Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1034
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
вы намеренно игнорируете вопросы?
повтор: откуда столько предикторов?
Предикторов можно хоть миллиард сделать, моментум с шагом в один и так далее)
Только ничего дополнительного они не дадут.
вы намеренно игнорируете вопросы?
повтор: откуда столько предикторов?
Большинство этих предикторов результат: bool(high[0] > high[1]) и соответственно имеют состояние 0 или 1
Конечно, я генерирую список предикторов скриптом.
Нет смысла целенаправленно отбирать предикторы, потому что легко исключить важный из них.
Большинство этих предикторов результат: bool(high[0] > high[1]) и соответственно имеют состояние 0 или 1
Конечно, я генерирую список предикторов скриптом.
Нет смысла целенаправленно отбирать предикторы, потому что легко исключить важный из них.
Вам нужно брать не кол-вом а трансформацией исходных нескольких до того состояния, пока классы не станут хорошо сепарабельными, с контролем ошибок на ООС
Предикторов можно хоть миллиард сделать, моментум с шагом в один и так далее)
Только ничего дополнительного они не дадут.
Если предиктор не будет частью леса, то ничего плохого от этого не будет. Возможно, этот предиктор проявит себя в другом варианте случайного леса.
Мы обсуждаем массив в 7000 doubles, который занимает мало оперативной памяти и обходится за считанные наносекунды. Нет никакого ощутимого тормоза при интерпретации 500 деревьев с 7000 предикторов. Если не верите, то ставьте Spark и проверяйте сами.
Вам нужно брать не кол-вом а трансформацией исходных нескольких до того состояния, пока классы не станут хорошо сепарабельными, с контролем ошибок на ООС
Оценка качества леса - это уже совершенно другая тема.
тема в эффективности подхода, ваш предложенный, мягко говоря грубо выражаясь - не эффективен
тема в эффективности подхода, ваш предложенный, мягко говоря грубо выражаясь - не эффективен
Эффективность ещё нужно доказать практическими результатами. Возможно, мой метод оценки для ценовых графиков не совпадает с классическими показателями качества, но в конечном счёте всё решает профит.
Я отвечал на вопрос "зачем нужен Spark?" Я на него ответил. Или снова будете обвинять меня, что я игнорирую вопросы?
Эффективность ещё нужно доказать практическими результатами. Возможно, мой метод оценки для ценовых графиков не совпадает с классическими показателями качества, но в конечном счёте всё решает профит.
Я отвечал на вопрос "зачем нужен Spark?" Я на него ответил. Или снова будете обвинять меня, что я игнорирую вопросы?
про спарк давно понятно, не спрашивал. Спрашивал про идею. Этот подход со спарком как раз высосан из пальца из-за неэффективного способа обучения и требуемых мощностей
То же самое можно сделать через оптимизацию в облаке МТ5 без лесов. Насчет того что на выходе у вас получается и есть ли профит не в курсе, но по идее его нет и такой алгоритм постоянно будет падать из-за оверфита
ИМХА
Я отвечал на вопрос "зачем нужен Spark?"
Вы доказывали нужность чужой системы, а показать что можете лично вы с вашей библиотекой и ответить на мой конкретный вопрос так и не смогли, а там задачка для скилс начального уровня. https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page1033#comment_8211170
На самом деле в шаблоне находятся сигналы простейшей стратегии на пересечении скользящих средних - EMA 9 и EMA 14, слегка зашумленные, для увеличения прибыльности.:)
Выкладываю полный шаблон ответа - решения с исходными сигналами, наложением индикаторов и визуального прогона в тестере одного из советников обученного на указанных сигналах.
Выкладываю советников EA_EURUSD_H1_NN - на базе нейросети, EA_EURUSD_H1_RF - на случайных лесах,
Советники тестируются на EURUSD H1 сервер MetaQuotes-Demo, ниже соответствующие графики тестирования.
...нейросеть
...случайные леса
На обоих графиках отмечен период тренировки т.е. период на котором есть обучающие сигналы, см. шаблон.
Вы доказывали нужность чужой системы, а показать что можете лично вы с вашей библиотекой и ответить на мой конкретный вопрос так и не смогли, а там задачка для скилс начального уровня. https://www.mql5.com/ru/forum/86386/page1033#comment_8211170
На самом деле в шаблоне находятся сигналы простейшей стратегии на пересечении скользящих средних - EMA 9 и EMA 14, слегка зашумленные, для увеличения прибыльности.:)
Выкладываю полный шаблон ответа - решения с исходными сигналами, наложением индикаторов и визуального прогона в тестере одного из советников обученного на указанных сигналах.
Выкладываю советников EA_EURUSD_H1_NN - на базе нейросети, EA_EURUSD_H1_RF - на случайных лесах,
Советники тестируются на EURUSD H1 сервер MetaQuotes-Demo, ниже соответствующие графики тестирования.
...нейросеть
...случайные леса
На обоих графиках отмечен период тренировки т.е. период на котором есть обучающие сигналы, см. шаблон.
NN это которая ваша секретная сетка? отличия большие
и фичи прямо одинаковые?