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 3112

[Evgeni Gavrilovi]

Maxim Dmitrievsky #:

月15日にここに投げたボットをテストして、1ヶ月が過ぎた。ー5月15日、、ー1ーヶ月経過。

ーどのようなーどのようなーどのようなーどのようなー）

[Maxim Dmitrievsky]

Evgeni Gavrilovi #:

どのような機能を使いましたか？ 完全なリストがあればありがたい)

様々なモック・リターン。前にも書いたが、揮発性だけでうまくいくこともある。

多すぎても良くないし、少なすぎても良くない。どういうわけか、異なる期間が一定のステップで増加する10フィック前後で最適を得る。例えば、range(10, 100, 10)

しかし、これは私の実装ではそうなっているのであって、魔法の公式を導き出したふりはしていない。

時系列で他に何かありますか？)

[mytarmailS]

出入り禁止になってスレッドが死んだ))

[mytarmailS]

すべてのMT5シグナルを"信頼できる "というフィルターで スパーリングし、年ごとの分布を見てみた。

以下はその分布である。

years
2015 2018 2019 2020 2021 2022 2023 
   1    4    5   34  130  549  957 

考えるべきことがある。

必要な人がいれば、パースコード

library(rvest)
library(readr)
n_pages <- 35 
url <- "https://www.mql5.com/ru/signals/mt5/page"
urls <- paste0(url, 1:n_pages)
years <- lapply(urls, \(Url) Url |> read_html() |> html_nodes(".signal-card__growth-label") |> html_text() |> parse_number()) |> unlist()
hist(years)

df <- data.frame(table(years))
library(ggplot2)
ggplot(df,aes(years,Freq)) +
  geom_bar(stat='identity',fill=colors()[128]) 

[mytarmailS]

フォーラムの最初の100ページにあるサンシュの投稿をすべてまばらにした。

テキストを "単語の袋 "に変換

ストップワード」を削除

ー "単語クラウド "として（ー "単語がー "ー "ー）

かっこいい ))))

library(xml2)
library(rvest)
urls <- paste0("https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page", 2:100)
author <- "СанСаныч Фоменко"

li <- list()
for(url in urls){
txt <- url |> read_html() |> html_nodes(".text") 
txt |> html_node(".fquote") |> xml_remove() #  remove fquote

Authors <- txt |> html_node(".author") |> html_text()
Content <- txt |> html_node(".content") |> html_text()
Comment_date <- txt |> html_node(".comment__date") |> html_text()

if(any(Authors==author,na.rm = T)){
la <- lapply(seq_along(Authors), function(i) {
       list(author=Authors[i], text=Content[i], date=Comment_date[i]) })
la <- la[Authors==author]
la <- la[!sapply(la, is.null)]
li <- append(li, la)
}
print(url)
}
text2word <- function(text) strsplit(text, "\\P{L}+", perl = TRUE) |> unlist()
words <- lapply(li, function(x) text2word(x$text))  |> unlist() 
bag_of_words <- table(words)

library(stopwords)
stopw <- stopwords("ru", source = "stopwords-iso")
bag_of_words <- bag_of_words[!names(bag_of_words) %in% stopw]

library(wordcloud2)
bag_of_words |> as.data.frame() |> wordcloud2()

そしてこれが、2016年に私が話していたことだ。

......

Yes, you can do almost anything in R in one screen, it's a marvellous language....

[Renat Fatkhullin]

新たな予防接種／燃料補給のために、次のものを見てみよう：クオンツ取引

[СанСаныч Фоменко]

mytarmailS #:

フォーラムの最初の100ページから、サンシュの投稿をすべてスパークさせた。

テキストを "言葉の袋 "にミニチュア化

"ストップワード "を除いて

ワードクラウド」として可視化（単語が大きいほど出現頻度が高い）

クールですね（笑)。

そしてこれが2016年に私が話していたことだ。

......

Rは素晴らしい言語だ。

それは素晴らしい、ありがとう！

[СанСаныч Фоменко]

Renat Fatkhullin #:
新たな予防接種／補給は、次のサイトをご覧ください：クオンツ取引

素晴らしいセレクションだ！

[mytarmailS]

СанСаныч Фоменко #:

ありがとう！

ーGARCHというーGARCHというーGARCHとーGARCHのーGARCH))))))

、ークというーク)))だったのですがーク...ークをーク..ークをーク.

秘密にしておこう))

[mytarmailS]

Renat Fatkhullin #:

MTパッケージに関するニュースはありますか？