Ivan Negreshniy , 나는 뭔가를 이해하지 못해서 CatBoost에서 모델을 만들었습니다. 그리고 그것이 연결되어야 하는 방식은 어드바이저에서 파이썬으로 가는 브리지/채널의 구성입니다. 이를 통해 예측자 값이 전송되고 반대 방향으로 계산 결과가 얻어집니다 - 특정 클래스?
내가 이해하는 한 CatBoost를 사용하면 모델 코드를 언로드할 수 있는데 이해가 안 되지만 전문가가 평가할 수 있도록 첨부하겠습니다. 어떻게든 MQL에 통합한 다음 파이썬을 사용하지 않는 것이 가능하지 않습니까? ? 그리고 CatBoost에는 C++로 된 라이브러리가 있는데 MQL에서 작동하도록 만든 다음 일반적으로 python이나 콘솔 명령을 사용하지 않도록 할 수 있습니까?
그리고 여기에서 명확하지 않은 것은 생성, 구성, 교육 등을 포함하여 어드바이저로부터 직접 데이터 및 모델을 사용하여 작업하는 종단 간 자동화에 브리지가 필요하며 CatBoost가 파일에 덤프하는 것은 직렬화입니다. 특정 모델 b. 계산에만 사용됩니다.
물론 에디터에서 이 파일들을 어지럽히고 이를 기반으로 어드바이저를 생성할 수도 있지만, 딱딱한 로직을 가진 일반 어드바이저와 크게 다르지 않을 것이고, 이것이 목표라면 IMHO라면 훨씬 쉽게 달성할 수 있습니다. 내가 제안한 템플릿을 사용하여 교육을 통해 . https://www.mql5.com/ru/forum/270216
모든 것이 거기에서 자동으로 훈련되고 생성되고 각 트리의 코드가 별도의 논리 함수로 변환되므로 다음을 수행할 수 있습니다. 더 쉽게 분석하고 더 빠르게 실행할 수 있습니다. 완료하면 비교할 수 있습니다.
그리고 여기서 명확하지 않은 것은 생성, 구성, 교육 등을 포함하여 어드바이저에서 직접 데이터 및 모델을 사용하여 작업하는 종단 간 자동화에 브리지가 필요하다는 것입니다.
이해, 즉 이것은 주로 MO 라이브러리 작업을 위한 고유한 인터페이스를 만드는 기능입니다. 맞습니까? 이것은 이제 exe 파일의 활성화와 이에 대한 명령 제출을 통해 동일한 인터페이스를 만들 계획이라는 사실과 동일합니다. 일반적으로 예, 파이썬을 통해 이것을 하는 것은 흥미롭지만 불행히도 저는 그러한 지식이 없습니다.
이반 네그레쉬니 :
CatBoost가 파일에 덤프하는 것은 특정 모델의 직렬화입니다. 계산에만 사용됩니다.
물론 에디터에서 이 파일들을 어지럽히고 이를 기반으로 어드바이저를 생성할 수도 있지만, 딱딱한 로직을 가진 일반 어드바이저와 크게 다르지 않을 것이고, 이것이 목표라면 IMHO라면 달성하기 훨씬 쉽습니다. 내가 제안한 템플릿을 사용하여 교육을 통해 . https://www.mql5.com/ru/forum/270216
이 코드를 이해하고 있다면 읽을 수 있는 형식으로 변환하는 방법을 알려주거나 알려줄 수 있습니다. 예를 들어 R에서 모델을 처리한 후 나뭇잎에 대해 어떻게 수행하는지와 같이 각 규칙에 완전한 설명을 제공합니다.
모든 것이 거기에서 자동으로 훈련되고 생성되고 각 트리의 코드가 별도의 논리 함수로 변환되므로 다음을 수행할 수 있습니다. 더 쉽게 분석하고 더 빠르게 실행할 수 있습니다. 완료하면 비교할 수 있습니다.
목표는 모델을 얻는 것뿐만 아니라 잎사귀를 얻고 평가한 다음 이 잎사귀를 기반으로 새 모델을 생성하는 것입니다.
