Discusión sobre el artículo "Aprendizaje de máquinas de Yándex (CatBoost) sin estudiar Python y R" - página 8

[dustin shiozaki]

Si desea utilizar la GPU puede comentar la línea de muestreo de frecuencia y añadir esto a la matriz :

--task-type GPU

https://catboost.ai/en/docs/features/training-on-gpu

comentar esto : // Train_All[25]=" --frecuencia-muestreo "

Estoy recibiendo los siguientes errores después de intentar descomentar el modelo .

[Aleksey Vyazmikin]

dustovshio #:

Si desea utilizar la GPU puede comentar la línea de muestreo de frecuencia y añadir esto a la matriz :

--task-type GPU

https://catboost.ai/en/docs/features/training-on-gpu

comentar esto : // Train_All[25]=" --frecuencia-muestreo "

Estoy recibiendo los siguientes errores después de intentar descomentar el modelo.

Por favor, lea atentamente el artículo:

"

Seleccione el modelo que desee del subdirectorio Models_mqh del directorio en el que se entrenaron nuestros modelos y añádalo al directorio del Asesor Experto. Comente la línea con los buffers vacíos al principio del código del EA usando "//". Ahora, sólo tenemos que conectar el archivo del modelo al EA:

//Si el modelo CatBoost está en un archivo mqh, comente la siguiente línea
//uintTreeDepth[];uint TreeSplits[];uint BorderCounts[];float Borders[];double LeafValues[];double Scale[];double Bias[];
#include "model_RS_208_0.mqh";                 // Fichero modelo

"

[dustin shiozaki]

Si, ya me di cuenta e iba a borrar la ultima parte de mi comentario. Gracias.

[Aleksey Vyazmikin]

dustovshio #:
Si, ya me di cuenta e iba a borrar la última parte de mi comentario. Gracias.

Buena suerte.

[dustin shiozaki]

Si tuviera que aplicar esto a un EA diferente, entonces ¿simplemente aplica el modelo catboost antes de que se coloque la orden y deja todo lo demás igual, o necesita modificar el model_CB() , o copy_arhiv()? No parece estar abriendo órdenes cuando se aplica el modelo CB.

[Aleksey Vyazmikin]

dustovshio #:

Si tuviera que aplicar esto a un EA diferente, entonces ¿simplemente aplica el modelo catboost antes de que se coloque la orden y deja todo lo demás igual, o necesita modificar el model_CB() , o copy_arhiv()? No parece estar abriendo órdenes cuando se aplica el modelo CB.

Puedes añadir o cambiar la señal de entrada en la función Signal().

¿Ha entrenado el modelo CatBoost?

Si lo has hecho todo bien, debería funcionar.

[dustin shiozaki]

Sí, he entrenado el modelo. ¿Qué pasa si el EA cierra, reduce o invierte posiciones en la señal opuesta, quieres filtrarlas usando el modelo o simplemente filtrar las nuevas órdenes de apertura?

[Aleksey Vyazmikin]

dustovshio #:

Sí, he entrenado el modelo. ¿Qué pasa si el EA cierra, reduce o invierte posiciones en la señal opuesta, quieres filtrarlas usando el modelo o simplemente filtrar las nuevas órdenes de apertura?

No entendí el pensamiento: " ¿quieres filtrar las que utilizan el modelo ".

Con la ayuda del modelo se filtran las señales para abrir una posición en el artículo.

[dustin shiozaki]

Aleksey Vyazmikin #:

No entendí el pensamiento: " ¿quieres filtrar los que utilizan el modelo ".

Con la ayuda del modelo se filtran las señales para abrir una posición en el artículo.

Tu si tu EA tiene una señal contraria puede cerrar órdenes. Si en boost teóricamente puede reducir las señales falsas. Ellos si la señal contraria cierra órdenes, entonces catboost reduciría las órdenes falsas de cerrar y el resultado sería que dejas las órdenes abiertas más tiempo y se consiguen mayores beneficios. Por ejemplo. Usted coloca una orden cuando su MA cruza. su stoploss es de 50 pips y el TP es de 50. Sin embargo, la MA vuelve a cruzar antes de que usted llegue a su SL o TP, y su EA está programado para cerrar la orden si esto ocurre: esto se conoce como cerrar (o reducir, o invertir) en la señal opuesta. Ahora bien, si esa señal era una falsa alarma, entonces usted cierra su beneficio demasiado pronto, cuando podría haber subido a su TP en su lugar. Entonces, ¿Catboost podría haber filtrado un cierto porcentaje de esas señales falsas? Esta es mi pregunta. No todos los EA cierran posiciones en la señal contraria. Muchos sólo tienen un Sl y TP fijos. Por eso hice esta pregunta, porque algunos EA tienen esta funcionalidad.

[Aleksey Vyazmikin]

dustovshio #:

Su si su EA tiene una señal opuesta puede cerrar órdenes. Si en boost teóricamente puede reducir las señales falsas. Ellos si la señal opuesta cierra órdenes, entonces catboost reduciría las órdenes falsas de cierre y el resultado sería que usted deja órdenes abiertas más tiempo y se logra un mayor beneficio. Por ejemplo. Usted coloca una orden cuando su MA cruza. su stoploss es de 50 pips y el TP es de 50. Sin embargo, la MA vuelve a cruzar antes de que usted llegue a su SL o TP, y su EA está programado para cerrar la orden si esto ocurre: esto se conoce como cerrar (o reducir, o invertir) en la señal opuesta. Ahora bien, si esa señal era una falsa alarma, entonces usted cierra su beneficio demasiado pronto, cuando podría haber subido a su TP en su lugar. Entonces, ¿Catboost podría haber filtrado un cierto porcentaje de esas señales falsas? Esta es mi pregunta. No todos los EA cierran posiciones en la señal contraria. Muchos sólo tienen un Sl y TP fijos. Por eso hice esta pregunta, porque algunos EA tienen esta funcionalidad.

Entendí de que se trataba la conversación.

Programáticamente, es fácil de implementar, pero será un juego con la aleatoriedad. El hecho es que el índice Recall en los modelos es bastante bajo, es decir, el modelo no reconoce más del 10% de todos los eventos, lo que significa que la posición contraria a menudo no se abre debido a un patrón no identificado. Esto está relacionado, entre otras cosas, con los predictores. El artículo muestra el algoritmo de aplicación de los modelos CatBoost. Es necesario reforzar el modelo con predictores, entonces su enfoque propuesto estará más justificado.