Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1976
![MQL5 - Язык торговых стратегий для клиентского терминала MetaTrader 5](https://c.mql5.com/i/registerlandings/logo-2.png)
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
объединить тики в условные бары больше спреда и посмотреть осталось ли что-то, с учетом спреда
Тоже можно посмотреть, скорее всего будет как с ренжами, чем больше шаг, тем меньше число прибыльных сделок.
объединить тики в условные бары больше спреда и посмотреть осталось ли что-то, с учетом спреда
спред величина внешняя. хотя корреляцию дц делает...
получилось )
Зачем Вам этот геморой? Удивляете. Всё что Вам нужно есть в Rstudio. Писать скрипты на R/Python и отлаживать их намного легче в Rstudio чем в VSCode.
Для чего Вам Python ?
Обозначьте задачи которые Вы не можете решить в R и вынуждены использовать Python.
В действительности сейчас, с библиотекой reticulate, нет таких задач, которые невозможно выполнить в R с использованием модулей Python.
Удачи
Добавил предикторы новые (всякое подобие ретурнов по моей технологии, волатильность, канал регрессии на день), вроде сносно получилось - не идеально - правдоподобно.
Но и со старыми в плюсе, 30 моделей (100%) в зеленой зоне - приятно даже и не знаю, может настройки обучения CatBoost ещё повлияли.
Вы бы хоть один код показали или описалово. А то какие-то деревья, листься.. них непонятно чем занимаетесь столько времени )
какие-то 30 моделей, какое-то че-то там..
1.5 мес. Другие не сохранил
спред очень портит картину, если параметры модели сначала подгонялись без него. Очень сильное влияние, нужно переписывать чуть ли не логику
хотя, казалось бы.. 15-минутки. Что говорить о тиках.
еще бы кривую эквити допилить для тестера, по ней можно многое понять. И еще бы сделочки на графике.
Вы бы хоть один код показали или описалово. А то какие-то деревья, листься.. них непонятно чем занимаетесь столько времени )
какие-то 30 моделей, какое-то че-то там..
Сейчас уволюсь с работы и начну писать статьи - кушать то надо на что нибудь...
Оказалось, что я не обладаю навыками подхалимничества, лицемерия, и подковерной борьбы - не выжить мне в офисных джунглях...
Сейчас уволюсь с работы и начну писать статьи - кушать то надо на что нибудь...
Оказалось, что я не обладаю навыками подхалимничества, лицемерия, и подковерной борьбы - не выжить мне в офисных джунглях...
главное не мудрить особо в статьях, а писать с ходу то что есть. Сформулировать кратко и понятно мыслю и донести. И безо всяких философских отступлений )
типа пасаны, есть такая тема, вот сделал вот че получилось.
главное не мудрить особо в статьях, а писать с ходу то что есть. Сформулировать кратко и понятно мыслю и донести. И безо всяких философских отступлений )
типа пасаны, есть такая тема, вот сделал вот че получилось.
Платят же за объемы :)))
грусть пичаль, увеличение ТФ ухудшает результат, рэнджи лучше.
Добавил МА и прореживание. Без МА прореживание работает как изменение ТФ и делает распределение нормальным. СКО = корень из шага прореживания. Если МА в 2 раза больше прореживания то имеем кошерный даунсемплинг, предсказание работает с высокой точностью, но надо тестер доделать чтобы посчитать правильное матожидание. Зигзаг готов, но не знаю в каком виде его сделать: массивы индексов с минимумами и максимумами, или один массив индексов, или сразу массив цен.
Вместо МА можно получить любой другой фильтр, только надо знать импульсную характеристику. В коде МА сделано как [1/per]*per, что развернется для per=4 в [0.25, 0.25, 0.25, 0.25]
Лес: 55.89% правильных ответов, 2.36 матожидание
Лес кумулятивные приращения: 55.89% правильных ответов, 2.36 матожидание, идентичные результаты
Все таки есть разница, приращения лучше.
С зигзагом проблемы, не понятно как ограничить минимальное изменение, постоянно микропереключения