Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 573
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Isto é, como um impulso. Então, bate pela cauda.
A razão é não usar citações brutas para problemas de regressão, porque os modelos não podem extrapolar e você precisa prever, por exemplo, leituras oscilantes em não-cotações.
Torturado durante seis meses com diferentes preditores, incluindo incrementos de qualquer coisa para qualquer coisa, o número de preditores. E eu usei modelos diferentes. E RF, e SVM, e MLP... Eu até tentei os tempos de sénior e desci para a M1. O máximo que pude alcançar na amostra de validação foi de 53% de precisão e 100,0% na amostra de treinamento. Isto não é suficiente para negociar. Eu preciso de pelo menos 57% de precisão para ser rentável. Ou as minhas mãos estão tortas ou outra coisa qualquer. Alguém conseguiu melhores resultados? Só estou curioso.
Olá.
Um conselho, por favor. Como integrar no metatrader um modelo já preparado (o modelo foi criado em python usando xgboost)?
A única opção que eu poderia usar no Google é salvar o modelo em um arquivo de texto em python e depois carregá-lo em mql usando R.
Existem outras opções? Tem alguns exemplos de implementação?
Obrigado de antemão!
Eu escolhi Named Pipes como a solução mais simples e versátil. Isto é, agora mt e python script comunicam um com o outro como um cliente-servidor. Envio de pedidos/responsabilidades um ao outro.
A questão aqui não é tomar citações brutas para problemas de regressão, porque os modelos não podem extrapolar e você precisa prever, por exemplo, leituras de osciladores em não-cotações.
É possível convertê-lo novamente em cotações, aqui a questão não é tomar cotações nuas para tarefas de regressão, porque os modelos não podem extrapolar e é necessário prever, por exemplo, leituras oscilantes em não cotações. ou simplesmente incrementos.
+ Acabei de verificar a adequação do modelo, senão o SanSanych continua a chamar-lhe guizo.
É claro que há um erro, mas o tipo geral dos incrementos permanece o mesmo. E isto não é um erro do modelo em si, mas porque ele é construído com base em preditores e há um erro também.
+ acabou de verificar a adequação do modelo, porque SanSanych continua a chamar-lhe guizo
É óbvio que há um erro, mas a forma geral dos incrementos é preservada. E não é um erro do modelo em si, mas porque ele é construído usando preditores e há um erro próprio.
Bem, é compreensível.
Se você não souber o número exato de pontos, você pode obter uma boa aproximação do modelo. A propósito, ele memoriza tudo muito bem.
Quer dizer, talvez eu devesse ajustar algo na Rússia (opinião de um especialista)).
Bem, é compreensível.
Eu não estou familiarizado com RF, mas NS é bom apenas comer citações, é apenas desejável pronunciá-las.
É muito importante como normalizar... e NS também vai dar errado se exceder os limites da amostragem, eu enviei um link para um artigo... com RF é o mesmo em essência, mas pior ainda, só vai para um custo. Só é relevante para tarefas de regressão, enquanto que a classificação não importa realmente.
E também é muito útil normalizar a amostra para algum sinal, por exemplo, remover o último ruído... é muito mais fácil e rápido de aprender de uma só vez. Ou pode definir deliberadamente um elevado limiar de normalização e faixas de filtragem.
É muito importante como normalizar... e NS também vai dar errado se exceder os limites da amostragem, eu enviei um link para um artigo... é essencialmente o mesmo com RF, mas pior ainda, só vai para um custo. Só é relevante para tarefas de regressão, enquanto que a classificação não importa realmente.
Não irá além do alcance se você o racionar corretamente, não dumbly).
A propósito Maxim, você realmente acredita que qualquer previsão estável no mercado é possível?
Não vai além do alcance se você o racionar corretamente, não estupidamente).
A propósito, Maxim, você realmente acredita que qualquer tipo de previsão estável no mercado é mesmo possível?
em certos mercados sim, quase de certeza... ou em certas fases do mercado... é possível, mas nem sempre, é preciso ter bons filtros no mínimo
da maneira que eu vejo, se você se ajustar a um certo ciclo de mercado a longo prazo... que existem a priori. Mas como fazer isto automaticamente é a questão.
em certos mercados sim, quase certamente... ou em certas fases do mercado... talvez, mas nem sempre, você precisa de bons filtros, pelo menos
Filtros de novo. E quem vai fazer os filtros? E quais são essas certas fases? Como é que os detecta? -Algoritmicamente detectá-los? Não é um assunto do czar.
Eu acredito: deixado em DM - deixe-se revelar por si só tudo.