Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 554
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
Не забывайте что любое резервирование данных ведёт к отсрочки вступления модели в бой. Что на прямую влияет на качество полученных сигналов после....
Лично для себя выбрал следующую методику. Модель полученныю на сигналах Buy, я переворачиваю и тестирую на этом же самом учатске рынка, но для сигналов Sell. Тем самым не теряю драгоценное время и адекватно оцениваю возможности модели. ИМХО
Кстати да. Контрольный участок может быть и до участка трайн. Я тоже так делаю, но у меня классификация, ей порядок не важен. В случае прогноза или регрессии порядок следования данных ВАЖЕН.
Но в моём случае с разделением на Buy и Sell самый вариант, потому как контрольный участок приходится на тот же самый период рынка что и участок обучения. Просто данные диаметральны, но все законы и новости которые действуют на данный момент одинаковы как для участка тренировки, так и для контрольного участка. В этом случае торговля начинается сразу после участка Трейн, что потенциально увеличивает время работы ТС.
Лично для себя выбрал следующую методику. Модель полученныю на сигналах Buy, я переворачиваю и тестирую на этом же самом учатске рынка, но для сигналов Sell. Тем самым не теряю драгоценное время и адекватно оцениваю возможности модели. ИМХО
А почему бы сразу не обучить единую модель со значениями Buy и Sell на выходе, например от 1.0 до -1.0, а всё что возле 0.0 - флэт?
Я хочу попробовать обучить и тестировать модель по классической методике с train|valid|test. Если модель будет рабочая, то test сделаю реальной торговлей, т.е. в НС подаю train|valid и на полученных настройках запускаю реальную торговлю. А может и одного train достаточно? Чтобы обучение было впритык к моменту реальной торговли. Валидировать в крайнем случае можно на данных до train участка.
Тут спорят о количестве и последовательности участков тренинга, теста, валидации, но не говорят о кросс-валидации, наверное это все используют по умолчанию или не использует никто...
При кросс-валидацию читал, что ее используют, когда данных мало и надо хоть на чем то повалидировать. На форексе данных много - миллионы минутных баров на несколько лет. Думаю никто не использует.
При кросс-валидацию чиал, что ее используют, когда данных мало и надо хоть на чем то повалидировать. На форексе данных много миллионы минутных баров на несколько лет. Думаю никто не использует.
А почему бы сразу не обучить единую модель со значениями Buy и Sell на выходе, например от 1.0 до -1.0, а всё что возле 0.0 - флэт?
Та не... не наш метод. Обучая сразу на бай и селл исчезает участок контрольный....
Хорошая идея и полезная MT5 библиотека, только синхронизироваться с файлом питоновского скрипта, ИМХО довольно хлопотная задача.
Думаю лучше напрямую синхронизировать MQL переменные c переменными питона через локальный словарь и выполнять фрагменты Python кода прямо из строковых констант в коде советника.
Вот я пробовал тест, компилирую bcc64 с командной строки - прекрасно работает в питоне 3.6:
Не плохо было бы добавить такой функционал в вашу библиотеку, я уже собирался было свою писать, но пока, к сожалению занят библиотекой П-нет под питон.
Кстати я писал об этой, новой нейросети тут в ветке, по предварительным результатам тестов на примерах c Ирисами Фишера она обучается на три порядка быстрее чем DNN в TensorFlow, при равных тестовых результатах.
Я подумаю над этим. Из моей библиотеки можно запустить любой скрипт Питон и выполнить любую функцию из него. Библиотека получилась не сложной. Думаю мне и многим другим ее хватит.
Я подумаю над этим. Из моей библиотеки можно запустить любой скрипт Питон и выполнить любую функцию из него. Библиотека получилась не сложной. Думаю мне и многим другим ее хватит.
Пожалуй так. То что библиотека будет изменяться это очень вероятно. Сейчас у меня задачи освоить Питон на продвинутом уровне и освоить data science. Все время на это. А когда будет готова работоспособная модель. Уже буду думать как прикрутить ее к МТ.
В соседней ветке Ренат написал что собираются прикрутить Питон, Р и С#. Только я не понял просто можно будет работать в Метаежиторе или интеграция с MQL. Просто работа в Метоедиторе это не особо целесообразно, редакторов кода хватает. Скорее всего интеграция. Вот это будет круто. А моя работа над интеграцией Питон это временное решение.