나는 그 주제를 읽고 읽었지만 무언가를 잘 이해하지 못했습니다. 자동 네트워크 구축 프로세스는 베어 표시기 및 마크업을 기반으로 귀하에 의해 생성되었으며 정보는 템플릿에 따라 전송되며 표시기 후처리가 있습니다. 나는 빛을 원하지 않는다는 내 자신의 지표 중 일부를 사용합니다. 즉,이 방법을 사용할 수 없으며 다시 - 잎을 얻을 수 없습니다 ...
1. 이것은 시장에 대한 나의 비전입니다. 가격은 하루가 시작될 때 ATR에 의해 결정된 이동 계획이 있으며 장애물(저항 수준(시장 참가자의 거래 결정 수락/수정 수준), 지표 포함)에 따라, 이 계획이 실행되거나 실행되지 않습니다. 예측자는 이동 계획과 관련하여 이러한 장애물을 설명합니다. 글쎄, 이것이 그래픽으로 보이는 방식입니다 - ATR 범위에 의한 그리드와 내부에는 다른 표시기가 있습니다
2. CatBoost - 설정하는 데 도움을 주었습니다. 또한 R에서 모델을 생성하는 이전 접근 방식보다 분명히 더 빠르게 작동하며 동시에 더 효율적인 것으로 판명되었습니다. 정상적인 문서, DOS를 통한 명령이 있습니다. :) Deductor Studio와 같은 다른 도구와 비교할 때 더 안정적으로 나오고 모델이 더 잘 나오고 후자는 유료이지만 여기에서는 모든 것이 무료입니다.
이해, 즉 이것은 주로 MO 라이브러리 작업을 위한 고유한 인터페이스를 만드는 기능입니다. 맞습니까? 이것은 이제 exe 파일의 활성화와 이에 대한 명령 제출을 통해 동일한 인터페이스를 만들 계획이라는 사실과 동일합니다. 일반적으로 예, 파이썬을 통해 이것을 하는 것은 흥미롭지만 불행히도 저는 그러한 지식이 없습니다.
이 코드를 이해하고 있다면 읽을 수 있는 형식으로 변환하는 방법을 알려주거나 알려줄 수 있습니다. 예를 들어 R에서 모델을 처리한 후 나뭇잎에 대해 어떻게 수행하는지와 같이 각 규칙에 완전한 설명을 제공합니다.
이 코드의 암호화 알고리즘을 이해할 수 없습니다. 이에 대한 설명/해석기를 만들 수 있습니까(아마도 유료)?
목표는 모델을 얻는 것뿐만 아니라 잎사귀를 얻고 평가한 다음 이 잎사귀를 기반으로 새 모델을 생성하는 것입니다.
나는 그 주제를 읽고 읽었지만 무언가를 잘 이해하지 못했습니다. 자동 네트워크 구축 프로세스는 베어 표시기 및 마크업을 기반으로 귀하에 의해 생성되었으며 정보는 템플릿에 따라 전송되며 표시기 후처리가 있습니다. 나는 빛을 원하지 않는다는 내 자신의 지표 중 일부를 사용합니다. 즉,이 방법을 사용할 수 없으며 다시 - 잎을 얻을 수 없습니다 ...
왜 m.b인지 이해가 안됩니다. 결정 트리의 분할과 잎을 수동으로 편집해야 하지만 모든 분기를 자동으로 논리 연산자로 변환하지만 솔직히 말해서 내가 직접 수정했는지 기억이 나지 않습니다.
그리고 일반적으로 자신감이 어디에서 오는지 CatBoost 코드를 파헤칠 가치가 있습니까?
예를 들어, 위의 신경망에 대한 파이썬 테스트를 설정하고 곱셈 테이블에 대해 2씩 훈련했으며 이제 나무와 숲(DecisionTree, RandomForest, CatBoost)을 테스트하는 데 사용했습니다.
