L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1602

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Ciao, consiglia alcune librerie o framework ML che lavorano bene con la classificazione tra, diciamo, 10 classi diverse, idealmente in C#

Eseguendo ML.NET sul suo input, ha identificato tali metodi come i più accurati

- Classificatore LGBM

- Classificatore di massima entropia.

Ma ML.NET ha alcune limitazioni, quindi vorrei provare altre opzioni.

Non è legato al mercato in questo momento, ma probabilmente sarà usato in futuro.

Dati di esempio.

Label   Pitch   Energy  RMS     ZCR     Centroid        Spread  Flatness        Noiseness       RollOf  Crest   Entropy Decrease        C1      C2      C3      C4      C5      C6      M1      M2      M3      M4      M5      M6      M7      M8      M9      M10     M11     M12     M13

08      195.91840       749479.40000    663.49990       0.06797 5960.71800      5623.56900      0.45596 0.48241 11892.42000     113.03180       0.81972 -0.01187        0.60059 0.99703 1.12502 1.38532 1.41049 1.34596 174.31960       5.43771 0.53368 1.08706 1.28929 -0.27730        0.22525 -0.32192        -1.06489        0.18286 0.12653 -0.36697        0.04997

07      89.38548        264804.20000    427.55540       0.06677 5575.63400      5633.31900      0.41806 0.46413 11484.85000     167.75290       0.79212 -0.17176        0.58641 1.03448 1.14216 1.40824 1.38114 1.41114 174.84360       4.86947 0.42199 1.17480 1.67603 -0.33066        0.54447 -0.31041        -0.75327        -0.04792        0.82607 0.23418 0.16688

[Aleksey Vyazmikin]

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Ciao, consigliare alcune librerie o framework ML che lavorano bene con la classificazione tra, diciamo, 10 classi diverse, idealmente in C#

Eseguendo ML.NET sul suo input, ha identificato tali metodi come i più accurati

- Classificatore LGBM

- Classificatore di massima entropia.

Ma ML.NET ha alcune limitazioni, quindi vorrei provare altre opzioni.

Non è legato al mercato in questo momento, ma probabilmente sarà usato in futuro.

Dati di esempio.

Avete provatoCatBoost?

[Andrei01]

Maxim Dmitrievsky:
L'indovino non ha visto le cheliste, cioè in modo anonimo. Le hanno fatto solo brevi domande da diverse persone e hanno valutato la risposta. Nessuno si conosce. Mi chiedevo solo quale fosse l'effetto psicologico. Ho pensato che avrei potuto fare a meno delle sciocchezze sulle carte, ma sono a posto).

Ecco da dove viene l'ameba "sa". Cos'è la cartomante?).

[Evgeny Dyuka]

E sono riuscito ad addestrare una rete neurale. Su BTCUSD predice il movimento ogni minuto per i prossimi 15 minuti (senza riferimento alle candele). La risposta neurale è binaria up/down ed espressa numericamente da -70 a +70, non è una previsione di prezzo, è un grado di fiducia nel movimento.
Ora nel mercato reale, il risultato è più alto del previsto. Durante il backtest il 68% delle risposte di successo si è rivelato molto migliore. Addestrato senza stampelle e suggerimenti, cioè senza influenza esterna, ciò che ho addestrato funziona allo stesso modo.
I dati sono stati preparati con MQL5 bot, TensorFlow + Keras neuron, ora invia le mie previsioni al canale telegram. Non sto dando il link qui, ma se posso, per favore fatemelo sapere.

Infatti ho un indicatore che dà un valore su ogni candela minuto. A valori di 30 e oltre posso provare a commerciare)

Risponderò alle domande, ma lascerò il know-how sulla preparazione dei dati per la formazione...

[Andrei01]

Evgeny Dyuka:

Nel backtest ha dato il 68% di risposte positive, ma nella vita è stato molto meglio.

Questo non ti dice nulla, come sai. Qual è l'aspettativa di vittoria?

[Evgeny Dyuka]

Andrei:

Questo non dice nulla, come sapete. Qual è l'aspettativa di vittoria?

Naturalmente non dice nulla, ma il mercato reale sì. La previsione è assolutamente corretta, posso indovinare le tendenze e le prossime inversioni molto bene, per così dire... meglio di tutti gli indicatori conosciuti. Tutto questo in pubblico.
L'aspettativa di mat non è stata contata.

[Andrei01]

Evgeny Dyuka:
Ma il mercato reale dice, la previsione è assolutamente adeguata, l'indovinare le tendenze e le prossime inversioni è molto buona, per così dire... Meglio di tutti gli indicatori conosciuti. Tutto questo in pubblico.

La percentuale di indovinelli non dice nulla, ci può essere il 99% di indovinelli che sono redditizi e l'1% che non sono redditizi, che coprirà tutti i profitti.

Evgeny Dyuka:
L'aspettativa di mat non è stata contata.

Perché?

[Renat Fatkhullin]

Qualcuno ha già usato gli script python integrati e la libreria Metatrader5 per Python?

• Documentazione: MetaTrader per Python
• Nuova versione di MetaTrader 5 build 2340: Gestione delle impostazioni del conto nel tester ed espansione dell'integrazione Python
• MetaTrader 5 Python User Group - come usare Python in Metatrader

[Evgeny Dyuka]

Andrei:

La percentuale di indovinelli non ti dice nulla, ci può essere il 99% di indovinelli che sono redditizi e l'1% che non sono redditizi, che coprirà tutti i profitti.

Perché?

Potete convincermi che ho torto. Ho fatto questo progetto per 6 mesi per 16 ore al giorno e ho ottenuto il risultato. Non posso mostrarvi, perché state aspettando un link che vi darò un annuncio di casinò.

Una contro-domanda, dove dovremmo discutere di questo argomento come in un forum centrale?
Forse per la sicurezza dovremmo dotare un delegato del forum, indosserà una tuta protettiva, si metterà sul link, osserverà e dirà - è un casinò o no.
Dopo di che ne discuteremo.

[Evgeny Dyuka]

Andrei:

La percentuale di indovinelli non ti dice nulla, ci può essere il 99% di indovinelli che sono redditizi e l'1% che non sono redditizi, che coprirà tutti i profitti.

Perché?

La percentuale di indovinare non è importante in questo argomento, è una categoria diversa. La cosa principale qui è se la rete sta imparando o no. Se mostra segni di apprendibilità, la porta è aperta, e allora la qualità della previsione può essere migliorata all'infinito. Tutto dipenderà dall'attrezzatura e dal tempo.