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Cioè come lo slancio. Quindi batte per la coda.
La ragione è di non usare le quotazioni grezze per problemi di regressione, perché i modelli non possono estrapolare e bisogna prevedere, per esempio, le letture degli oscillatori su prezzi non quotati.
Torturato per sei mesi con diversi predittori, compresi gli incrementi da qualsiasi cosa a qualsiasi cosa, il numero di predittori. E ho usato diversi modelli. E RF, e SVM, e MLP... Ho anche provato i tempi dell'ultimo anno e sono sceso a M1. Il massimo che sono riuscito ad ottenere sul campione di convalida è stato il 53% di precisione, e il 100,0% sul campione di allenamento. Questo non è sufficiente per il trading. Ho bisogno di almeno il 57% di precisione per essere redditizio. O le mie mani sono storte o qualcos'altro. Qualcuno ha ottenuto risultati migliori? Sono solo curioso.
Salve.
Qualche consiglio, per favore. Come integrare in metatrader un modello già preparato (il modello è stato creato in python usando xgboost)?
L'unica opzione che ho trovato su Google è salvare il modello in un file di testo in python e poi caricarlo in mql usando R.
Ci sono altre opzioni? Ha qualche esempio di implementazione?
Grazie in anticipo!
Ho scelto Named Pipes come soluzione più semplice e versatile. Cioè ora mt e lo script python comunicano tra loro come un client-server. Invio di richieste/risposte l'uno all'altro.
Il punto qui è di non prendere le quotazioni grezze per i problemi di regressione, perché i modelli non possono estrapolare ed è necessario prevedere, per esempio, le letture degli oscillatori sulle non quotazioni.
È possibile convertirlo di nuovo in quotazioni, qui il punto è di non prendere quotazioni nude per compiti di regressione, perché i modelli non possono estrapolare ed è necessario prevedere, per esempio, letture di oscillatori su non quotazioni. o semplicemente incrementi.
+ Ho appena controllato l'adeguatezza del modello, altrimenti SanSanych continua a chiamarlo sonaglio.
È chiaro che c'è un errore, ma il tipo generale degli incrementi rimane lo stesso. E questo non è un errore del modello stesso, ma perché è costruito sulla base di predittori e anche lì c'è un errore.
+ appena controllato il modello per l'adeguatezza, perché SanSanych continua a chiamarlo sonaglio
È ovvio che c'è un errore, ma la forma generale degli incrementi è conservata. E non è un errore del modello stesso, ma perché è costruito usando dei predittori e c'è un errore proprio.
Beh, è comprensibile.
Se non si conosce il numero esatto di punti, si può ottenere una buona approssimazione del modello. A proposito, memorizza tutto molto bene.
Cioè, forse dovrei modificare qualcosa in Russia (opinione di un esperto)).
Beh, è comprensibile.
Non ho familiarità con RF, ma NS va bene solo per mangiare le citazioni, è solo desiderabile pronormalizzarle.
È molto importante come normalizzare... e anche NS andrà male se supera i limiti di campionamento, ti ho mandato un link a un articolo... con RF è lo stesso in sostanza ma ancora peggio, va solo a un costant. È rilevante solo per i compiti di regressione, mentre la classificazione non ha molta importanza.
Ed è anche molto utile normalizzare il campione a qualche segno, per esempio rimuovere l'ultimo rumore... è molto più facile e veloce impararlo subito. Oppure si può deliberatamente impostare una soglia alta di normalizzazione e di intervalli di filtraggio.
È molto importante come normalizzare... e anche NS andrà male se supera i limiti di campionamento, ti ho mandato un link a un articolo... è essenzialmente lo stesso con RF ma ancora peggio, va solo a un costant. È rilevante solo per i compiti di regressione, mentre la classificazione non ha molta importanza.
Non andrà oltre il raggio d'azione se lo si raziona correttamente, non stupidamente).
A proposito Maxim, credi davvero che sia possibile qualsiasi previsione stabile sul mercato?
Non andrà oltre il raggio d'azione se lo si raziona correttamente, non stupidamente).
A proposito, Maxim, credi davvero che sia possibile qualsiasi tipo di previsione stabile sul mercato?
in certi mercati sì, quasi certamente... o in certe fasi di mercato... è possibile, ma non sempre, avete bisogno di buoni filtri come minimo
per come la vedo io, se ci si adatta a un certo ciclo di mercato a lungo termine... che esiste a priori. Ma come farlo automaticamente è la domanda.
in certi mercati sì, quasi certamente... o in certe fasi di mercato... forse, ma non sempre, ci vogliono buoni filtri almeno
Filtri di nuovo. E chi farà i filtri? E quali sono queste fasi? Come li individuate? -Rilevarli algoritmicamente? Non sono affari dello zar.
Io credo così tanto: lasciato in DM - lascia che sia esso stesso a rivelare tutto.