import catboost
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from catboost import CatBoostRegressor
x = [[ 1 , 2 ],[ 2 , 2 ],[ 3 , 2 ],[ 4 , 2 ],[ 5 , 2 ],[ 6 , 2 ],[ 7 , 2 ],[ 8 , 2 ],[ 9 , 2 ]]
y = [ 2 , 4 , 6 , 8 , 10 , 12 , 14 , 16 , 18 ]
print( '-------- 1 DecisionTree' )
tree = DecisionTreeRegressor().fit(x,y)
for ix in x: print( ' {:2.2f}*{:2.2f}={:2.2f} ' .format(ix[ 0 ],ix[ 1 ],tree.predict([ix])[ 0 ]))
print( '-------- RandomForest 10 Tree' )
regr = RandomForestRegressor(n_estimators= 10 ).fit(x,y)
for ix in x: print( ' {:2.2f}*{:2.2f}={:2.2f} ' .format(ix[ 0 ],ix[ 1 ],regr.predict([ix])[ 0 ]))
print( '-------- CatBoost 10 Tree' )
cat = CatBoostRegressor(iterations= 10 , verbose=False).fit(x,y)
for ix in x: print( ' {:2.2f}*{:2.2f}={:2.2f} ' .format(ix[ 0 ],ix[ 1 ],cat.predict([ix])[ 0 ]))
그리고 여기에 결과가 있습니다. 두 배 2 - 0 5와 같이 CatBoost에 찬성하지 않는다는 것이 분명합니다. :)
Ivan Negreshniy , 나는 뭔가를 이해하지 못해서 CatBoost에서 모델을 만들었습니다. 그리고 그것이 연결되어야 하는 방식은 어드바이저에서 파이썬으로 가는 브리지/채널의 구성입니다. 이를 통해 예측자 값이 전송되고 반대 방향으로 계산 결과가 얻어집니다 - 특정 클래스?
내가 이해하는 한 CatBoost를 사용하면 모델 코드를 언로드할 수 있는데 이해가 안 되지만 전문가가 평가할 수 있도록 첨부하겠습니다. 어떻게든 MQL에 통합한 다음 파이썬을 사용하지 않는 것이 가능하지 않습니까? ? 그리고 CatBoost에는 C++로 된 라이브러리가 있는데 MQL에서 작동하도록 만든 다음 일반적으로 python이나 콘솔 명령을 사용하지 않도록 할 수 있습니까?
그리고 여기에서 명확하지 않은 것은 생성, 구성, 교육 등을 포함하여 어드바이저로부터 직접 데이터 및 모델을 사용하여 작업하는 종단 간 자동화에 브리지가 필요하며 CatBoost가 파일에 덤프하는 것은 직렬화입니다. 특정 모델 b. 계산에만 사용됩니다.
물론 에디터에서 이 파일들을 어지럽히고 이를 기반으로 어드바이저를 생성할 수도 있지만, 딱딱한 로직을 가진 일반 어드바이저와 크게 다르지 않을 것이고, 이것이 목표라면 IMHO라면 훨씬 쉽게 달성할 수 있습니다. 내가 제안한 템플릿을 사용하여 교육을 통해 . https://www.mql5.com/ru/forum/270216
모든 것이 거기에서 자동으로 훈련되고 생성되고 각 트리의 코드가 별도의 논리 함수로 변환되므로 다음을 수행할 수 있습니다. 더 쉽게 분석하고 더 빠르게 실행할 수 있습니다. 완료하면 비교할 수 있습니다.
처음에는 나를 위해 힘들었어요.
대부분의 예측 변수는 여러 지표이며 일일 ATR에 적합 합니다. 시계열에 대한 나머지 작업은 예측 변수를 특성화하는 것입니다.
두 가지 질문이 있습니다
1) 설명해주세요. 그것은 무엇을 의미합니까 - 많은 지표와 일일 ATR에 포함
2) 왜 켓버스트인가? 다른 부스트보다 확실히 나은가요? 또는 숲
그리고 여기서 명확하지 않은 것은 생성, 구성, 교육 등을 포함하여 어드바이저에서 직접 데이터 및 모델을 사용하여 작업하는 종단 간 자동화에 브리지가 필요하다는 것입니다.
이해, 즉 이것은 주로 MO 라이브러리 작업을 위한 고유한 인터페이스를 만드는 기능입니다. 맞습니까? 이것은 이제 exe 파일의 활성화와 이에 대한 명령 제출을 통해 동일한 인터페이스를 만들 계획이라는 사실과 동일합니다. 일반적으로 예, 파이썬을 통해 이것을 하는 것은 흥미롭지만 불행히도 저는 그러한 지식이 없습니다.
