Riunire un team per sviluppare un IO (albero delle decisioni/foresta) in relazione alle strategie di tendenza - pagina 18
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Quindi la squadra è cancellata. )
E ci sarà un gruppo amministrato. )
Amministrare anche una squadra già affermata ha il 95% di possibilità di uccidere il risultato.
E per amministrare qualcosa che non esiste già, bisogna avere una carta vincente molto potente. ))
È ora di mostrare qualche briscola.
C'è un'offerta, ma nessuna espressione della domanda in nessuna forma.
Se in questa fase i potenziali membri del team non sono disposti ad essere proattivi, allora non sono sicuro della loro motivazione.
È molto spiacevole.
Senza amministrazione non si può andare avanti - ho proposto uno schema in cui i partecipanti stessi scelgono la direzione di marcia, è difficile immaginare le condizioni più comode.
Di quella lista, nemmeno i repubblicani su GitLab si sono registrati...
Il team avrebbe dovuto essere costruito subito sotto la licenza Apache 2.0, e tu volevi costringere gli estranei a rispettare l'etica cooperativa.
Beh, il capo non sa assolutamente nulla di sviluppo di software.
La registrazione è una questione di minuti, è solo una formalità.
La squadra dovrebbe lavorare per il beneficio di se stessa e di tutti i membri della squadra, non mettere il naso nell'umore.
Sviluppare idee e codificarle sono cose diverse.
La registrazione è una questione di minuti, è solo una formalità.
La squadra dovrebbe lavorare per il beneficio di se stessa e di tutti i membri della squadra, non mettersi le dita nel naso quando ne ha voglia.
Sviluppare idee e codificarle sono cose diverse.
Se è un 'lavoro minuto', perché non viene fatto? Non c'è uno spazio di lavoro perché non c'è una squadra. Non c'è una squadra perché non c'è uno spazio di lavoro...
E in questo settore, l'idea dovrebbe essere implementata immediatamente, almeno in pseudo-codice.
Se "affari minuti", perché non si fa? Non c'è uno spazio di lavoro perché non c'è una squadra. Non c'è una squadra perché non c'è uno spazio di lavoro...
E in questo settore, l'idea deve essere implementata immediatamente, almeno in pseudo-codice.
Il team non esiste perché la gente non vuole lavorare insieme; tutti (la maggior parte di loro) sono interessati ad ascoltare le idee degli altri, e il formato proposto da Maxim - la chat room - è giusto per questo.
Forse nella fase attuale di diffidenza e paura di rivelare le proprie idee è una variante della comunicazione di interesse.
Prima di fare qualcosa, è necessario capire come sarà alla fine - ci dovrebbe essere un progetto; ho suggerito che le persone esprimano le loro opinioni sull'organizzazione del processo di lavoro - come lo vogliono, come lo vedono, e poi organizzare lo spazio di lavoro con questi desideri in mente.
Cittadini - tutto è nelle nostre mani!
Il mercato non è un luogo per risolvere i problemi psicologici personali, ma un campo per generare reddito!
Non puoi spostare questa cosa da solo.
Quindi, è tutto confuso - il motore del forum è multifunzionale? Ho letto di REST, ma è un'architettura nuda, dovrei cercare il codice sorgente del forum per questo?
Cosa vuol dire che si può giocare con altri script, dove si può giocare? Immaginate di voler vendere il prodotto a un utente comune e spiegate in termini umani cosa dà e con cosa va, per favore. Penso che sia necessario e importante, ma non vedo perché, grazie.
Cosa c'è da spiegare, sopra vi ho mostrato un esempio di come accedere dallo script MQL a Python installato sul computer locale, allenare il modello di rete neurale, salvarlo in un file, caricarlo e lavorare con esso chiamando il metodo Predict.
https://www.mql5.com/ru/forum/261479/page16#comment_8011085
Potete usare lo stesso schema per creare uno qualsiasi delle centinaia di modelli IO disponibili nelle librerie python e addestrarlo sui vostri dati. Usando lo stesso esempio potete creare una parte client in un EA o indicatore, che caricherà il file del modello durante l'inizializzazione e poi lo interrogherà chiamando il metodo Predict con i vostri dati attuali.
Il supporto dei protocolli NamedPipes e REST permette agli script specificati, Expert Advisors o indicatori di lavorare senza DLL con i modelli MO, sia sul computer locale che in remoto sulla rete.
A differenza di NamedPipes quando si usa lo script REST il testo da MQL non dovrebbe essere inviato tramite FileWriteString, ma tramite WebRequest a un URL pubblico, per esempio sul VPS dove il motore è in esecuzione, altrimenti è lo stesso.
Cosa c'è da spiegare, sopra vi ho mostrato un esempio di come chiamare dallo script MQL a Python installato sul computer locale, allenare il modello di rete neurale, salvarlo in un file, caricarlo e lavorare con esso chiamando il metodo Predict.
https://www.mql5.com/ru/forum/261479/page16#comment_8011085
Usando lo stesso modello potete creare uno qualsiasi delle centinaia di modelli MO disponibili nelle librerie Python e allenarlo sui vostri dati. Usando lo stesso schema potete creare una parte client in un Expert Advisor o in un indicatore, che caricherà il file del modello durante l'inizializzazione, e poi lo interrogherà chiamando il metodo Predict con i propri dati attuali.
Il supporto dei protocolli NamedPipes e REST permette agli script specificati, Expert Advisors o indicatori di lavorare senza DLL con i modelli MO, sia sul computer locale che in remoto sulla rete.
