Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 757

[Evgeny Raspaev]

Mihail Marchukajtes:

Intenta mirar esto

http://neuroshell.noxapredict.com/en_products.htm

Muchas gracias))

[[Eliminado]]

¿nadie ha empezado a aprender q-learning todavía? ¿nadie con quien discutirlo? :)

por cierto, es una comunidad útil, únete a ella

http://ods.ai/

[Evgeny Raspaev]

Maxim Dmitrievsky:

¿nadie ha empezado a aprender q-learning todavía? ¿nadie con quien discutirlo? :)

por cierto, es una comunidad útil, únete a ella

http://ods.ai/

No quiero registrarme, ¿cuál es la esencia del servicio?

[[Eliminado]]

Evgeny Raspaev:

No quiero registrarme, ¿para qué sirve el servicio?

Bueno, la comunidad de las redes neuronales, y todo lo que se asocia con ella, principalmente python.

[Evgeny Raspaev]

Maxim Dmitrievsky:

Bueno, la comunidad para las redes neuronales y todo eso, principalmente python.

¿Cómo conoció la opendatascience? (Nombre y apodo de la persona en slack que te dijo y llamó)*
¿De quién escribes? Tal vez de ti, tal vez algunos bonos vendrán a ti.

[[Eliminado]]

Evgeny Raspaev:

¿Cómo se enteró de la existencia de opendatascience? (Nombre y apodo de la persona en slack que te dijo y llamó)*
¿De quién debo escribir? Tal vez de ti, tal vez algunos bonos vendrán a ti.

Puedes escribir lo que quieras.

[Anatolii Zainchkovskii]

¿Y si quiero representar una secuencia de "fotos" del gráfico con todos los indicadores deseables como datos de entrada?

[[Eliminado]]

Anatolii Zainchkovskii:

recibió un lote de nuevas ideas y rápidamente decidió codificarlas y probarlas todas )

Anatoly, tú también usas andamiaje, ¿puedes decirme cómo guardar el modelo entrenado y subirlo de nuevo?

No puedo hacerlo a través de la serialización/deserialización.

[Anatolii Zainchkovskii]

Maxim Dmitrievsky:

Anatoly, tú también utilizas el andamiaje, ¿puedes decirme cómo guardar el modelo entrenado y cargarlo de nuevo?

No puedo utilizar la serialización/deserialización.

lo hago, pero hasta ahora a un nivel más débil que el tuyo. también he estado pensando en cómo guardarlo. creo que hay una manera de guardar un array en el archivo. si no me equivoco, la salida de un bosque entrenado es un array.

[[Eliminado]]

Anatolii Zainchkovskii:

Yo lo estoy usando, pero hasta ahora a un nivel más débil que el tuyo. También estaba pensando en guardar un array. si no me equivoco, la salida de un bosque entrenado es un array.

la salida es un array.

quizá contengan toda la información, deberías comprobarlo.

 Print(Trf.m_bufsize);
 Print(Trf.m_nclasses);
 Print(Trf.m_ntrees);
 Print(Trf.m_nvars);
 ArrayPrint(Trf.m_trees);

///////////////////////////////////
2018.03.19 19:36:29.690 RF sample (EURUSD,D1)   4730
2018.03.19 19:36:29.690 RF sample (EURUSD,D1)   1
2018.03.19 19:36:29.690 RF sample (EURUSD,D1)   10
2018.03.19 19:36:29.690 RF sample (EURUSD,D1)   2
2018.03.19 19:36:29.699 RF sample (EURUSD,D1)   [   0] 473.00000   0.00000   0.55000 236.00000   0.00000   0.25000  99.00000   0.00000   0.15000  57.00000   1.00000   0.55000  35.00000   1.00000   0.35000
2018.03.19 19:36:29.699 RF sample (EURUSD,D1)   [  15]  28.00000   1.00000   0.15000  21.00000  -1.00000   0.01000   1.00000   0.25000  26.00000  -1.00000   0.02000  -1.00000   0.03000   1.00000   0.45000
2018.03.19 19:36:29.699 RF sample (EURUSD,D1)   [  30]  33.00000  -1.00000   0.04000  -1.00000   0.05000   1.00000   0.75000  45.00000   1.00000   0.65000  43.00000  -1.00000   0.06000  -1.00000   0.07000
2018.03.19 19:36:29.700 RF sample (EURUSD,D1)   [  45]   1.00000   0.95000  55.00000   1.00000   0.85000  53.00000  -1.00000   0.08000  -1.00000   0.09000  -1.00000   0.10000   1.00000   0.55000  77.00000
2018.03.19 19:36:29.700 RF sample (EURUSD,D1)   [  60]   1.00000   0.30000  70.00000   1.00000   0.15000  68.00000  -1.00000   0.02000  -1.00000   0.04000   1.00000   0.45000  75.00000  -1.00000   0.08000
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2018.03.19 19:36:29.700 RF sample (EURUSD,D1)   [ 135]  -1.00000   0.24000   1.00000   0.95000 142.00000  -1.00000   0.27000  -1.00000   0.30000   0.00000   0.45000 194.00000   1.00000   0.55000 172.00000