Discusión sobre el artículo "Gradient boosting en el aprendizaje de máquinas transductivo y activo" - página 2
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¡¡¡Enhorabuena por tan buen artículo después de mucho tiempo!!!
¿Cómo entrenar y probar otros pares de divisas?
La parte de codificación es complicado para mí hacer cualquier edición o cualquier forma de mejoras para el propósito de prueba:)
Hola, no he probado a ejecutar un programa python desde MT5. Puede que haya alguna peculiaridad.
Intenta ejecutarlo desde otro editor de python. Yo uso VScode o jupyter
Hola, no he probado a ejecutar un programa python desde MT5. Quizás haya alguna peculiaridad.
Intenta ejecutarlo desde otro editor python. Estoy usando VScode o jupyter
Ok, voy a probar VSCode y ver.
El par EURUSD funciona bien. Adjunto informe de 6 años backtest.
Pero, ¿cómo puedo saber si se trata de ajuste de curvas o no? :))
Así que quiero crear y probar otros pares de divisas para confirmar si funciona o no.
Vale, probaré con VSCode a ver.
El par EURUSD funciona bien. Informe adjunto para 6 años backtest.
Pero, ¿cómo puedo saber si se trata de ajuste de curvas o no? :))
Así que quiero crear y probar otros pares de divisas para confirmar si funciona o no.
Bueno, este es un problema común para todos los sistemas de comercio
puede probar otros pares o incluso puede cambiar los predictores
este es un enfoque general que se describe en el artículo
Bueno, este es un problema común a todos los sistemas de negociación.
puede probar otros pares o incluso puede cambiar los predictores
este es un enfoque general descrito en el artículo
Bueno, no soy un programador de nivel experto como tú que puede editarlo fácilmente :)))
Soy un programador de nivel básico. Acabo de instalar VSCode y tratando de usarlo por primera vez para editar para USDCAD par de divisas para probar.
¿Puede usted por favor ayudar con los errores? Adjunto captura de pantalla.
Bueno, no soy un programador de nivel experto como tú que puede editarlo fácilmente :))))
Soy un programador de nivel básico. Acabo de instalar VSCode y tratando de usarlo por primera vez para editar para USDCAD par de divisas para probar.
¿Puedes ayudarme con los errores? Adjunto captura de pantalla.
ahh, estos son solo errores de pylint (pylint es python linter), no puede encontrar definiciones en la distribucion de librerias de MT5. Usted puede cambiar el servidor de idioma en microsoft.
ir a la configuración, escriba ''jedi'' en el campo de búsqueda y cambiar por, como aquí
pero en realidad no es un error, solo un aviso, puedes ignorarlo.
ahh, esto sólo pylint errores (pylint es python linter), no puede encontrar las definiciones en la distribución de la biblioteca MT5. Puede cambiar el servidor de idioma en microsoft.
ir a la configuración, escriba ''jedi'' en el campo de búsqueda y cambiar por, como aquí
pero no es un error en realidad, sólo una advertencia, puede ignorarlo.
Ok, gracias. La programación parece funcionar:)))
¿Lo he entendido bien?
1) entrenar el modelo con 1000 ejemplos aleatorios
2) evaluamos todos los demás ejemplos con el modelo
3) añadimos 1000 ejemplos más incomprensibles para el modelo a los primeros 1000 ejemplos (en tandas de 50 y reentrenando con cada adición).
4) entrenamos el modelo sobre los 2000 ejemplos obtenidos como en el artículo anterior
¿Lo he entendido bien?
1) entrenar el modelo con 1000 ejemplos aleatorios
2) estimar todos los demás ejemplos mediante el modelo
3) añadir los 1000 ejemplos más oscuros a los primeros 1000 ejemplos (en lotes de 50 y reentrenando con cada adición).
4) entrenar el modelo con los 2000 ejemplos obtenidos como en el artículo anterior
Sí, pero el resto de los ejemplos no están etiquetados
Sí, pero el resto de los ejemplos no están etiquetados
¿Se aplica bien la partición para los 1000 primeros y los 1000 adicionales?
Bueno, ¿se aplica el recargo por los primeros 1000 y los 1000 añadidos?
se entrena en un pequeño conjunto de datos etiquetados, luego etiqueta un nuevo gran conjunto de datos, selecciona los puntos con la menor confianza de él, añade, entrena. Y así sucesivamente.
Los tamaños de los datos no etiquetados y etiquetados no están regulados en modo alguno, como tampoco lo está la elección de las métricas correctas. Así que aquí tienes un enfoque experimental - haz lo que quieras ).
En realidad, es muy similar al muestreo de ejemplos a partir de la distribución estimada, como en el caso del artículo sobre GMM, así que decidí comprobarlo. Pero el primero resultó ser más interesante.