Discusión sobre el artículo "Envolviendo modelos ONNX en clases"
Artículo muy útil！
¿Es ONNX versión 1.13.0 o 1.14.0 utilizado por MT5?
Esto es realmente interesante, muchas gracias.
En el archivo ML ONNX.eurusd.D1.30.class.Training.py adjunto al artículo, hay las siguientes líneas de código (línea 48 - 59) en def collect_dataset():
for i in tqdm(range(n - sample_size)):
w = df.iloc[i: i + sample_size + 1]
x = w[['close', 'ma_fast', 'ma_slow']].iloc[:-1].values
delta = x[0][-1] - w.iloc[-1]['close']
if np.abs(delta)<=0.0001:
y = 0, 1, 0
else:
if delta>0:
y = 1, 0, 0
else:
y = 0, 0, 1 ¿Cuál es la lógica detrás de la línea resaltada arriba, por favor?
La clasificación se basa en la diferencia entre el ' ma_slow ' de la primera muestra(x[0][-1]) y el 'close' del nuevo objetivo(w.iloc[-1]['close']). Además habría un tiempo diferente de'sample_size-1'.
Además:
if delta>0:
y = 1, 0, 0 ¿no debería ser y = 0,0,1? Es decir, una señal de Venta.
Del mismo modo a ONNX.eurusd.D1.10.class.Training.py en def collect_dataset(), línea45-47:
x = w[['open', 'high', 'low', 'close']].iloc[:-1].values
delta = x[3][-1] - w.iloc[-1]['close']¿Cómo? La clasificación se basa en la diferencia entre el ' cierre' de la cuarta muestra(x[3][-1]) y el 'cierre' del nuevo objetivo(w.iloc[-1]['close']); y habría un tiempo diferente de'sample_size-4'.
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Artículo publicado Envolviendo modelos ONNX en clases:
La programación orientada a objetos permite crear un código más compacto, fácil de leer y modificar. Le presentamos un ejemplo para tres modelos ONNX.
Los votos mayoritarios se calculan con la fórmula <número total de votos>/2 + 1. Para un total de 3 votos, la mayoría será de 2 votos. Es lo que se conoce como "votación rígida".
Resultados de la prueba con la misma configuración.
Recordemos el rendimiento de los tres modelos por separado, es decir, el número de operaciones rentables y no rentables. El primer modelo — 11: 3, el segundo modelo — 6 : 1, el tercer modelo — 16: 10.
Parece que con la ayuda de la votación rigurosa hemos mejorado nuestra puntuación a 16: 4. Pero, obviamente, debemos ver los informes completos y los gráficos de las pruebas.
Autor: MetaQuotes