|
Aucun
expérience
|
1
produits
|
2
versions de démo
|
|
0
offres d’emploi
|
0
signaux
|
0
les abonnés
|
Rapport d'Optimisation Avancé
Optimisez-vous vos stratégies de trading sur Meta Trader 5 (MT5) ? Utilisez une représentation élargie et plus visuelle des résultats d'optimisation, avec les avantages des pages HTML interactives.
Brefes avantages :
- Filtres selon n'importe quel critère et seuil (min/max).
- Graphiques faciles à lire et à comprendre.
- 43 critères d'optimisation au lieu de 8. Tout ce qui est enregistré dans les fichiers .opt est disponible.
Exemple: https://optimization-report.com/Portals/optimization-report/downloads/Report1__3.htm
Si vous avez accès au code de l'expert, vous pouvez ajouter des graphiques du bilan et de l'equity à chaque passage ainsi que 38 critères d'optimisation personnalisés (coefficientes Sharpe, Sortino, moyenne en pip, standard deviation, etc. Vous pouvez ajouter vos propres critères programmés).
Exemple: https://optimization-report.com/Portals/optimization-report/downloads/Report3__3.htm
Аvailable on the market https://www.mql5.com/en/market/product/158705
Optimisez-vous vos stratégies de trading sur Meta Trader 5 (MT5) ? Utilisez une représentation élargie et plus visuelle des résultats d'optimisation, avec les avantages des pages HTML interactives.
Brefes avantages :
- Filtres selon n'importe quel critère et seuil (min/max).
- Graphiques faciles à lire et à comprendre.
- 43 critères d'optimisation au lieu de 8. Tout ce qui est enregistré dans les fichiers .opt est disponible.
Exemple: https://optimization-report.com/Portals/optimization-report/downloads/Report1__3.htm
Si vous avez accès au code de l'expert, vous pouvez ajouter des graphiques du bilan et de l'equity à chaque passage ainsi que 38 critères d'optimisation personnalisés (coefficientes Sharpe, Sortino, moyenne en pip, standard deviation, etc. Vous pouvez ajouter vos propres critères programmés).
Exemple: 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
Publication publiéeЕще 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
Publication publiéeНужна 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
Publication publiéeНужен 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
Publication publiéeRNN 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