交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 1924

 
mytarmailS:


我知道))我在前一页写了关于dbscan 的内容。)

但有了它,也会很麻烦,首先,与集群都一样会需要打转,其次,它识别新数据的速度狂慢。

我在某个地方读到过,或者说软件包计划做的,或者说在p-studio芯片中出现的--那就是集群将是手动选择的,直接用鼠标,没有听说过吗?

没有必要编造事情。这是R语言中hdbscan的最快实现。而且不需要玩弄,你只需要弄清楚参数并使用它。我在某处读到,一个人说--这不适合MO。

祝好运

 

同样的数据,但目标有三个班级

resdimX1_relabeled

 
Vladimir Perervenko:

按顺序排列。

在第一个代码中。

Error in evalq({ : object 'env' not found

如何处理它?)

Vladimir Perervenko:

没有必要编造它。这是R语言中hdbscan的最快实现。

我不是在编故事,我是从实践中说的,我说的是 "dbscan "包,试着在一个大的数据网络上训练它,然后试着识别例如只有5k的新数据,看看


VladimirPerervenko:

而且你不需要玩耍,你只需要弄清楚参数并使用它。我在某处读到,一个人说--这不适合MO。

调整参数就是我所说的玩法,它肯定不会第一次就打中那些群组,但就是这样......


我得到的东西是这样的。

嗯,这很有趣。谢谢你的提示。



而这些转换

 umap_transform(X = X1$test1$x, model = origin.sumap, n_threads = 4 L, 
                 verbose = TRUE) -> test1.sumap
这是在代替标准谓语吗? 你必须在这里提交新的数据,不是吗?
 

大家好!

也许有人可以提供建议--我面临的问题是,rf的所有经纪商都不允许使用python在mt5上打开交易(alfa-forex、BKS、FINAM、just2trade)。所有经纪商都给出了一个错误:"comment=不支持的 填充模式"。同时,我的交易是在MT5开发商的MetaQuotes演示中进行的。

请告知如何处理这个问题?有没有人找到一个可靠的经纪人,允许用python进行交易?

 
Elvin Nasirov:

大家好!

也许有人能告诉我,我遇到了一个问题,那就是RF的所有经纪商都不允许使用python在MT5上开立交易(Alfa-forex、BKS、FINAM、just2trade)。

所有经纪商都给出了一个错误:"comment=不支持的填充模式"同时,我的交易在 MetaQuotes 演示版上用MT5开发者开盘很好。

请告知如何处理这个问题。

试试order_send 的例子,但用'ORDER_FILLING'来代替

    "type_filling": mt5.ORDER_FILLING_RETURN,

使用'ORDER_FILLING_FOK'或'ORDER_FILLING_IOC'代替。

Документация по MQL5: Интеграция / MetaTrader для Python / order_send
Документация по MQL5: Интеграция / MetaTrader для Python / order_send
  • www.mql5.com
[in]  Структура типа MqlTradeRequest, которая описывает требуемое торговое действие. Обязательный неименованный параметр. Пример заполнения запроса и состав перечислений смотрите ниже. Идентификатор эксперта. Позволяет организовать аналитическую обработку торговых ордеров. Каждый эксперт может выставлять свой собственный уникальный...
 
Vladimir Karputov:

试试order_send 的例子,只是将

使用'ORDER_FILLING_FOK'或'ORDER_FILLING_IOC'。

弗拉基米尔。

有帮助,谢谢你!!!。

 
mytarmailS:



而这些转变。

这是不是代替了标准的预测? 你必须在这里输入新的数据,不是吗?

是的,它是一种前缀。而这正是这个套餐的主要优势。

 
Vladimir Perervenko:

是的,这是种完美。而这是这套方案的主要优势。

好吧,在 "umap "包中,你可以只使用预测来进行预测,但我没有听说过添加目标的事情。在任何情况下,感谢新的Axpyrians。

这些结果如何? 用这套方案进行分类是否更好?

 
没有地方研究出对输入进行规范化的最佳方法:增量、减量、滑动窗口?
 
Rorschach:
没有地方研究出使输入正常化的最佳方法:增量、减量ma、滑动窗口?

https://github.com/philipperemy/fractional-differentiation-time-series

你需要进行区分,直到通过ADF检验,即增量成为静止的。但也有可能走得更远一些。

关键是一方面要把数据保持在已知的神经网络范围内,另一方面要尽可能少地丢失信息。

philipperemy/fractional-differentiation-time-series
philipperemy/fractional-differentiation-time-series
  • philipperemy
  • github.com
The animation shows the derivative operator oscillating between the antiderivative (α=−1: y = ​1⁄2⋅x2) and the derivative (α = +1: y = 1) of the simple function y = x continuously.