Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1177
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Parece difícil, já foi dito em algum lugar acima que um dos sinais de baixo overfits é exatamente a similaridade dos gráficos de equidade de Lern e batter, na verdade a mesma lógica é aplicada à classificação/regressão, e equidade como consequência.
O diabo está nos detalhes :) Por exemplo, por alguma razão, os resultados das mesmas estratégias sobre diferentes testadores e os mesmos dados são diferentes, às vezes significativamente, mas um deles está certo (mais próximo da verdade).
Para evitar este dilema, devemos usar um testador com uma estrutura totalmente controlada. Neste caso, há a certeza absoluta de que os testes não diferem significativamente do trabalho real.
O motor está integrado em um grande projeto, há muitos megabytes de código fonte em várias línguas, além de python e p, há também o scripting java e pascal.
E se você está interessado no princípio e exemplo da execução do código Python, que eu uso, eu já o ofereci aqui há muito tempo.
https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page553#comment_6302133
Obrigado, o princípio é claro.
Eu fui para o outro lado - terminal separadamente, Python separadamente. Troca através de cordas TCP cliente-servidor CSV. Eu o implementei para Lua, ainda não para MQL, mas não se espera problemas.
Parece difícil, já foi dito em algum lugar acima que um dos sinais de baixo overfits é a semelhança dos gráficos de equidade de Lerne e testar, na verdade, a mesma lógica é aplicada à classificação/regressão, e a equidade como consequência.
Bem, eu escrevi então que nesse caso não é importante qual é o lado do trilho e qual é o lado do teste.
como foi dito aqui por pessoas que nunca usaram o MO em lugar algum, e geralmente não muito longe para ir por assim dizer (só brincadeira, na verdade sou gentil)
Obrigado, o princípio é claro.
Eu fui para o outro lado - terminal separadamente, Python separadamente. Troca através de cordas TCP cliente-servidor CSV. Para Lua está implementado, ainda não para MQL, mas não são esperados problemas.
O principal é a confiabilidade e velocidade, o que permite que você corra no Strategy Tester, por exemplo.
Quanto a mim, eu dirijo o meu mesmo com treinamento em rede em tempo real, funciona toleravelmente bem.
https://www.youtube.com/watch?v=73iic_vMiU8&feature=youtu.be
O principal é a confiabilidade e a velocidade, para que, por exemplo, no mesmo testador possa ser corrido.
Aqui estou eu a gerir o meu, mesmo com aprendizagem em rede em tempo real, funciona toleravelmente bem.
https://www.youtube.com/watch?v=73iic_vMiU8&feature=youtu.be
Oh ok, eu tenho a mesma coisa, só o gráfico cresce na outra direção :)
oh normas, eu tenho o mesmo, só o gráfico cresce em outra direção :)
Este é um exemplo de ligação da EA à consola python no testador, quando em cada passo há não só o cálculo da resposta da rede, mas também o treino adicional periódico.
P.S. O gráfico não é indicativo de outra passagem, lá o console vive separadamente e pode simultaneamente receber comandos de várias fontes para uma rede compartilhada
O principal é a confiabilidade e a velocidade, para que, por exemplo, o mesmo testador possa ser executado.
Aqui estou eu a gerir o meu, mesmo com aprendizagem em rede em tempo real, funciona toleravelmente bem.
https://www.youtube.com/watch?v=73iic_vMiU8&feature=youtu.be
Que tipo de pitão-lib é usado?
Tem bom aspecto. Que tipo de libra píton é usada?
Se sobre a biblioteca de idiomas, então qualquer uma das instaladas junto com bibliotecas de aplicações, só se liga a ela nas configurações do motor, na versão x32 ou x64 correspondente.
Não, quero dizer, o que é que estás a ensinar? - O package-lib? Pensei que estávamos a falar de trabalho em rede.