CatBoost가 파일에 덤프하는 것은 특정 모델의 직렬화입니다. 계산에만 사용됩니다.
물론 에디터에서 이 파일들을 어지럽히고 이를 기반으로 어드바이저를 생성할 수도 있지만, 딱딱한 로직을 가진 일반 어드바이저와 크게 다르지 않을 것이고, 이것이 목표라면 IMHO라면 달성하기 훨씬 쉽습니다. 내가 제안한 템플릿을 사용하여 교육을 통해 . https://www.mql5.com/ru/forum/270216
이 코드를 이해하고 있다면 읽을 수 있는 형식으로 변환하는 방법을 알려주거나 알려줄 수 있습니다. 예를 들어 R에서 모델을 처리한 후 나뭇잎에 대해 어떻게 수행하는지와 같이 각 규칙에 완전한 설명을 제공합니다.
이 코드의 암호화 알고리즘을 이해할 수 없습니다. 이에 대한 설명/해석기를 만들 수 있습니까(아마도 유료)?
이것이 목표라면 IMHO, 내가 제안한 템플릿의 도움으로 교육을 통해 훨씬 쉽게 달성할 수 있습니다. https://www.mql5.com/ru/forum/270216
모든 것이 거기에서 자동으로 훈련되고 생성되고 각 트리의 코드가 별도의 논리 함수로 변환되므로 다음을 수행할 수 있습니다. 더 쉽게 분석하고 더 빠르게 실행할 수 있습니다. 완료하면 비교할 수 있습니다.
목표는 모델을 얻는 것뿐만 아니라 잎사귀를 얻고 평가한 다음 이 잎사귀를 기반으로 새 모델을 생성하는 것입니다.
나는 그 주제를 읽고 읽었지만 무언가를 잘 이해하지 못했습니다. 자동 네트워크 구축 프로세스는 베어 표시기 및 마크업을 기반으로 귀하에 의해 생성되었으며 정보는 템플릿에 따라 전송되며 표시기 후처리가 있습니다. 나는 빛을 원하지 않는다는 내 자신의 지표 중 일부를 사용합니다. 즉,이 방법을 사용할 수 없으며 다시 - 잎을 얻을 수 없습니다 ...
두 가지 질문이 있습니다
1) 설명 부탁드립니다. 그것은 무엇을 의미합니까 - 많은 지표와 일일 ATR에 포함
2) 왜 켓버스트인가? 다른 부스트보다 확실히 나은가요? 또는 숲
1. 이것은 시장에 대한 나의 비전입니다. 가격은 하루가 시작될 때 ATR에 의해 결정된 이동 계획이 있으며 장애물(저항 수준(시장 참가자의 거래 결정 수락/수정 수준), 지표 포함)에 따라, 이 계획이 실행되거나 실행되지 않습니다. 예측자는 이동 계획과 관련하여 이러한 장애물을 설명합니다. 글쎄, 이것이 그래픽으로 보이는 방식입니다 - ATR 범위에 의한 그리드와 내부에는 다른 표시기가 있습니다
MetaTrader 거래 플랫폼의 스크린샷
시-9.18, M1, 2018.08.30
JSC '오프닝 브로커', MetaTrader 5, Real
기억을 위해
2. CatBoost - 설정하는 데 도움을 주었습니다. 또한 R에서 모델을 생성하는 이전 접근 방식보다 분명히 더 빠르게 작동하며 동시에 더 효율적인 것으로 판명되었습니다. 정상적인 문서, DOS를 통한 명령이 있습니다. :) Deductor Studio와 같은 다른 도구와 비교할 때 더 안정적으로 나오고 모델이 더 잘 나오고 후자는 유료이지만 여기에서는 모든 것이 무료입니다.
아마도 당신은 관심을 가질 것입니다, 우연히
최적화 프로그램을 통해 트리를 더 정확하게 구축하여 트리 최적화에 대한 시스템을 활성화하고 싶습니다. 흥미로운 주제이지만 어디에서 시작해야 하는지도 알 수 있습니다. :))
https://explained.ai/
신경써줘서 고마워!
