L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2098

[Rorschach]

Maxim Dmitrievsky:
Sì, divertente, lo terrò a mente

Anche qualche tipo di GPT-3 può avere un cotier.

[[Eliminato]]

Rorschach:

Anche qualche tipo di GPT-3 può essere coadiuvato.

È costoso convertire il cotier in immagini, quindi sono a favore delle convoluzioni monodimensionali.

[Vladimir Karputov]

Come faccio a scaricare il file *.ipynb da github a jupyter notebook?

add: La domanda è stata rimossa - qualcosa è stato cliccato ed è apparso un pulsante di download:

[[Eliminato]]

Vladimir Karputov:

Come faccio a scaricare il file *.ipynb da github a jupyter notebook?

add: La domanda è spenta - qualcosa è stato cliccato ed è apparso un pulsante di download:

Vladimir, sei con noi ora, nel lato oscuro?

[Aleksey Vyazmikin]

Il mio articoloè stato pubblicato. Sei il benvenuto a leggere e criticare :)

[Vladimir Karputov]

Maxim Dmitrievsky:

Vladimir, sei con noi ora, nel lato oscuro?

Sto solo imparando...

[Mihail Marchukajtes]

Maxim Dmitrievsky:

Vladimir, sei con noi ora, nel lato oscuro?

Wow, i lati stanno già cedendo! L'acqua è mia !!!!! :-)))))

[Vladimir Karputov]

Non riesco a stampare le prime cinque righe dell'oggetto DataFrame.

Prendo lo script dalla cartella 'data'\Scripts\Python\copyrates_from.py' e aggiungo le linee:

from datetime import datetime
import MetaTrader5 as mt5
# выведем данные о пакете MetaTrader5
print("MetaTrader5 package author: ",mt5.__author__)
print("MetaTrader5 package version: ",mt5.__version__)

# импортируем модуль pandas для вывода полученных данных в табличной форме
import pandas as pd
pd.set_option('display.max_columns', 500) # сколько столбцов показываем
pd.set_option('display.width', 1500)      # макс. ширина таблицы для показа
# импортируем модуль pytz для работы с таймзоной
import pytz

# установим подключение к терминалу MetaTrader 5
if not mt5.initialize():
    print("initialize() failed")
    mt5.shutdown()

# установим таймзону в UTC
timezone = pytz.timezone("Etc/UTC")
# создадим объект datetime в таймзоне UTC, чтобы не применялось смещение локальной таймзоны
utc_from = datetime(2020, 1, 10, tzinfo=timezone)
# получим 10 баров с EURUSD H4 начиная с 01.10.2020 в таймзоне UTC
rates = mt5.copy_rates_from("EURUSD", mt5.TIMEFRAME_H4, utc_from, 10)

# завершим подключение к терминалу MetaTrader 5
mt5.shutdown()
# выведем каждый элемент полученных данных на новой строке
print("Выведем полученные данные как есть")
for rate in rates:
    print(rate)

# создадим из полученных данных DataFrame
rates_frame = pd.DataFrame(rates)

from datetime import datetime
import MetaTrader5 as mt5
# выведем данные о пакете MetaTrader5
print("MetaTrader5 package author: ",mt5.__author__)
print("MetaTrader5 package version: ",mt5.__version__)

# импортируем модуль pandas для вывода полученных данных в табличной форме
import pandas as pd
pd.set_option('display.max_columns', 500) # сколько столбцов показываем
pd.set_option('display.width', 1500)      # макс. ширина таблицы для показа
# импортируем модуль pytz для работы с таймзоной
import pytz

# установим подключение к терминалу MetaTrader 5
if not mt5.initialize():
    print("initialize() failed")
    mt5.shutdown()

# установим таймзону в UTC
timezone = pytz.timezone("Etc/UTC")
# создадим объект datetime в таймзоне UTC, чтобы не применялось смещение локальной таймзоны
utc_from = datetime(2020, 1, 10, tzinfo=timezone)
# получим 10 баров с EURUSD H4 начиная с 01.10.2020 в таймзоне UTC
rates = mt5.copy_rates_from("EURUSD", mt5.TIMEFRAME_H4, utc_from, 10)

# завершим подключение к терминалу MetaTrader 5
mt5.shutdown()
# выведем каждый элемент полученных данных на новой строке
print("Выведем полученные данные как есть")
for rate in rates:
    print(rate)

# создадим из полученных данных DataFrame
rates_frame = pd.DataFrame(rates)

# выведем пять первых строк (метод 'head' pandas)
print("\nВыведем пять первых строк")
rates_frame.head()

rates_frame['time']=pd.to_datetime(rates_frame['time'], unit='s')

# выведем данные
print("\nВыведем датафрейм с данными")
print(rates_frame)

rates_frame['time']=pd.to_datetime(rates_frame['time'], unit='s')

# выведем данные
print("\nВыведем датафрейм с данными")
print(rates_frame)

e il metodo non stampa nulla:

(1578614400, 1.11051, 1.11093, 1.11017, 1.11041, 2448, 1, 0)

Выведем пять первых строк

Выведем датафрейм с данными

[Mikhail Mishanin]

Aleksey Vyazmikin:
Il mio articolo è stato pubblicato. Vi invito a leggerlo e a criticarlo :)

Alexey, la mia domanda a te e a tutti: " Perché? Prendiamo come obiettivo il segnale di attraversamento della media mobile e non la tocchiamo sulla prossima barra...".

Si può insegnare il segnale "ideale". Prendete una ZZ (diverse ZZ) e fate un ciclo dal presente al passato in ogni barra, che andrà su/giù esattamente, per tante barre.

Quando ero un Neuroshell Day Trader Professional ho imparato un tale segnale e ho ottenuto il primo risultato sano, ma è stato molto difficile usarlo nel trading reale.

[Aleksey Vyazmikin]

dr.mr.mom:

Alexey, una domanda a te e a tutti gli altri: " Prendiamo come target il segnale che attraversa la media mobile e non la tocca sulla barra successiva...".

Si può insegnare un segnale "ideale". Prendete una ZZ (diverse ZZ) e fate un ciclo dal presente al passato in ogni barra, che andrà su/giù esattamente, per tante barre.

Quando ero un Neuroshell Day Trader Professional ho imparato questo segnale e ho ottenuto il primo risultato ragionevole, ma è stato molto difficile usarlo nel trading reale.

Ecco perché a quel tempo non sapevamo che i punti pivot sono mal previsti da un tale metodo, e l'addestramento si basa principalmente sulle tendenze....

È abbastanza ragionevole usare diverse strategie per la diversificazione, e il MO aiuta a migliorare le strategie sottostanti, che è quello che ho suggerito di usare nell'articolo.