Discusión sobre el artículo "Remuestreo avanzado y selección de modelos CatBoost con el método de fuerza bruta" - página 12

Nuevo comentario
[Eliminado]  
Evgeni Gavrilovi:

rutas de archivos añadidas - traing prnew.csv y test prnews.csv

pero el R2 recibido es casi siempre superior a 0.9, tal vez look_back no está configurado correctamente y por eso el archivo mqh recibido es incorrecto, por lo que la prueba en el terminal no funciona.


https:// colab.research.google.com/drive/1eeyRA5bGaFMfX1THnMsL5hwKmxBkqvqP


https://drive.google.com/file/d/1LIRhpk5iU_dYQbefZ-FFQM6XMV_cOh26/view?usp=sharing datos de la prueba


https://drive.google.com/file/d/18RpJec9EGSCSknwaHsevgHcZuCeoOvP5/view?usp=sharing datos de entrenamiento

Lo miraré más tarde, estoy ocupado en el trabajo.

 
Maxim Dmitrievsky:

Lo miraré más tarde mientras estoy ocupado en el trabajo.

De acuerdo.

Aquí está el archivo mqh: https: //drive.google.com/file/d/1UquXcaRJjIR2lxE81P8Pm2BWFQ9uM0N1/view?usp=sharing

El comprobador muestra el siguiente error: 2020.12.01 21:19:23.252 2020.08.03 00:05:00 array out of range in 'cat_model.mqh' (288,51)

 
Maxim Dmitrievsky : Hola, Rasoul. Trate de reducir el tamaño del conjunto de entrenamiento. Puede depender de diferentes configuraciones, pero el truco clave es que a menor tamaño del conjunto de entrenamiento, mejor generalización sobre nuevos datos. En el próximo artículo intentaré explicar este efecto.

Hola Maxim,

He cambiado los periodos de los conjuntos a los siguientes,

1. Training Set: de 2018.01.01 a 2019.01.01
Esto sólo se utilizará para entrenar GMM.

2. Conjunto de validación: de 2019.01.01 a 2020.01.01
Este conjunto se utilizará en el algoritmo de fuerza bruta para encontrar el mejor modelo.

3. Conjunto de prueba: de 2020.01.01 a 2021.01.01

Este conjunto sólo se utilizará para probar el mejor modelo obtenido mediante el algoritmo de fuerza bruta.

A continuación se muestra un resultado típico de la ejecución del script,

Adjunto el código, para que puedas echarle un vistazo y encontrar un posible error.

Archivos adjuntos:
clustering_catboost_orig.py  12 kb
[Eliminado]  
Rasoul Mojtahedzadeh:

Hola Maxim,

He cambiado los periodos de las series por los siguientes,

1. Conjunto de entrenamiento: de 2018.01.01 a 2019.01.01
Esto sólo se utilizará para entrenar GMM.

2. Conjunto de validación: de 2019.01.01 a 2020.01.01
Este conjunto se utilizará en el algoritmo de fuerza bruta para encontrar el mejor modelo.

3. Conjunto de prueba: de 2020.01.01 a 2021.01.01

Este conjunto sólo se utilizará para probar el mejor modelo obtenido a partir del algoritmo de fuerza bruta.

A continuación se muestra un resultado típico de la ejecución del script,

.

Adjunto el código, para que puedas echarle un vistazo y encontrar un posible error.

A veces sólo es necesario cambiar el intervalo de aprendizaje y la configuración, entonces el modelo puede capturar mejor las dependencias, por ejemplo:

LOOK_BACK = 1
MA_PERIODS = [15, 25, 55, 100, 150, 200, 250, 300]

SYMBOL = 'EURUSD'
MARKUP = 0.00010
TIMEFRAME = mt5.TIMEFRAME_H1
START_DATE = datetime(2018, 9, 1)
VSTART_DATE = datetime(2019, 3, 1)
TSTART_DATE = datetime(2019, 7, 1)
STOP_DATE = datetime(2021, 1, 1)


[Eliminado]  
Evgeni Gavrilovi:

De acuerdo.

Aquí está ese archivo mqh: https: //drive.google.com/file/d/1UquXcaRJjIR2lxE81P8Pm2BWFQ9uM0N1/view?usp=sharing

El error aparece en el tester: 2020.12.01 21:19:23.252 2020.08.03 00:05:00 array out of range in 'cat_model.mqh' (288,51)

Tengo la sospecha de que estás utilizando una versión del bot del último artículo. El bot de este artículo es diferente. Compruébalo, no debería haber tal error.

R^2 0.9 es bueno, a menudo me pasa lo mismo.

 
Maxim Dmitrievsky:

A veces basta con cambiar el intervalo de aprendizaje y la configuración para que el modelo pueda capturar mejor las dependencias, por ejemplo:


Gracias por su rápida respuesta.

Se ve bien con tu configuración. :)

Saludos cordiales,

Rasoul

[Eliminado]  
Rasoul Mojtahedzadeh:

Gracias por su rápida respuesta.

¡Se ve bien con su configuración! :)

Saludos cordiales,

Rasoul

look_back sólo tiene que establecer 1, desde mi experiencia ... y más diferentes MA. Y a veces es necesario cambiar los períodos de aprendizaje

a veces es necesario cambiar el número de clusters en GMM de 75 a otro ... etc.)

tal vez necesite añadir mejores caracteristicas en lugar de MA's, pero no se cuales exactamente... necesito experimentar

 
Maxim Dmitrievsky:

Tengo la sospecha de que estás utilizando una versión del bot del último artículo. El bot de este artículo es diferente. Compruébalo, no debería haber tal error.

R^2 0.9 es bueno, a menudo tengo demasiado

sólo la nueva versión tiene brute_force función, pero el punto es diferente - el archivo mqh recibido da una matriz de error fuera de rango y no permite probar el bot con alta R^2.

[Eliminado]  
Evgeni Gavrilovi:

solo en la nueva version hay una funcion brute_force, pero el asunto es diferente - el archivo mqh recibido da un error array out of range y no permite probar el bot con alto R^2.

Me refiero al fichero EA que se compila.

 
Maxim Dmitrievsky:

Me refiero al archivo EA que estás compilando.

Sí, eso es.

Dice

#include <MT4Orders.mqh>

#include <Trade\AccountInfo.mqh>

#include <cat_model.mqh>

y lo más importante es que al cargar mqh directamente desde jupyter notebook todo funciona bien, me sorprendió eso

1...56789101112131415
Nuevo comentario