A differenza di NamedPipes quando si usa lo script REST il testo da MQL non dovrebbe essere inviato tramite FileWriteString, ma tramite WebRequest a un URL pubblico, per esempio sul VPS dove il motore è in esecuzione, altrimenti è lo stesso.
In generale è chiaro, uno strumento per attivare un modello calcolato.
Ma non ho ancora capito come gestire l'ottimizzatore di strategie...
Lascerò i miei pensieri sugli alberi, nel caso in cui tornino utili.
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Aleksey Vyazmikin, 2018.07.10 14:18
Ieri mi è venuto in mente un pensiero: perché cerchiamo alberi decisionali, cioè un modello che descrive un'entità? Cioè, perché abbiamo bisogno di descrivere l'intera entità, forse dovremmo solo cercare i pezzi di quell'entità che sono più comprensibili e prevedibili? Ho pensato che siccome raccolgo foglie di alberi, forse dovrei usare un metodo per trovare tali foglie senza costruire un albero decisionale completo, che dovrebbe, come ho capito, dare un aumento di qualità per la stessa quantità di tempo di calcolo speso.
Ho cercato su Internet e non vedo questo metodo da nessuna parte. Forse qualcuno conosce tali sviluppi?
Mentre elaboro l'algoritmo, penso che prima di tutto ho bisogno di selezionare i predittori, che mostrano la capacità predittiva di una delle classi, a che i predittori devono essere resi binari (per questo devo formare il mio campione per ogni predittatore o formare margini di esclusione dal campione generale (cosa è più ragionevole?)). Poi già usare i predittori selezionati (e le loro combinazioni) per costruire stub per una classe particolare (nel mio caso 3 classi), e poi usare questi stub per costruire i predittori rimanenti. Allo stesso tempo possiamo anche controllarli per la preferenza di una certa classe. Poi, secondo l'idea, troveremo le aree che sono le più adatte alla classificazione per le specifiche classi di destinazione. E l'area rimanente sarà solo un campo di inattività/attesa.
Naturalmente, possiamo poi vedere dove le foglie sono stratificate l'una sull'altra e fare un risultato medio in questi casi. E possiamo costruire un albero come quello, ma con elementi di voto a causa della densità in diverse aree di diversi obiettivi.
Cosa ne pensate di questa idea?
Lascio i miei pensieri sugli alberi nel caso in cui tornino utili.
Molti qui esprimono pensieri - idee, alcuni offrono meccanismi - algoritmi e anche a volte arrivano alla realizzazione - programmi pronti, ma purtroppo non c'è nessun progresso, nessun risultato pratico, fondamentalmente tutto finisce con inondazioni e dichiarazioni infondate.
Forse perché non abbiamo una presentazione unificata degli strumenti di IO commerciale - il formato dei dati, i modelli e la valutazione obiettiva dei risultati, che non ci permette di comunicare tra di noi in modo costruttivo, condividere i risultati degli esperimenti e fare conclusioni ragionevoli.
E che senso ha in una situazione del genere se non abbiamo metodi di valutazione oggettiva anche di un singolo esecutore - uno sviluppatore)?
Forse dovremmo iniziare a creare e concordare tali metodi. C'è stato un tentativo di sollevare la questione nel thread MoD, ma finora non c'è stata comprensione reciproca; forse tu, come appassionato di questo argomento, puoi fare qualcosa?
Molte persone qui esprimono i loro pensieri - idee, alcuni offrono meccanismi - algoritmi e a volte arrivano anche all'implementazione - programmi già pronti, ma purtroppo non c'è nessun progresso, nessun risultato pratico, per lo più tutto finisce con inondazioni e dichiarazioni infondate.
Forse perché non abbiamo una presentazione unificata degli strumenti di IO commerciale - il formato dei dati, i modelli e la valutazione obiettiva dei risultati, che non ci permette di comunicare tra di noi in modo costruttivo, condividere i risultati degli esperimenti e fare conclusioni ragionevoli.
E che senso ha in una tale situazione se non abbiamo metodi di valutazione oggettiva anche di un singolo esecutore - uno sviluppatore)?
Forse dovremmo iniziare a creare e concordare tali metodi. C'è stato un tentativo di sollevare la questione nel thread MoD, ma finora non c'è stata comprensione reciproca; forse tu, come appassionato di questo argomento, puoi fare qualcosa?
Sono d'accordo che le valutazioni standard non sono adatte, ho già scritto su questo. Questo è particolarmente evidente se stiamo parlando di una strategia di tendenza. È meglio cercare criteri di valutazione ottimali su una strategia di base, e poi portarla su altre strategie. Per come la vedo io, il ramo MO cerca principalmente di prevedere come si chiuderà il bar alla sua apertura. E la metrica guess/no-guess può essere ancora appropriata lì, ma anche lì, per non parlare delle strategie di tendenza, i punti dovrebbero essere presi in considerazione nella stima.
Qui nell'immagine qui sotto, i punti di entrata nel quadrato 1 saranno molto meglio (portano più profitto) che nel quadrato 2 dove ci sarà profitto, mentre nel quadrato 3 chiuderemo con perdita quando l'asset è venduto, ma non porterà profitto quando l'asset è comprato fino a quando il prezzo minimo è formato.
Così si può vedere che la percentuale indovinata di entrata può essere grande, ma se questo grande valore è più concentrato nel secondo quadrato che nel primo, il valore minore di errori può sovrapporre l'intero profitto.
Ecco perché ora voglio prendere in considerazione nella mia valutazione del modello la concentrazione dei segnali, in quale area danno più profitto o perdita e tenerne conto nella costruzione dell'albero decisionale.