Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 3047
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Como sempre: você quer o que não pode ter, uma espécie de sadomasoquismo.
Por que você não pode, se isso é fornecido até mesmo no R-Studio.
O problema é que as bibliotecas não são mais suportadas e não funcionam em novas versões - é por isso que você precisa manter versões diferentes.
Só que o problema é que.
o problema é algo completamente diferente
Victor Grigorievich, meus cumprimentos xD
Surgiu uma questão puramente teórica: um modelo ONNX pode ser usado para derivar outro modelo ONNX? Por exemplo, o primeiro modelo é usado para retreinar periodicamente novos dados e atualizar o modelo de trabalho. Ou seja, sem usar python etc.
À primeira vista, é improvável que isso seja possível, mas caso alguém tenha tentado fazer algo assim.
Não consegui obter nenhuma resposta significativa da IA - ela escreve que pode e cita referências que não têm nada a ver com a pergunta).
O modelo ONNX é um gráfico de um modelo treinado decomposto em operações elementares. É impossível treinar um modelo no formato ONNX no Windows. Eles escrevem sobre essa possibilidade no Linux.
Ele só pode ser usado obtendo-se um predicado (executa muito mais rápido do que o predicado do modelo) e sem Python. Aplicação muito interessante do modelo ONNX no pacote carefree-learn. A imagem abaixo foi tirada da descrição do pacote.
o problema é totalmente diferente.
Sim, encontrei a causa.
Em geral, atualizado, até mesmo o erro não é escrito, mas o resultado é o mesmo - quase tudo está funcionando.
E o script de código anterior que foi postado anteriormente parou de funcionar - ele costumava funcionar antes das atualizações.
Sim, encontrei a causa.
Na atualização geral, mesmo que o erro não seja gravado, o resultado é o mesmo: quase tudo está funcionando.
E o script de código anterior que foi postado anteriormente parou de funcionar - ele costumava funcionar antes das atualizações.
Alguém entende o pacotequanstrat para criação, backtesting de estratégias de qualquer nível, otimização de parâmetros, etc.?
Criado por operadores reais do fundo e usado todos os dias para estratégias com dinheiro real.
breve introdução
Alguns pensamentos interessantes do mesmo lugar
Em vez de usar backtests para validar boas estratégias de negociação, acho que eles são mais adequados para rejeitar as estratégias que definitivamente NÃO queremos usar.
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como sei que minha estratégia não é supertreinada ou falsa em seus retornos?
Bem, se não houver outros critérios de avaliação, então, por meio da estabilidade dos parâmetros
Você também pode imaginar os valores de saída do TS como sinais no tempo, medir sua entropia e compará-la com a aleatoriedade. Se o TC capturar alguns padrões que se repetem com alguma periodicidade, isso se refletirá.
Para os criadores de FFs personalizados, isso pode ser útil.
A melhor medida é o tempo e os testes na vida real. Qualquer TC deixará de funcionar.O modelo ONNX é um gráfico de um modelo treinado decomposto em operações elementares. É impossível treinar um modelo no formato ONNX no Windows. Eles escrevem sobre essa possibilidade no Linux.
Ele só pode ser usado obtendo-se um predicado (executa muito mais rápido do que o predicado do modelo) e sem Python. Aplicação muito interessante do modelo ONNX no pacote carefree-learn. A imagem abaixo foi tirada da descrição do pacote.
A pergunta sobre o ONNX a partir do ONNX surgiu simplesmente da justaposição de duas afirmações que encontrei: 1) a aquisição de modelos pode ser representada como um pipeline, 2) o pipeline pode ser convertido para o formato ONNX.
Está claro que isso dificilmente é possível na prática. Na verdade, eu gostaria de entender o que exatamente impede a implementação de tal possibilidade para perceber as limitações fundamentais dessa tecnologia como um todo.
Uma coisa é limitações como a impossibilidade de gravar em um arquivo e outra é a falta de suporte para tipos de dados (dataframes, por exemplo).
Victor Grigorievich, meus cumprimentos xD