Diskussion zum Artikel "Gescheites "Marktgedächtnis" durch Differentiation und Entropieuntersuchung" - Seite 11
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Als Option ist XGBoost eine Quellcode-Bibliothek oder sogar eine vereinfachte Bibliothek:
https://habr.com/ru/company/mailru/blog/438562/
Übrigens, der Artikel beschreibt Bousting, bousted backingDas braucht zu viel Tuning, der Artikel wird riesig. Es funktioniert nicht gut, wenn man es nicht kennt.
Bagging ist in diesen Algorithmen bereits vorhanden, wenn Bäume erstellt werden.Früher galt CatBoost als das perfekteste Verfahren, jetzt liegen XGBoost und Light GBM mit einer Variante desselben Algorithmus XGBoost vorn, so dass man die Wahl hat. Es gibt eine Menge Dokumentation über Light GBM im Netz.
Nun, Sie können später jeden von ihnen einsetzen, ich habe mich nur mit Catbust beschäftigt.
das Lustige ist, dass der gesamte Algorithmus in Python ist weniger als 100 Aktien :)Nun, man kann sie später alle einfügen, ich hatte mich nur mit catbusta beschäftigt
das Lustige ist, dass der ganze Algorithmus in Python weniger als 100 Zeilen lang ist :)Werfen Sie einen Blick auf den Hub-Artikel - 100 Zeilen ohne Boost-Bibliotheken, ansonsten sind Sie der Autor - Sie wählen.
Schauen Sie sich den Hub-Artikel an - Zeile 100 ohne Boost-Bibliotheken, ansonsten sind Sie der Autor - Sie entscheiden.
Nun, vereinfachte handmade ist definitiv keinen Sinn zu nehmen, wenn es vollwertige zur Verfügung stehen.
Wie auch immer, wie ich es mache, so wird es sein :)Wie auch immer, wie ich es mache, so wird es sein :)
richtig, warten...
Im gleichen Intervall zeigte das Testgerät ein anderes Bild. Aber ich würde das Bild des Testers in diesem Fall niemals als ausreichend ansehen.
Es sollte klar sein, dass der Tester bei Markteintritten im Modus zu Eröffnungskursen völligen Schwachsinn anzeigt.
Meinen Sie also, dass es notwendig ist, nur auf Ticks zu testen?
Zunächst einmal ein Dankeschön an den Autor für die interessante Recherche!
Leider bekomme ich beim Versuch zu kompilieren 2 Fehler:
'virtual_optimizer' - unerwartetes Token, wahrscheinlich fehlt der Typ? Auto_optimizer.mqh 47 18
'virtual_optimizer' - Funktion ist bereits definiert und hat einen anderen Typ Auto_optimizer.mqh 47 18
Können Sie mir bitte sagen, was hier falsch ist?
Zunächst einmal ein Dankeschön an den Autor für die interessante Recherche!
Leider bekomme ich 2 Fehler, wenn ich versuche zu kompilieren:
'virtual_optimizer' - unerwartetes Token, wahrscheinlich fehlt der Typ? Auto_optimizer.mqh 47 18
'virtual_optimizer' - Funktion ist bereits definiert und hat einen anderen Typ Auto_optimizer.mqh 47 18
Können Sie mir bitte sagen, was hier falsch ist?
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