Discusión sobre el artículo "Metamodelos en el aprendizaje automático y el trading: Timing original de las órdenes comerciales" - página 10
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No veo ningún pronóstico. Te puede dar epilepsia como en algunos dibujos animados japoneses, así que ten cuidado con eso.
Es de un libro de texto sobre dinámica no lineal. Lo interesante es que todo el cuadro está dado por una fórmula de recurrencia. Es decir, conociendo el lugar donde estás y la dirección del movimiento, puedes decir con una alta probabilidad dónde estarás dentro de un tiempo.
Respecto a la imagen anterior. No tengo ningún deseo de asombrar a nadie con mi superpredicción o grial, y señalé que el 10% de la cantidad de trabajo ya se ha hecho.
Es de un libro de texto sobre dinámica no lineal. Lo interesante es que todo el cuadro viene dado por una fórmula de recurrencia. Es decir, conociendo el lugar donde estás y la dirección del movimiento, puedes decir con alta probabilidad dónde estarás dentro de algún tiempo.
Respecto a la imagen anterior. No tengo ningún deseo de impresionar a nadie con mi superpredicción o grial, y señalé que el 10% del trabajo ya está hecho.
Sólo te deseo buena suerte.
Gracias.
¡Hola!
Interesado en sus artículos, fue interesante estudiar. Gracias por tal trabajo.
Nunca me he encontrado con la traducción de una red en *.mqh biblioteca. ¿Es posible traducir la red CNN de esta manera?
Tengo una conexión entre el Júpiter y el terminal a través de archivos de datos, que no es muy conveniente.
Me gustaría implementarlo también. Por favor, dime dónde buscarlo.
Gracias.
¡Hola!
Interesado en sus artículos, fue interesante estudiar. Gracias por este trabajo.
Nunca me he encontrado con la traducción de una red en *.mqh biblioteca. ¿Es posible traducir la red CNN a la biblioteca *.mqh?
Tengo una conexión de júpiter con el terminal a través de archivos de transferencia de datos, que no es muy conveniente.
Me gustaría implementarlo también. Por favor, dime dónde buscar.
Gracias.
hola, por supuesto que puede reescribir la arquitectura de la red y luego guardar los pesos para que en cada reentrenamiento a un archivo o para mqh inmediatamente
tal vez es posible utilizar un ready-made, como
Yo no trato con las redes a mí mismo, así que no te puedo decir acerca de la complejidad de la migración, probablemente depende de la complejidad de la red.
Estoy recibiendo una advertencia
¿No está claro si esto es crítico o no para el correcto funcionamiento, y cómo solucionarlo?
def get_prices() -> pd.DataFrame: p = pd.read_csv('EURUSDMT5.csv', delim_whitespace=True) pFixed = pd.DataFrame(columns=['time', 'close']) pFixed['time'] = p['<DATE>'] + ' ' + p['<TIME>'] pFixed['time'] = pd.to_datetime(pFixed['time'], infer_datetime_format=True) pFixed['close'] = p['<CLOSE>'] pFixed.set_index('time', inplace=True) pFixed.index = pd.to_datetime(pFixed.index, unit='s') pFixed = pFixed.dropna() pFixedC = pFixed.copy()Estoy recibiendo una advertencia.
No está claro si esto es crítico o no para el correcto funcionamiento, y cómo solucionarlo?
En el nuevo pandas, sustituir por
En los nuevos pandas, sustituir por
Sí, ha funcionado, gracias.
Hay algunos puntos poco claros en el artículo:
"La selección de predictores y el marcado de operaciones es automático".- No he podido encontrar en el artículo donde se describe el método automático de selección de predictores?
"Los datos están ahora preparados para el entrenamiento. Es posible realizar un reparto adicional de las etiquetas principales ('labels') en función de las segundas etiquetas ('meta_labels'), es decir, eliminar del conjunto de datos todas las operaciones que resultaron no ser rentables."
¿Y cómo se produce este borrado al aplicar el modelo sobre nuevos datos en el Asesor Experto?
No puedo entender por qué el marcado es diferente en la etapa inicial. ¿Se hace de forma artificial y es posible no hacerlo?
Sí, funcionó, gracias.
Hay algunos puntos poco claros en el artículo:
"Laselección de los predictores y el marcado de las operaciones es automática".- No he podido encontrar en el artículo donde se describe el método automático de selección de predictores?
"Ahora los datos están preparados para el entrenamiento. Puede realizar un reparto adicional de las etiquetas principales ('labels') en función de las segundas etiquetas ('meta_labels'), es decir, eliminar del conjunto de datos todas las operaciones que resultaron no rentables."
¿Y cómo se realiza esta eliminación cuando se aplica el modelo a nuevos datos en el Asesor Experto?
No puedo entender por qué el marcado es diferente en la etapa inicial. ¿Se hace artificialmente y es posible no hacerlo?