언어 장벽은 읽기를 고통스럽게 만들고 번역가는 텍스트를 어리 석거나 웃기게 만듭니다 ... 아아.
크롬용 구글 번역기 플러그인을 사용하여 1단어를 번역합니다.
나는 크롬에서 ImTranslator 플러그인을 사용하는데, 바로 단락을 번역할 때, 단어를 선택하고 컨텍스트 메뉴를 우클릭할 때 정상적으로 작동합니다.
구글 클릭하지마
플러그인이란 무엇입니까? 예전에는 Chrome에서 작동하다가 중지되었으며 그렇게 설정하는 방법을 모르겠습니다.
이해, 즉 이것은 주로 MO 라이브러리 작업을 위한 고유한 인터페이스를 만드는 기능입니다. 맞습니까? 이것은 이제 exe 파일의 활성화와 이에 대한 명령 제출을 통해 동일한 인터페이스를 만들 계획이라는 사실과 동일합니다. 일반적으로 예, 파이썬을 통해 이것을 하는 것은 흥미롭지만 불행히도 저는 그러한 지식이 없습니다.
이 코드를 이해하고 있다면 읽을 수 있는 형식으로 변환하는 방법을 알려주거나 알려줄 수 있습니다. 예를 들어 R에서 모델을 처리한 후 나뭇잎에 대해 어떻게 수행하는지와 같이 각 규칙에 완전한 설명을 제공합니다.
이 코드의 암호화 알고리즘을 이해할 수 없습니다. 이에 대한 설명/해석기를 만들 수 있습니까(아마도 유료)?
목표는 모델을 얻는 것뿐만 아니라 잎사귀를 얻고 평가한 다음 이 잎사귀를 기반으로 새 모델을 생성하는 것입니다.
나는 그 주제를 읽고 읽었지만 무언가를 잘 이해하지 못했습니다. 자동 네트워크 구축 프로세스는 베어 표시기 및 마크업을 기반으로 귀하에 의해 생성되었으며 정보는 템플릿에 따라 전송되며 표시기 후처리가 있습니다. 나는 빛을 원하지 않는다는 내 자신의 지표 중 일부를 사용합니다. 즉,이 방법을 사용할 수 없으며 다시 - 잎을 얻을 수 없습니다 ...
왜 m.b인지 이해가 안됩니다. 결정 트리의 분할과 잎을 수동으로 편집해야 하지만 모든 분기를 자동으로 논리 연산자로 변환하지만 솔직히 말해서 내가 직접 수정했는지 기억이 나지 않습니다.
그리고 일반적으로 자신감이 어디에서 오는지 CatBoost 코드를 파헤칠 가치가 있습니까?
예를 들어, 위의 신경망에 대한 파이썬 테스트를 설정하고 곱셈 테이블에 대해 2씩 훈련했으며 이제 나무와 숲(DecisionTree, RandomForest, CatBoost)을 테스트하는 데 사용했습니다.
그리고 여기에 결과가 있습니다. 두 배 2 - 0 5와 같이 CatBoost에 찬성하지 않는다는 것이 분명합니다. :)
그러나 수천 그루의 나무를 사용하면 결과가 향상됩니다.왜 m.b인지 이해가 안됩니다. 의사 결정 트리의 분할과 잎을 수동으로 편집해야 하지만 모든 분기를 자동으로 논리 연산자로 변환하지만 솔직히 말해서 직접 수정했는지 기억이 나지 않습니다.
그리고 일반적으로 자신감이 어디에서 오는지 CatBoost 코드를 파헤칠 가치가 있습니까?
예를 들어, 위의 신경망에 대한 파이썬 테스트를 설정하고 곱셈 테이블에 대해 2씩 훈련했으며 이제 나무와 숲(DecisionTree, RandomForest, CatBoost)을 테스트하는 데 사용했습니다.
그리고 여기에 결과가 있습니다. 두 배 2 - 0 5와 같이 CatBoost에 찬성하지 않는다는 것이 분명합니다. :)
뭐, 포레스트나 부스팅이 구구단을 감당할 수 없는 건 아니겠지
뭐, 포레스트나 부스팅이 구구단을 감당할 수 없는 건 아니겠지