L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 581
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È stata pubblicata una nuova versione della libreria per collegare Python a MT5. Richiamando il linkhttps://github.com/RandomKori/Py36MT5 Ma ci sono problemi. In Visual Studio il progetto di prova funziona come dovrebbe, ma in MT ci sono alcuni problemi poco chiari. Ora la libreria funziona bene con la directory dove si trova lo script Python. Non so come fare il debug del link a MT. MT è protetto dal debugger. Forse qualcuno sa come fare il debug?
Ho capito che il supporto python in MT5 non è previsto :( solo un editor di qualche tipo
Bene :)
Sì, non ci sono piani. Il problema di cui ho scritto sopra è stato risolto. Ma non è tutto. Finora, solo uno script può essere eseguito sul terminale. Penserò a cosa fare in proposito.
Per esempio, randomForest.....
L'algoritmo più interessante ed efficiente della stessa razza è ada...
Fa, basta con le stronzate. Le foreste e il boosting sono cose diverse. Dare un'applicazione pratica di garhs)))
Come rendere il tuo modello di apprendimento automatico disponibile come API con il pacchetto plumber
https://www.r-bloggers.com/how-to-make-your-machine-learning-model-available-as-an-api-with-the-plumber-package/
Fa, basta con le stronzate. Scaffolding e boosting sono cose diverse. Dacci un'applicazione pratica di GARCH)))
Non ti preoccupare, diverso, ma al livello in cui si svolge la discussione.
Vorrei sottolineare che l'ada dà risultati migliori dell'rf: entrambi più precisi e meno inclini al sovrallenamento. E si dovrebbe usare ada, non rf.
Quindi non si tratta solo di ammassare tutto.
GARCH è troppo complicato. Finora mi sono fatto strada attraverso ARIMA, e anche GARCH e distribuzione.
Ho imparato che l'apprendimento automatico utilizza una cosa chiamata costruzione di caratteristiche. Non si può andare lontano solo sul prezzo. L'attributo nel nostro caso è una funzione del prezzo. La questione è quali funzioni usare. Passare semplicemente attraverso gli indicatori con parametri diversi non è un'opzione. Sono interessato al materiale su questo argomento. Google di solito produce molta spazzatura, o meglio non dà nulla sull'argomento. Ho cercato su Runet. Forse qualcuno conosce il materiale sull'argomento.
PS. Bisogna cominciare dall'inizio. Quando hai imparato a costruire caratteristiche non a caso, puoi passare alla loro selezione.
Ho imparato che l'apprendimento automatico utilizza una cosa chiamata costruzione di caratteristiche. Non si può andare lontano solo sul prezzo. L'attributo nel nostro caso è una funzione del prezzo. La questione è quali funzioni usare. Passare semplicemente attraverso gli indicatori con diversi parametri non è un'opzione. Sono interessato al materiale su questo argomento. Google di solito produce molta spazzatura, o meglio non dà nulla sull'argomento. Ho cercato su Runet. Forse qualcuno conosce il materiale sull'argomento.
PS. Bisogna cominciare dall'inizio. Quando hai imparato a costruire segni non a caso, puoi passare alla loro selezione.
Ci sono molti materiali su questo argomento in questo thread.
Ciao!
Come va, superbot fatto?
Non ti preoccupare, diverso, ma al livello in cui si svolge la discussione.
Vorrei sottolineare che l'ada dà risultati migliori dell'rf: entrambi più precisi e meno inclini al sovrallenamento. E si dovrebbe usare ada, non rf.
Quindi non si tratta solo di ammassare tutto.
GARCH è troppo complicato. Finora mi sono fatto strada attraverso ARIMA, e anche GARCH e distribuzione.
Al livello in cui si sta svolgendo questa discussione, non sapevi nemmeno come si definisce l'importanza dei predittori in RF, infilando qualche sciocchezza su annealing e roba del genere senza spiegazioni (cosa c'entra?)
Chi ha detto dove sono i banchi specificamente per applicazioni forex? perché Ada e non GBM? le tue risposte sono troppo astrazioni confuse. in realtà il guadagno non sarà più del 5% con più sovrallenamento.
Ciao!
Come va, hai fatto un superbot?