트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 3217

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GMM에 직면한고급 리샘플링 다른 생성 모델은 이 작업에 능숙합니다.

원본 데이터에서 합성 특징값을 가져와서 모델을 학습시키면 원본 데이터에서도 작동합니다.

Продвинутый ресемплинг и выбор CatBoost моделей брутфорс методом
Продвинутый ресемплинг и выбор CatBoost моделей брутфорс методом
  • www.mql5.com
В данной статье описан один из возможных подходов к трансформации данных для улучшения обобщающей способности модели, а также рассмотрен перебор моделей CatBoost и выбор лучшей из них.
 
Maxim Dmitrievsky #:

GMM에 직면한고급 리샘플링은 다른 생성 모델에서도 잘 작동합니다.

이를 테스트하려면 다음 기능이 필요합니다.

int RandomPrice( MqlTick &Ticks[] ); // На входе оригинальные тики, на выходе - сгенерированные (в том же массиве). Возвращает количество элементов.
 
Maxim Dmitrievsky #:

원본 데이터에서 합성 특징값을 가져와서 모델을 학습시켰더니 원본 데이터에서 작동했습니다.

OOS에서 실행 중인가요?

 
fxsaber #:

OOS에서 일하셨나요?

네.

 
fxsaber #:

이를 테스트하려면 다음 함수가 필요합니다.

틱 아카이브의 무게는 얼마나 되나요?

그 증분값이 필요하고 이를 다시 틱으로 변환해야 합니다.

어딘가에 업로드할 수 있다면 시도해 보세요. 변환한 것을 파일로 업로드하겠습니다. MO는 배우는 데 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.

장점은 원본보다 더 긴 길이의 시퀀스도 생성할 수 있다는 점입니다.

MQL을 위한 준비된 코드는 없으며 파이썬을 통해서만 가능합니다.

 
Maxim Dmitrievsky #:

틱 아카이브의 무게는 얼마나 되나요?

증분값이 필요한데, 이를 다시 틱으로 변환해야 합니다.

어딘가에 업로드할 수 있다면 제가 해볼게요. MO는 배우는 데 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.

이 스크립트의 결과

#property script_show_inputs

input datetime inFrom = D'2023.03.01';
input string inFileName = "Ticks.bin";

void OnStart()
{
  MqlTick Ticks[];
  
  if (CopyTicksRange(_Symbol, Ticks, COPY_TICKS_INFO, inFrom * 1000) > 0)
    FileSave(inFileName, Ticks);
}

PM으로 전송(~400MB).

 
fxsaber #:

이 스크립트의 결과

(~400MB)로 전송되었습니다.

오늘 밤 늦게 실행해 보겠습니다. 얼마나 될지 모르겠습니다 :)
 
fxsaber #:

그리고 그 아이디어 자체는 다소 순진합니다.

세계 트렌드에 얼마나 대담한가-GARCH, 거래에서, 한 번 그리고 체커로....

 
СанСаныч Фоменко #:

세계 트렌드 - GARCH, 거래에서 한 번 그리고 체커로 얼마나 대담한가 ...

이론을위한 이론. 거래와는 아무 관련이 없습니다.

 
fxsaber #:

이론을 위한 이론입니다. 트레이딩과는 아무 상관이 없습니다.

다시 한 번 말씀드리지만 GARCH는 모든 전문 사무실에서 수조 달러에 달하는 세계 거래의 기반이 되는 이론입니다.

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