Обсуждение статьи "Метамодели в машинном обучении и трейдинге: Оригинальный тайминг торговых приказов" - страница 10

[Inquiring]

Maxim Dmitrievsky #:
Не вижу там прогнозов. Так и до эпилепсии недолго довести, как в некоторых японских мультиках, поаккуратней с этим.

Это из учебника по нелинейной динамике. Что интересно, вся картинка задается одной рекуррентной формулой. То есть, зная место, где находишься и направление движения, можно с большой долей вероятности сказать, где будешь через некоторое время.

По поводу предыдущей картинки. У меня нет желания поразить кого-нибудь своим суперпрогнозом или граалем, я и указал - 10% от объема работ уже сделано. 

[Maxim Dmitrievsky]

Inquiring #:

Это из учебника по нелинейной динамике. Что интересно, вся картинка задается одной рекуррентной формулой. То есть, зная место, где находишься и направление движения, можно с большой долей вероятности сказать, где будешь через некоторое время.

По поводу предыдущей картинки. У меня нет желания поразить кого-нибудь своим суперпрогнозом или граалем, я и указал - 10% от объема работ уже сделано. 

Остаётся пожелать удачи 

[Inquiring]

Maxim Dmitrievsky #:
Остаётся пожелать удачи 

спасибо.

[djgagarin]

Здравствуйте!

Заинтересовали ваши статьи, интересно было по изучать. Спасибо за такую работу.

Ни разу не сталкивался с переводом сети в *.mqh библиотеку. А возможно ли такой перевод CNN сети?

У меня связка юпитера с терминалом через файлы передачи данных, что не очень то удобно.

Хотелось бы также реализовать. Подскажите где поискать.

Спасибо. 

[Maxim Dmitrievsky]

djgagarin #:

Здравствуйте!

Заинтересовали ваши статьи, интересно было по изучать. Спасибо за такую работу.

Ни разу не сталкивался с переводом сети в *.mqh библиотеку. А возможно ли такой перевод CNN сети?

У меня связка юпитера с терминалом через файлы передачи данных, что не очень то удобно.

Хотелось бы также реализовать. Подскажите где поискать.

Спасибо. 

здравствуйте, конечно можно переписать архитектуру сети и потом сохранять веса для нее при каждом переобучении в файл или сразу mqh

может быть можно использовать готовое, по типу 

сам сетями не занимаюсь, поэтому по сложности переноса не подскажу, наверное от сложности сети зависит

[Aleksey Vyazmikin]

Получаю предупреждение

Warning (from warnings module):
  File "D:\FX\Python\meta_modeling.py", line 26
    pFixed['time'] = pd.to_datetime(pFixed['time'], infer_datetime_format=True)
UserWarning: The argument 'infer_datetime_format' is deprecated and will be removed in a future version. A strict version of it is now the default, see https://pandas.pydata.org/pdeps/0004-consistent-to-datetime-parsing.html. You can safely remove this argument.

Не ясно, критично это или нет для корректной работы, и как исправить?

def get_prices() -> pd.DataFrame:
    p = pd.read_csv('EURUSDMT5.csv', delim_whitespace=True)
    pFixed = pd.DataFrame(columns=['time', 'close'])
    pFixed['time'] = p['<DATE>'] + ' ' + p['<TIME>']
    pFixed['time'] = pd.to_datetime(pFixed['time'], infer_datetime_format=True)
    pFixed['close'] = p['<CLOSE>']
    pFixed.set_index('time', inplace=True)
    pFixed.index = pd.to_datetime(pFixed.index, unit='s')
    pFixed = pFixed.dropna()
    pFixedC = pFixed.copy()

[Maxim Dmitrievsky]

Aleksey Vyazmikin #:

Получаю предупреждение

Не ясно, критично это или нет для корректной работы, и как исправить?

В новом пандасе замените на 

format='mixed'

[Aleksey Vyazmikin]

Maxim Dmitrievsky #:

В новом пандасе замените на 

format='mixed'

Да, получилось, спасибо.

В статье есть непонятные моменты:

"Выбор предикторов и разметка сделок происходит автоматически." - не смог найти в статье, где описан автоматический способ выбора предикторов?

"Теперь данные подготовлены для обучения. Можно сделать дополнительную переразметку основных меток ('labels') согласно вторым меткам ('meta_labels'), то есть удалить из датасета все сделки, которые оказались убыточными."

А как это удаление происходит при применении модели на новых данных в советнике?

Вообще не могу понять - почему на начальном этапе разметка разная получается. Это просто искусственно сделано, и можно так не делать?

[Maxim Dmitrievsky]

Aleksey Vyazmikin #:

Да, получилось, спасибо.

В статье есть непонятные моменты:

"Выбор предикторов и разметка сделок происходит автоматически." - не смог найти в статье, где описан автоматический способ выбора предикторов?

"Теперь данные подготовлены для обучения. Можно сделать дополнительную переразметку основных меток ('labels') согласно вторым меткам ('meta_labels'), то есть удалить из датасета все сделки, которые оказались убыточными."

А как это удаление происходит при применении модели на новых данных в советнике?

Вообще не могу понять - почему на начальном этапе разметка разная получается. Это просто искусственно сделано, и можно так не делать?

Там наверное имелось в виду, что признаки и метки строятся через функции, поэтому автоматически.

При применении на новых данных уже обученная модель же используется, не надо ничего удалять.

Разметка разная - выбран случайный семплер сделок, потому что мы не знаем как надо правильно разметить график. Если много раз случайно разметить график и много раз перезапустить обучение, то, по закону больших чисел….

[Maxim Dmitrievsky]

Если хотите одинаково - сделайте min и max продолжительность сделки одинаковыми, min=max

Если бы мы знали как правильно, но мы не знаем как правильно…

Можно подставить любую функцию авторазметки, в этом гибкость подхода.