L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1906

 
Maxim Dmitrievsky:

Ecco uno di questi. Ci sono solo 12 schede, non 24.

Ho degli errori

>>> print(train_score, " ", tst_score)

1.0 0.5454545454545454

Rifare il file. L'obiettivo è solo due classi, che puoi scegliere tu stesso, ma una è 0 e l'altra è 1, e puoi nominare le colonne da 1. Mi sono stancato di saltarci intorno l'ultima volta. Fallo, sto aspettando...
 
Mihail Marchukajtes:
Rifare il file. L'obiettivo ha solo due classi, puoi sceglierle tu stesso, ma una è 0 e l'altra è 1. Mi sono stancato di saltarci intorno l'ultima volta. Fallo, sto aspettando...

Ho bisogno di 3 classi

 
Maxim Dmitrievsky:

Capisco, sei un ottimizzatore... non capisco cosa vuoi dire).

Beh, guarda che VTRIT ha lasciato tutti i 24 ingressi. Se si scava più a fondo nell'ottimizzatore di Reshetov, si capisce che usa il wrapping, quando il processo di apprendimento valuta il risultato dell'aggiunta o della rimozione di un input. Vado dall'alto verso il basso, cioè prima do in pasto 11 ingressi, poi viene la funzione remove, che rimuove un ingresso alla volta e valuta il risultato, se è migliorato allora aggiunge uno degli ingressi inutilizzati e se porta al miglioramento allora lo mantiene, e la funzione chang, ci sono nella foto sopra. Questa funzione semplicemente toglie uno e aggiunge uno e vede il risultato. Sono sicuro che non hai riprodotto completamente la logica dell'ottimizzatore.

Penso che userò python e farò tutto allo stesso modo di Reshetov più le mie modifiche ....

 
Maxim Dmitrievsky:

Ho bisogno di 3 classi

Beh, guarda, è essenzialmente un Trend Optimizer. Tendenza al rialzo, tendenza al ribasso e piatto. L'ottimizzatore risponde Sì, no, non lo so. Scegliete due classi su e giù e quella appiattita sarà quella stimata. Quando il piatto è +-10 pip può essere in questo caso, se il modello dice non so e la candela davvero non aveva corpo, so che funziona....
 

Amico, ho appena avuto il VTRIT senza pari... Bello :-)

Faccio sempre attenzione ai segnali quando il modello dice NON SO, di regola questo segnale porta alla chiusura di tutte le posizioni e non è raro che questo segnale si sia chiuso con un profitto simbolico, in questi momenti sono solo fiducioso nella capacità del modello e i prossimi segnali che arrivano di solito sono vincenti !!!!

 
Comunque, sto solo confrontando l'albero con AdaBoost. È senza dubbio migliore... ma non so ancora come analizzarlo in codice
 
Maxim Dmitrievsky:
Stavo confrontando l'albero con AdaBoost. È senza dubbio migliore... ma non so ancora come analizzarlo in codice
Vai avanti e mandami l'ultimo file come ti ho chiesto... ...mentre io finisco il mio qui e torco il tuo.
 
Mihail Marchukajtes:
Mandami l'ultimo file come ti ho chiesto... Finisco qui il mio e do un giro al tuo.

Ho bisogno di 3 classi

 
Maxim Dmitrievsky:

Ho bisogno di 3 classi

Maxim, sei stupido? Vi ho detto che la terza lezione sarà un test e sarà anche durante il lavoro reale. Avevo un'opzione per migliorare l'ottimizzatore in modo che la terza classe potesse essere addestrata per diversi valori di polinomi. Ma può essere usato come test e apparirà nel funzionamento reale... Non devi fare quello che vuoi....
 
Mihail Marchukajtes:
Maximka, sei stupido? Vi ho detto che la terza classe sarà una classe di prova e sarà durante il funzionamento reale. Avevo un'opzione per modificare l'ottimizzatore in modo che la terza classe potesse essere addestrata per diversi valori di polinomi. Ma può essere usato come test e apparirà nel funzionamento reale... qualsiasi cosa tu voglia....

Sto bene.

Motivazione: