことだ。

マキシム、コードを掲載したかったんですね。このスレの創始者のように、ブログに載せてください。いつか誰かが調べたくなるかもしれない。でも、ここで迷うんですよね...。
 
Maxim Dmitrievsky:
Pythonを理解しましたか？Realで動作しないのですが、何が問題なのでしょうか？それとも、ここにソースコードを投げてもいいのでしょうか？誰かがもう少し突っ込んでくれるかもしれません。

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マキシム・ドミトリエフスキー：

アーカイブには2つの番組があります。テスターは単純にシステム設定用で、つまり過去のデータでニューラルネットワークをテストし、その結果をバランスチャートとして（累積pips量として）表示するものです。

トレーダーは、テスターを事前に実行しながら、その口座で取引を行う。シードを変更することで、テスターの効果を最大限に引き出すことができます。また、NSの構成を変更することによっても。

テスターとトレーダーの結果が一致しない、トレーダーが何らかの理由で利益を表示しない。トレーダーかテスターのどちらかがエラーになる。あるいは、NSライブラリ自体に関連する明らかなエラーや落とし穴がある。時間がなくて、まだ見ていません。

NSでライブラリ 本体。個人で使用することも可能です。バグを見つけたら連絡（TCが動き出したら改善策あり）

確認できること

  1. テスターの動作の正確さ
  2. テスターとトレーダーのロジックを比較し、矛盾を見つける。
  3. TCの特殊性を調べ、なぜ違いがあるのかを考える。おそらく何らかのランダム化により、実取引におけるシードの影響（と思われる）。
Seedを変えることで、ドレインが出るようになるのでしょうか？フィッティングのためのパラメーターの一つである可能性があります。
 
elibrarius:
Seedを変えることで、梅の結果を得ることができるのでしょうか？フィッティングのためのパラメーターの一つである可能性があります。

できないが、カーブを改善することはできる

少なくとも梅の結果は出なかった。
 



学習時と作業時のデータ作成が文字列で異なる

価格 = 価格.reindex(pd.date_range(start, end, freq='15min')).dropna()

私はpythonを持っておらず、経験もないので、これらのコマンドが何なのかわかりません。ですから、私は尋ねます。

仮定-多分、結果は、私たちが実際の取引で得るものと比較して、反転したデータになるのでは？

 
elibrarius:



学習時と作業時のデータ作成が文字列で異なる

価格 = 価格.reindex(pd.date_range(start, end, freq='15min')).dropna()

私はpythonを持っておらず、経験もないので、これらのコマンドが何なのかわかりません。ですから、私は尋ねます。

仮定 - 実際の取引で得られるデータと比較すると、結果は逆転しているかもしれない？

ここでは、履歴の中に見逃したバーがあるかもしれないので、日付時間によってバーのインデックスを作り直し、穴が開かないようにしています。そして、空の値を捨て、MAでデトレンドをかける。

最後の小節が取られているので、トレーダーに漏れはない。それらを逆手に取るべきではありません。

あまり影響はないと思います。でも、やり直しは効きますよ、ほら...ありがとうございます。

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