Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2903
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No entiendo en tal situación, lo que la profundidad del árbol de decisión para elegir o qué modelo, incluso y, en general, si vale la pena trabajar más en esta dirección, tal vez falta algo (pero, como, el conjunto de datos no es de 100 filas), si es posible añadir más predictores y cuántos más se puede añadir a tal tamaño del conjunto de datos (me gustaría añadir 2-5 piezas más).
El código es sencillo, también lo adjunto junto con el conjunto de datos:
Hola.
Más número de splits - más memoria = riesgo de aprendizaje de la muestra.
No domino python, pero:
1. Prueba a dividir la muestra sin mezclar.
2. Me sigue pareciendo que estás aprendiendo sobre la muestra completa, no sobre una muestra reducida.
Hola.
Más número de divisiones - más memoria = riesgo de aprender una muestra.
No soy competente en python, pero:
1. Intenta dividir la muestra sin mezclar.
2. Me parece que usted está entrenando en toda la muestra, no en una muestra reducida.
Gracias. Parece que tienes razón.
He sustituido "clf_20.fit(X, y)" por "clf_20.fit(X_train, y_train)" en el código anterior y la imagen ha cambiado casi al 50%.
Gracias. Creo que tienes razón.
He sustituido "clf_20.fit(X, y)" por "clf_20.fit(X_train, y_train)" en el código anterior y la imagen ha cambiado casi al 50%.
Es normal tener un resultado así - un resultado demasiado bueno es siempre una razón para empezar a buscar un error en el código.
Es normal tener este resultado - un resultado demasiado bueno es siempre una razón para empezar a buscar un error en el código.
Tengo otra pregunta, si se me permite.
Resulta que el mejor resultado se consigue con max_depth=1 y tiene este aspecto:
Precisión en el conjunto de entrenamiento: 0.515021 Precisión en el conjunto de prueba: 0.503333
Parece ser extremadamente malo e igual a la probabilidad de lanzar una moneda al aire. ¿O podemos considerarlo un buen resultado y concluir que hemos encontrado una formalización que nos permite nivelar la probabilidad del movimiento de la divisa y la probabilidad del resultado con el lanzamiento de una moneda?
Es decir, la situación es tal que para cada combinación de predictores hay dos variantes equivalentes de movimiento del mercado: al alza o a la baja, y por lo tanto es necesario complementar el conjunto de datos con algo que pueda especificar en la combinación actual todavía al alza o a la baja.
Me ha surgido otra pregunta.
Resultó que el mejor resultado se logra en max_depth=1 y se ve así:
Precisión en el conjunto de entrenamiento: 0.515021 Precisión en el conjunto de prueba: 0.503333
Parece ser extremadamente malo e igual a la probabilidad de lanzar una moneda al aire. ¿O podemos considerarlo un buen resultado y concluir que hemos encontrado una formalización que nos permite nivelar la probabilidad de un movimiento de divisas y la probabilidad de lanzar una moneda?
Es decir, la situación es tal que para cada combinación de predictores hay dos variantes equivalentes de movimiento del mercado: al alza o a la baja, y por lo tanto es necesario complementar el conjunto de datos con algo que pueda especificar en la combinación actual todavía al alza o a la baja.
En primer lugar, lea sobre otras métricas para evaluar los resultados de la formación: Recall (integridad) y Precision (precisión), que son especialmente relevantes para el muestreo desequilibrado. La estrategia puede consistir en producir un resultado financiero positivo para la clasificación con la misma probabilidad de resultados correctos e incorrectos.
Consideremos un objetivo de clasificación más complejo pero lógico. Determinar cómo cerrará un día en su apertura es más difícil que determinar la probabilidad de una subida y una bajada en algún porcentaje de la apertura del día: existe la probabilidad de identificar un patrón intradiario.
Para mí, la muestra es demasiado pequeña.
Piense en crear predictores que puedan describir el mercado. A partir de los indicadores de los predictores, en mi opinión, debería ser posible restablecer la situación en el gráfico sin mirarlo.
Recomiendo probar CatBoost para el entrenamiento - construye modelos rápidamente y el tema de transferir modelos a código para trabajar en MT5 sin muletas está resuelto.
Resulta que el mejor resultado se consigue cuando max_depth=1 y tiene este aspecto:
Precisión en el conjunto de entrenamiento: 0,515021 Precisión en el conjunto de prueba: 0,503333
También veo a menudo que el mejor resultado se obtiene con profundidad=1, lo que significa que sólo se ha realizado una división en una de las características. Si se sigue dividiendo el árbol, se produce un sobreentrenamiento en el conjunto de entrenamiento y peores resultados en el conjunto de prueba.
También veo a menudo que el mejor resultado se obtiene con profundidad = 1, lo que significa que sólo se ha realizado una división en una de las características. Si se sigue dividiendo el árbol, hay que volver a entrenar la línea y los resultados de la prueba empeoran.
Comprobados los resultados ayer, resultó que el modelo para todos los casos dio una predicción de "1", por término medio y por tanto 50/50. Usted puede hacer sin el modelo - todo el tiempo diciendo "arriba" se irá.
Esto es lo que los niveles de soporte y resistencia son en mi comprensión.....
No todo el mundo lo entenderá, pero si lo hacen, enhorabuena....
Operar como un trader profesional
Esto es lo que los niveles de soporte y resistencia son en mi comprensión.....
No todos lo entenderán, pero si lo hacen, los felicito....
Si lo hacen, pueden operar así.
¿Ya ha codificado estos niveles? Hay tantos niveles allí que no es realista para el comercio por hand....
Operar como un trader profesional
Esto es lo que los niveles de soporte y resistencia son en mi comprensión.....
No todos lo entenderán, pero si lo hacen, los felicito....
Si lo hacen, pueden operar así.
A juzgar por las entradas y salidas, se trata de limitadores. No sé cómo operar manualmente a esos precios.