트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2098

 
막심 드미트리예프스키 :
네 웃기네요 참고하겠습니다

일부 GPT-3에서는 코티르를 밀어낼 수도 있습니다.

 
로르샤흐 :

일부 GPT-3에서는 코티르를 밀어낼 수도 있습니다.

kotir를 그림으로 번역하는 것은 비용이 많이 들 뿐이므로 1차원 컨볼루션을 선호합니다.
 

github에서 jupyter 노트북으로 *.ipynb 파일을 다운로드하는 방법은 무엇입니까?


추가: 질문이 제거되었습니다. 무언가를 눌렀고 다운로드 버튼이 나타납니다.

 
블라디미르 카르푸토프 :

github에서 jupyter 노트북으로 *.ipynb 파일을 다운로드하는 방법은 무엇입니까?


추가: 질문이 제거되었습니다. 무언가를 눌렀고 다운로드 버튼이 나타납니다.

블라디미르, 당신은 지금 우리와 함께 어두운 면에 있습니까?

 
내 기사가 게시 되었습니다. 읽어보시고 비판하시길 바랍니다 :)
Машинное обучение от Яндекс (CatBoost) без изучения Phyton и R
Машинное обучение от Яндекс (CatBoost) без изучения Phyton и R
  • www.mql5.com
Уважаемый читатель, в настоящей статье я опишу процесс создания моделей, описывающих закономерность рынка при ограниченном наборе переменных и наличии гипотезы о закономерности его поведения, являющихся результатом работы алгоритма машинного обучения CatBoost от Яндекса. Для получения моделей не потребуется знание таких языков программирования...
 
막심 드미트리예프스키 :

블라디미르, 당신은 지금 우리와 함께 어두운 면에 있습니까?

막 배우는데...

 
막심 드미트리예프스키 :

블라디미르, 당신은 지금 우리와 함께 어두운 면에 있습니까?

와우, 당신은 이미 면을 나눠주고 있습니다! 쿠어 난 물이 아니야!!!!! :-)))))
 

DataFrame의 처음 5개 행을 인쇄할 수 없습니다.

배포판 'data folder'\Scripts\Python\copy_rates_from.py'에서 스크립트를 가져와서 다음 줄을 추가합니다 .

from datetime import datetime
import MetaTrader5 as mt5
# выведем данные о пакете MetaTrader5
print("MetaTrader5 package author: ",mt5.__author__)
print("MetaTrader5 package version : ",mt5.__version__)

# импортируем модуль pandas для вывода полученных данных в табличной форме
import pandas as pd
pd.set_option('display.max_columns', 500 ) # сколько столбцов показываем
pd.set_option('display.width', 1500 )      # макс. ширина таблицы для показа
# импортируем модуль pytz для работы с таймзоной
import pytz

# установим подключение к терминалу MetaTrader 5
if not mt5.initialize():
    print("initialize() failed")
    mt5.shutdown()

# установим таймзону в UTC
timezone = pytz.timezone("Etc/UTC")
# создадим объект datetime в таймзоне UTC, чтобы не применялось смещение локальной таймзоны
utc_from = datetime ( 2020 , 1 , 10 , tzinfo=timezone)
# получим 10 баров с EURUSD H4 начиная с 01.10 . 2020 в таймзоне UTC
rates = mt5.copy_rates_from("EURUSD", mt5.TIMEFRAME_H4, utc_from, 10 )

# завершим подключение к терминалу MetaTrader 5
mt5.shutdown()
# выведем каждый элемент полученных данных на новой строке
print("Выведем полученные данные как есть")
for rate in rates:
    print(rate)

# создадим из полученных данных DataFrame
rates_frame = pd.DataFrame(rates)

from datetime import datetime
import MetaTrader5 as mt5
# выведем данные о пакете MetaTrader5
print("MetaTrader5 package author: ",mt5.__author__)
print("MetaTrader5 package version : ",mt5.__version__)

# импортируем модуль pandas для вывода полученных данных в табличной форме
import pandas as pd
pd.set_option('display.max_columns', 500 ) # сколько столбцов показываем
pd.set_option('display.width', 1500 )      # макс. ширина таблицы для показа
# импортируем модуль pytz для работы с таймзоной
import pytz

# установим подключение к терминалу MetaTrader 5
if not mt5.initialize():
    print("initialize() failed")
    mt5.shutdown()

# установим таймзону в UTC
timezone = pytz.timezone("Etc/UTC")
# создадим объект datetime в таймзоне UTC, чтобы не применялось смещение локальной таймзоны
utc_from = datetime ( 2020 , 1 , 10 , tzinfo=timezone)
# получим 10 баров с EURUSD H4 начиная с 01.10 . 2020 в таймзоне UTC
rates = mt5.copy_rates_from("EURUSD", mt5.TIMEFRAME_H4, utc_from, 10 )

# завершим подключение к терминалу MetaTrader 5
mt5.shutdown()
# выведем каждый элемент полученных данных на новой строке
print("Выведем полученные данные как есть")
for rate in rates:
    print(rate)

# создадим из полученных данных DataFrame
rates_frame = pd.DataFrame(rates)

# выведем пять первых строк (метод 'head' pandas)
print("\nВыведем пять первых строк")
rates_frame.head()

rates_frame['time']=pd.to_datetime(rates_frame['time'], unit='s')

# выведем данные
print("\nВыведем датафрейм с данными")
print(rates_frame)

rates_frame['time']=pd.to_datetime(rates_frame['time'], unit='s')

# выведем данные
print("\nВыведем датафрейм с данными")
print(rates_frame)

이 메서드는 아무 것도 출력하지 않습니다.

( 1578614400 , 1.11051 , 1.11093 , 1.11017 , 1.11041 , 2448 , 1 , 0 )

Выведем пять первых строк

Выведем датафрейм с данными
 
알렉세이 비아즈미킨 :
내 기사가 게시 되었습니다. 읽어보시고 비판하시길 바랍니다 :)

Alexey, 당신과 모든 사람을 위한 질문: 왜?, - " 목표로 우리는 이동 평균을 넘고 다음 막대를 건드리지 않는다는 신호를 받을 것입니다..."

"이상" 신호를 티칭할 수도 있습니다. ZZ(여러 ZZ)를 가져 와서 각 막대에서 현재에서 과거로의 주기를 유지하면 정확히 위/아래로 이동합니다. 많은 막대가 있습니다.

Neuroshell Day Trader Professional이 그러한 신호를 가르쳐 처음으로 정상적인 결과를 얻었을 때조차도 그것을 실제와 묶는 것이 문제였습니다.

 
dr.mr.mom :

Alexey, 당신과 모든 사람을 위한 질문: 왜?, - " 목표로 우리는 이동 평균을 넘고 다음 막대를 건드리지 않는다는 신호를 받을 것입니다..."

"이상" 신호를 티칭할 수도 있습니다. ZZ(여러 ZZ)를 가져 와서 각 막대에서 현재에서 과거로의 주기를 유지하면 정확히 위/아래로 이동합니다. 많은 막대가 있습니다.

Neuroshell Day Trader Professional이 그러한 신호를 가르쳐 처음으로 정상적인 결과를 얻었을 때조차도 그것을 실제와 묶는 것이 문제였습니다.

따라서 그들은 이 방법으로 피벗 포인트를 잘 예측하지 못하고 훈련이 주로 추세를 따라 간다는 것을 몰랐습니다....

다각화를 위해서는 다양한 전략을 사용하는 것이 상당히 합리적이며, ML은 기본 전략을 개선하는 데 도움이 되는데, 이는 제가 기사에서 제안한 것입니다.

사유: