|
no
experiencia
|
1
productos
|
2
versiones demo
|
|
0
trabajos
|
0
señales
|
0
suscriptores
|
Report de Optimización Avanzado
¿Optimizas estrategias de negocio en Meta Trader 5 (MT5)? Utiliza una presentación ampliada y más visual de los resultados de optimización con las ventajas de páginas HTML interactivas.
Brevemente, las ventajas son:
- Filtrar por cualquier criterio y umbral (min/max).
- Gráficos fáciles de ver y comprender.
- 43 criterios de optimización en lugar de 8. Se puede acceder a todo lo registrado en los archivos .opt.
Ejemplo: https://optimization-report.com/Portals/optimization-report/downloads/Report1__3.htm
Si se tiene acceso al código del consejero, se pueden añadir gráficos de balance y equitación a cada paso, así como 38 criterios de optimización personalizados (coeficientes Sharpe, Sortino, esperanza matemática en pip, desviación estándar y otros. Se pueden añadir criterios programados manualmente).
Ejemplo: https://optimization-report.com/Portals/optimization-report/downloads/Report3__3.htm
Аvailable on the market https://www.mql5.com/en/market/product/158705
¿Optimizas estrategias de negocio en Meta Trader 5 (MT5)? Utiliza una presentación ampliada y más visual de los resultados de optimización con las ventajas de páginas HTML interactivas.
Brevemente, las ventajas son:
- Filtrar por cualquier criterio y umbral (min/max).
- Gráficos fáciles de ver y comprender.
- 43 criterios de optimización en lugar de 8. Se puede acceder a todo lo registrado en los archivos .opt.
Ejemplo: https://optimization-report.com/Portals/optimization-report/downloads/Report1__3.htm
Si se tiene acceso al código del consejero, se pueden añadir gráficos de balance y equitación a cada paso, así como 38 criterios de optimización personalizados (coeficientes Sharpe, Sortino, esperanza matemática en pip, desviación estándar y otros. Se pueden añadir criterios programados manualmente).
Ejemplo: https://optimization-report.com/Portals/optimization-report/downloads/Report3__3.htm
Аvailable on the market https://www.mql5.com/en/market/product/158705
Aleksei Kuznetsov
Post publicado Еще про оценку предикторов
Пробую оценить важность предикторов для обученного леса, удаляя 1 из них и обучая лес снова. После чего из ошибки полного леса вычитаю ошибку леса c удаленным предиктором. Если ошибка уменьшилась, значит предиктор шумовой и его надо удалять, если увеличилась - то он полезный и его надо оставить...
320
Aleksei Kuznetsov
Post publicado Нужна ли деревьям и лесам балансировка по классам?
Я тут читаю: Флах П. - Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных - 2015 там есть несколько страниц посвященных этой теме. Вот итоговая: Отмеченный пункт 1 говорит, что балансировка полезна. Но имеется и пункт 2...
367
1
Aleksei Kuznetsov
Post publicado Нужен ли валидационный участок для обучения НС?
Принято разбивать даныые на 3 участка train|valid|test В darch участок valid можно включить в отбор лучшей модели darch.returnBestModel.validationErrorFactor = valErF,# важность валидационного участка, по умолчанию 0,63 Использование valid как есть нерационально, т.к...
· 1
270
Aleksei Kuznetsov
Post publicado RNN Решетова переобучается или недообучается?
Я немного поэксперементировал с RNN и похоже, что она просто запоминает примеры обучения (важные в связке с шумовыми предикторами), а на новых данных шумовые предикторы портят результат. Т.е. RNN склонна к переобучению. По крайней мере для логических задач, где 0 и 1...
· 1
581
Aleksei Kuznetsov
Приветствую! После введения в МТ5 оптимизации и тестирования на реальных тиковых данных, в разы увеличилось время расчетов при оптимизации советников...
· 14
484
3