Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 581
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Uma nova versão da biblioteca para conectar Python ao MT5 foi postada. Recordando o linkhttps://github.com/RandomKori/Py36MT5 Mas há problemas. No Visual Studio o projeto de teste funciona como deveria, mas no MT há alguns problemas pouco claros. Agora a biblioteca funciona bem com o diretório onde o script Python está localizado. Não consigo imaginar como depurá-lo com o MT. MT está protegido contra depuração. Talvez alguém saiba como depurar?
entendi que o suporte python em MT5 não está planejado :( apenas um editor de algum tipo
Bem :)
Sim, não há planos. O problema sobre o qual escrevi acima foi resolvido. Mas isso não é tudo. Até agora, apenas um script pode ser executado no terminal. Vou pensar no que fazer quanto a isso.
Por exemplo, randomForest.....
O algoritmo mais interessante e eficiente da mesma raça é o da ada...
Fa, pára com as tretas. As florestas e o impulso são coisas diferentes. Dar uma aplicação prática de garhs)))
Como disponibilizar o modelo de aprendizagem da sua máquina como uma API com o pacote canalizador
https://www.r-bloggers.com/how-to-make-your-machine-learning-model-available-as-an-api-with-the-plumber-package/
Fa, pára com as tretas. Andaimes e reforços são coisas diferentes. Dê-nos uma aplicação prática do GARCH)))
Não se preocupe, diferente, mas no nível em que a discussão está ocorrendo .
Gostaria de salientar que a ada dá melhores resultados do que a rf: ambas mais precisas e menos propensas ao sobretreinamento. E deve-se usar ada, não a rf.
Então não é só uma questão de empilhar tudo.
O GARCH é demasiado complicado. Até agora tenho feito o meu caminho através da ARIMA, e também da GARCH e da distribuição.
Aprendi que a aprendizagem de máquinas usa algo como a construção de recursos. Não se pode ir longe só no preço. O atributo no nosso caso é uma função do preço. A questão é quais as funções a utilizar. A simples passagem por indicadores com parâmetros diferentes não é uma opção. Estou interessado em materiais sobre este assunto. O Google normalmente produz muito lixo, ou melhor, não dá nada sobre o assunto. Eu procurei no Runet. Talvez alguém conheça os materiais sobre o assunto.
PS. Você tem que começar do início. É quando você aprendeu a construir características não ao acaso, você pode passar para a seleção deles.
Aprendi que a aprendizagem de máquinas usa algo como a construção de recursos. Não se pode ir longe só no preço. O atributo no nosso caso é uma função do preço. A questão é quais as funções a utilizar. A simples passagem por indicadores com parâmetros diferentes não é uma opção. Estou interessado em materiais sobre este assunto. O Google normalmente produz muito lixo, ou melhor, não dá nada sobre o assunto. Eu procurei no Runet. Talvez alguém conheça os materiais sobre o assunto.
PS. Você tem que começar do início. É quando você aprendeu a construir características não ao acaso, você pode passar para a seleção deles.
Há muitos materiais sobre este assunto nesta linha.
Hi!
Como vai isso, superbot feito??
Não se preocupe, diferente, mas no nível em que a discussão está ocorrendo .
Gostaria de salientar que a ada dá melhores resultados do que a rf: ambas mais precisas e menos propensas ao sobretreinamento. E deve-se usar ada, não a rf.
Então não é só uma questão de empilhar tudo.
O GARCH é demasiado complicado. Até agora tenho feito o meu caminho através da ARIMA, e também da GARCH e da distribuição.
No nível em que esta discussão está ocorrendo, você nem sabia como é definida a importância dos preditores na RF, deixando escapar algumas bobagens sobre recozimento e coisas sem explicação (o que isso tem a ver com o que quer que seja?)
Quem disse onde estão os bancos especificamente para aplicações forex? por que Ada e não GBM? suas respostas são abstrações muito difusas. na realidade o ganho não será mais do que 5% com mais sobretreinamento.
Hi!
Como está a correr, fizeste um superbot?