기고글
Quantization in machine learning (Part 2): Data preprocessing, table selection, training CatBoost models MetaTrader 5를 위하여
The article considers the practical application of quantization in the construction of tree models. The methods for selecting quantum tables and data preprocessing are considered. No complex mathematical equations are used
Quantization in machine learning (Part 1): Theory, sample code, analysis of implementation in CatBoost MetaTrader 5를 위하여
The article considers the theoretical application of quantization in the construction of tree models and showcases the implemented quantization methods in CatBoost. No complex mathematical equations are used
CatBoost machine learning algorithm from Yandex with no Python or R knowledge required MetaTrader 5를 위하여
The article provides the code and the description of the main stages of the machine learning process using a specific example. To obtain the model, you do not need Python or R knowledge. Furthermore, basic MQL5 knowledge is enough — this is exactly my level. Therefore, I hope that the article will
포럼
혼돈에 패턴이 있을까요? 찾아보겠습니다! 특정 샘플의 예에 대한 머신 러닝.
실제로 링크에서 파일을 다운로드하는 것이 좋습니다. 아카이브에는 3개의 CSV 파일이 있습니다: train.csv - 훈련해야 하는 샘플입니다. test.csv - 보조 샘플로, train과 병합하는 것을 포함하여 훈련 중에 사용할 수 있습니다. exam.csv - 훈련에 참여하지 않는 샘플입니다. 샘플 자체에는 예측자가 있는 5581 열, 5583 열 "Target_100"의 대상, 5581, 5582, 5584, 5585 열이 보조적이며 다음을 포함합니다: 5581 열 "시간" - 신호의 날짜 5582 열 "Target_P" -
세그먼트 범위를 결합하는 알고리즘 - 생성에 도움
세그먼트의 조각(범위)을 세그먼트의 교차 없이 하나의 세그먼트로 결합하는 알고리즘을 만드는 데 도움을 요청합니다. 처음에는 특정 범위의 숫자 배열이 있으며 숫자는 반복될 수 있으며 이 배열은 경계를 기준으로 세그먼트로 나뉩니다. 경계는 다른 알고리즘에 의해 생성되며 일반적으로 경계가 고르지 않으므로 숫자 배열이 다른 방법으로 잘리고 각 범위의 크기가 다릅니다. 또한 이러한 각 세그먼트는 세 가지 기준으로 평가되었으며 각 기준에는 자체 경계가 있으며 준수하지 않으면 범위의 일부가 제외됩니다. 결과적으로 우리는 이 콘텐츠의 테이블을
큰 손실 메커니즘
거의 모든 사람이 외환이나 주식 시장에서 운영되는 비체계적 자본 손실을 겪고 있으며 저도 예외는 아닙니다. 이 주제에서 나는 이러한 사고의 메커니즘을 생각하고 이해하여 미래에 예방하기 위해 노력할 것을 제안합니다. 우리는 중대한 일회성 손실 또는 일련의 손실에 대해 이야기하고 있습니다. 나에게 이것은 거래에서 가장 큰 문제이며 장기간에 걸쳐 돈을 벌 수 없습니다. 아래에서 거래하지 않는 친구와의 서신에서 제 자신을 인용합니다. 제가 설명한 메커니즘이 오픈 포지션 의 손실이 너무 커지는 이 순간에 귀하에게 일어나는 것과 유사한지
손절매는 더 이상 작동하지 않습니다. 병합하십시오.
Broke SL - 어때요? MetaTrader 거래 플랫폼의 스크린샷 시-9.19, M1, 2019.08.28 JSC '오프닝 브로커', MetaTrader 5, Real 파산 정지 손실 2019.08 . 28 16 : 53 : 31.179 Trades '***' : buy limit 1.00 Si- 9.19 at 66982 2019.08 . 28 16 : 53 : 31.214 Trades '***' : accepted buy limit 1.00 Si- 9.19 at 66982 2019.08 . 28 16 : 53
최적화를 위한 CPU 코어 평가
최적화 모드에서 전략 테스터에 대한 효율성을 평가하기 위해 다양한 프로세서의 성능에 대한 통계를 수집할 것을 제안합니다. 보다 객관적으로 " 수학적 계산 " 모드에서 작동하는 어드바이저를 사용하는 것이 좋습니다. 이렇게 하면 하드 디스크와 컴퓨터 메모리를 최소한으로 사용할 수 있습니다. 가능하면 프로세서 이름, 마더보드 및 RAM 주파수를 포함하십시오. EA에는 최적화 대상이 되는 매개변수가 하나만 있으며(객관성을 위해 더미이고 모든 에이전트에 대해 데이터가 동일함) 스레드 수와 동일한 패스 수를 지정하고 다음 기준에 따라
소품 거래 - 사기 또는 어떤 의미가 있습니까?
