Diskussion zum Artikel "Fortschrittliches Resampling und Auswahl von CatBoost-Modellen durch die Brute-Force-Methode" - Seite 3

 
Evgeni Gavrilovi:
Können Sie einen Link zum Jupyter Notebook mit diesem Quellcode in Colab einfügen?
Sie können nach Colab exportieren, die Datei befindet sich am Ende des Artikels
 
Aleksey Vyazmikin:

Deshalb fehlen mir statistische Informationen. Nehmen wir an, wir haben 1000 Modelle untersucht und 5 % von ihnen haben seit 2015 einen guten Gewinn erzielt, aber wir müssen auch die Ähnlichkeit der Modelle untereinander bewerten, was schwieriger, aber informativer ist.

Insgesamt fehlt es mir immer noch an Macht, ich habe zwar Algorithmen, aber nicht genug Macht, um alle Instrumente aus 70 Jahren auf die Minute genau zu betrachten.

 
Maxim Dmitrievsky:
Sie können nach colaba exportieren, die Datei finden Sie am Ende des Artikels

Konvertiert zu notebook: https://colab.research.google.com/drive/1AsTG8uaRnIc1sjz3WOOUr7F8rFq_N9wA?usp=sharing

Aber keine Möglichkeit, MT5 zu importieren, habe alle Optionen ausprobiert, keine von ihnen lud das Repository https://pypi.org/project/MetaTrader5.

!pip install MetaTrader5 mit diesem Befehl Fehler

Es konnte keine Version gefunden werden, die die MetaTrader5-Anforderung erfüllt (von versions: none )

Keine passende Distribution für MetaTrader5 gefunden

 
Maxim Dmitrievsky:
Es gibt keinen Unterschied, das können Sie überprüfen. Ich mag es nur lieber so.

Ich kann das nicht. Es wäre interessant zu sehen, ob jemand das überprüft.

 
Aleksey Vyazmikin:

Es gibt also ein Oversampling, dessen Zweck es ist, im Jahr 2020 die Muster zu finden, die während des gesamten Zeitraums - seit 2015 - in Kraft waren. Theoretisch kann es notwendig sein, mit roher Gewalt mehr, aber das Ziel erreicht werden, die andere Sache ist, dass es nicht klar ist, ob es ein Muster oder eine Anpassung ist, und ohne auch nur eine hypothetische Antwort auf diese Frage, ist es schwierig, eine Entscheidung über die Zweckmäßigkeit der Installation der TC auf der real.... machen

Lesen:

Der letzte (rechte) Teil des Diagramms (etwa 1000 Trades) ist ein Trainingsdatensatz von Anfang 2020, während der verbleibende Teil neue Daten sind, die nicht am Modelltraining teilgenommen haben.

Die Idee, nach Modellen in der Zukunft zu suchen, um in der Vergangenheit zu handeln, ist mir nicht klar.
 
MT5 für Python kann nur unter Windows laufen?
 
Evgeni Gavrilovi:

Umgerechnet auf Notebook: https://colab.research.google.com/drive/1AsTG8uaRnIc1sjz3WOOUr7F8rFq_N9wA?usp=sharing

Aber keine Möglichkeit, MT5 zu importieren, habe alle Optionen ausprobiert, keine von ihnen lud das Repository https://pypi.org/project/MetaTrader5.

!pip install MetaTrader5 mit diesem Befehl Fehler

Konnte keine Version finden, die die MetaTrader5-Anforderung erfüllt (von Versionen: keine )

Keine passende Distribution für MetaTrader5 gefunden

und es wird nicht funktionieren, da es sich um Linux handelt und das Terminal dort nicht passt

als Option, bereits vorbereitete Dateien mit Anführungszeichen herunterladen

 
Maxim Dmitrievsky:

und es wird nicht funktionieren, weil es Linux ist und das Terminal nicht passt.

Alternativ können Sie auch bereits vorbereitete Dateien mit Anführungszeichen herunterladen

So habe ich das verstanden, danke für die Antwort.

 
Stanislav Korotky:

Lesen:

Der letzte (rechte) Teil des Diagramms (etwa 1000 Trades) ist ein Trainingsdatensatz von Anfang 2020, während der Rest des Diagramms neue Daten sind, die in keiner Weise in das Training des Modells einbezogen wurden.

Die Idee, nach Modellen in der Zukunft zu suchen, um in der Vergangenheit zu handeln, ist mir nicht klar.

Es geht nicht um die Suche nach Mustern in der Zukunft, sondern um die Suche nach Abhängigkeiten in einer Serie. Die Reihenfolge ist nicht wichtig. Sie können in der Mitte suchen und vorne und hinten testen, es wird nichts ändern.

es ist so einfach zu verstehen, dass es keiner weiteren Erklärung bedarf.

Der Vorteil ist, dass das gefundene Muster mit der Zeit verblassen kann. In diesem Fall ist das Lernen aus aktuellen Daten vorzuziehen.
 
Maxim Dmitrievsky:

ist nicht die Suche nach Mustern in der Zukunft, sondern die Suche nach Abhängigkeiten in einer Reihe. Die Reihenfolge ist nicht wichtig. Sie können in der Mitte suchen und vorne und hinten testen, es wird nichts ändern

es ist so einfach zu verstehen, dass es keiner weiteren Erklärung bedarf.

Der Vorteil ist, dass das gefundene Muster mit der Zeit verblassen kann. In diesem Fall ist das Lernen aus aktuellen Daten vorzuziehen.

Es handelt sich nicht um eine abstrakte Reihe. Es gibt offensichtliche "Abhängigkeiten" (das gleiche Wort, aber die Bedeutung ist für das Verständnis unterschiedlich) von links nach rechts (von der Vergangenheit in die Zukunft), aber nicht umgekehrt. Es gibt kaum wissenschaftliche Veröffentlichungen über die Vorhersage von Quoten, in denen Tests für die Vergangenheit durchgeführt werden.