많은 사람들이 Forex 소품 거래에 대해 들어보았지만 Forts에서 소품 거래에 대한 광고를 발견했는데 조건을 알게 된 후 일반적으로 관심이 있었습니다. 요컨대, 당신은 자신의 돈을 위험에 빠뜨리지만 동시에 민방위 자금을 제공하는 소품 회사와 소득을 공유합니다. 매일 수익에서 수수료를 지불해야 합니다. 금액은 귀하의 투자와 선택한 거래 스타일(일중 또는 인트라빅)에 따라 다릅니다. 자금 관리에 대한 엄격한 요구 사항이 있습니다. 인출/일당 손실은 자금의 50%입니다. 일반적으로 아이디어는 신호가 거의 없는 부진한 현재 고문 /
유리 속임수 - 진드기에서 일어난 일을 이해하려는 시도
사실, 도구는 Si-6.19 04/03/2019 13:00 테스터에서 퍼짐이 60포인트 이상이라 헷갈려서 틱 이력을 보러 갔습니다. 여기 추출물이 있습니다 <날짜> <시간> <입찰> <질문> <마지막> <볼륨> 볼섬 2019년 4월 3일 13:00:11.950 65811 2019년 4월 3일 13:00:11.979 65875 2019년 4월 3일 13:00:11.979 65811 5 2019년 4월 3일 13:00:11.979 * * 12471 2019년 4월 3일 13:00:11.979 65875 55 2019년 4월 3일
MT5 RAM의 메모리 폭식, 대용량 파일 읽기/쓰기 문제
제 질문입니다. 78MB 크기의 CSV 파일이 있는데 엑셀이 크기 때문에 너무 어리둥절해서 MT5를 사용하려고 생각해서 줄여서 쓰고 싶습니다. 지금까지 각 행(파일에서 읽기용 57개 배열, 새 파일 쓰기용 57개)의 배열로 데이터를 읽는 스크립트를 만들었습니다. 배열 의 크기는 CSV 파일의 행 수와 같습니다. 그래서 스크립트는 8기가 바이트의 메모리를 먹었고 엑셀은 1.5기가 미만이었고 MT5 읽기/쓰기 작업은 9분이나 수행했습니다
트렌드 전략 관련 ML(Decision Tree/Forest) 개발팀을 모집하고 있습니다.
나는 추세와 관련하여 MO 문제를 해결하기 위해 단결할 것을 제안합니다. 결과 이벤트의 확률이 몇 막대 앞서 예측되어야 하는 경우. 내가 내 편에서 제안하는 것: 1. 타겟 생성을 위한 기본 전략. 2. 기능의 공유 데이터베이스 유지. 3. 컴퓨터 성능이 필요한 최적화/기타 계산 수행 가능성의 구성. 필요한 경우 용량을 확장합니다. 공통 네트워크를 생성하거나 대신 최적화할 수 있습니다. 4. 알고리즘 논리의 오류를 식별하기 위해 전략 테스터에서 시각적 모드에서 테스트를 수행합니다. 5. 데모 계정 / 센트 계정 / 작은 로트 크기의
시장을 위한 비디오
나는 시장을 위한 비디오 제작에 대한 주제를 논의할 것을 제안합니다. 제품을 성공적으로 판매하기 위해 비디오가 필요합니까, 아니면 과도하고 시간 낭비입니까? 소리 - 침묵, 음악 또는 해설은 어떻습니까? 편안하게 보기 위해 업로드된 파일의 해상도는 무엇이어야 합니까(실제로 사용됨)? YouTube에 업로드하기 위해 그래픽을 압축하는 데 어떤 코덱이 더 낫습니까(이것은 아마도 매우 중요한 부분일 것입니다)? 특히 비주얼라이저에서 사진을 찍는 경우 고품질 차트 작성을 위해 어떤 특별한 설정을 사용할 수 있습니까? 어떤 색 구성표를