記事についてのディスカッション

削除済み 2022.07.29 10:54 #71

ありがとう。

Maxim Dmitrievsky 2022.07.29 11:16 #72

Yu Zhang #:
自分で作るか、提供されたものを使うか、どちらかです。以下のエラーがあります。

pythonとmqlで機能の数が違うようです。

Roman Poshtar 2024.02.15 12:20 #73

マキシム、助けてください。何が間違っているのか理解できません。コードはあなたのものです。私はpythonがあまり得意ではありません。ありがとう

LOOK_BACK =25

クローズ 0 1 2 3 4 ... 19 20 21 22 23 24

時間 ...

2022-02-07 00:00:00 1.14566 NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN.

2022-02-07 01:00:00 1.14542 NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...

2022-02-07 02:00:00 1.14529 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...

2022-02-07-07 03:00:00 1.14414 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...

2022-02-07 04:00:00 1.14278 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...

2022-02-07-07 05:00:00 1.14327 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...

2022-02-07 06:00:00 1.14385 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...

2022-02-07 07:00:00 1.14302 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...

2022-02-07 08:00:00 1.14314 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...

2022-02-07 09:00:00 1.14325 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...

2022-02-07 10:00:00 1.14340 NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...

2022-02-07 11:00:00 1.14231 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...

2022-02-07 12:00:00 1.14212 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...

2022-02-07 13:00:00 1.14432 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...

2022-02-07 14:00:00 1.14551 NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...

2022-02-07 15:00:00 1.14400 NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...

2022-02-07 16:00:00 1.14383 NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...

2022-02-07 17:00:00 1.14435 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...

2022-02-07 18:00:00 1.14341 NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...

2022-02-07 19:00:00 1.14187 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...

2022-02-07 20:00:00 1.14267 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...

2022-02-07 21:00:00 1.14432 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...

2022-02-07-07 22:00:00 1.14385 NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...

2022-02-07 23:00:00 1.14420 NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...

2022-02-08 00:00:00 1.14389 NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-08 01:00:00 1.14405 NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-08 02:00:00 1.14426 NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-08 03:00:00 1.14354 NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-08 04:00:00 1.14303 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...

2022-02-08 05:00:00 1.14303 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...

2022-02-08 06:00:00 1.14240 NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

Discussion of article "Gradient Flexible Time Charts for Indicator won't fire alerts

Maxim Dmitrievsky 2024.02.15 16:01 #74

Roman Poshtar #:

マキシム、助けてください。何が間違っているのか理解できません。コードはあなたのものです。私はpythonがあまり得意ではありません。ありがとう。

LOOK_BACK =25

クローズ 0 1 2 3 4 ... 19 20 21 22 23 24

時間 ...

2022-02-07 00:00:00 1.14566 NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-07 01:00:00 1.14542 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-07 02:00:00 1.14529 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-07-07 03:00:00 1.14414 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-07 04:00:00 1.14278 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-07-07 05:00:00 1.14327 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-07 06:00:00 1.14385 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-07 07:00:00 1.14302 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-07 08:00:00 1.14314 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-07 09:00:00 1.14325 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-07 10:00:00 1.14340 NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-07 11:00:00 1.14231 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-07 12:00:00 1.14212 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-07 13:00:00 1.14432 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-07 14:00:00 1.14551 NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-07 15:00:00 1.14400 NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-07 16:00:00 1.14383 NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-07 17:00:00 1.14435 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-07 18:00:00 1.14341 NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-07 19:00:00 1.14187 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-07 20:00:00 1.14267 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-07 21:00:00 1.14432 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-07-07 22:00:00 1.14385 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-07 23:00:00 1.14420 NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-08 00:00:00 1.14389 NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-08 01:00:00 1.14405 NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-08 02:00:00 1.14426 NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-08 03:00:00 1.14354 NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-08 04:00:00 1.14303 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-08 05:00:00 1.14303 NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN

2022-02-08 06:00:00 1.14240 NaN NaN NaN NaN NaN ...NaN NaN NaN NaN NaN NaN。

apiを通した見積もりが取得できないようだ。残念ながら、今手元にvindeコンプがない :(

Maxim Dmitrievsky 2024.02.15 16:19 #75

終値はあるようですね。サインを取得する機能が壊れているようです（おそらくpandasのアップデート後）。

ターミナルログにエラーは出ていませんか？

Maxim Dmitrievsky 2024.02.15 16:34 #76

Maxim Dmitrievsky #:

終値はあるようですね。サインを取得する機能が壊れているようです（パンダのアップデート後かもしれません）。

ターミナルログにエラーは出ていませんか？

この機能（MT5から保存した気配値ファイルから気配値を取得）を試してみてください。

def get_prices2(look_back = 15):
    pr = pd.read_csv('files/EURUSD_H1.csv', sep='\s+')
    # set df index as datetime
    prices = pd.DataFrame(columns=['time', 'close'])
    prices['time'] = pr['<DATE>'] + ' ' + pr['<TIME>']
    prices['time'] = pd.to_datetime(prices['time'], format='mixed')
    prices['close'] = pr['<CLOSE>']
    prices.set_index('time', inplace=True)
    prices.index = pd.to_datetime(prices.index, unit='s')
    prices = prices.dropna()

    ratesM = prices.rolling(MA_PERIOD).mean()
    ratesD = prices - ratesM
    for i in range(look_back):
        prices[str(i)] = ratesD.shift(i)
    return prices.dropna()

すべてうまくいきました。

                       close         0         1         2         3         4         5  ...         8         9        10        11        12        13        14
time                                                                                      ...                                                                      
2010-01-05 04:00:00  1.44222  0.000383 -0.000253  0.000365  0.000579  0.001307  0.000595  ...  0.002817  0.003726  0.004814  0.005897  0.008975  0.008813  0.009395
2010-01-05 05:00:00  1.44217  0.000355  0.000383 -0.000253  0.000365  0.000579  0.001307  ...  0.002043  0.002817  0.003726  0.004814  0.005897  0.008975  0.008813
2010-01-05 06:00:00  1.44635  0.004289  0.000355  0.000383 -0.000253  0.000365  0.000579  ...  0.001383  0.002043  0.002817  0.003726  0.004814  0.005897  0.008975
2010-01-05 07:00:00  1.44755  0.005241  0.004289  0.000355  0.000383 -0.000253  0.000365  ...  0.000595  0.001383  0.002043  0.002817  0.003726  0.004814  0.005897
2010-01-05 08:00:00  1.44520  0.002659  0.005241  0.004289  0.000355  0.000383 -0.000253  ...  0.001307  0.000595  0.001383  0.002043  0.002817  0.003726  0.004814
...                      ...       ...       ...       ...       ...       ...       ...  ...       ...       ...       ...       ...       ...       ...       ...
2024-02-12 08:00:00  1.07914  0.000194  0.000247  0.000193  0.000363  0.000834  0.001077  ...  0.000464  0.000548  0.000793  0.000515  0.001010  0.001005  0.000678
2024-02-12 09:00:00  1.08033  0.001239  0.000194  0.000247  0.000193  0.000363  0.000834  ...  0.001687  0.000464  0.000548  0.000793  0.000515  0.001010  0.001005
2024-02-12 10:00:00  1.07755 -0.001474  0.001239  0.000194  0.000247  0.000193  0.000363  ...  0.001549  0.001687  0.000464  0.000548  0.000793  0.000515  0.001010
2024-02-12 11:00:00  1.07691 -0.001997 -0.001474  0.001239  0.000194  0.000247  0.000193  ...  0.001077  0.001549  0.001687  0.000464  0.000548  0.000793  0.000515
2024-02-12 12:00:00  1.07685 -0.001965 -0.001997 -0.001474  0.001239  0.000194  0.000247  ...  0.000834  0.001077  0.001549  0.001687  0.000464  0.000548  0.000793

[87537 rows x 16 columns]

Roman Poshtar 2024.02.15 22:20 #77

Maxim Dmitrievsky #:

次の関数を試してください（MT5から保存された引用符を含むファイルから引用符を取得する）。

すべてうまくいきました。

ありがとうございます。

Roman Poshtar 2024.02.16 10:49 #78

マキシム、PythonとWindowsは？どうしてもうまくいかないんだ。ありがとう。

Maxim Dmitrievsky 2024.02.16 12:47 #79

Roman Poshtar #:
マキシム、PythonとWindowsは？どうしてもうまくいかないんだ。ありがとう。

ログを読む

Roman Poshtar 2024.02.16 14:39 #80

Maxim Dmitrievsky #:
ログを読む。

エラーはない。MA 200

コード

def get_prices(look_back = 15):
    pr = pd.read_csv('D:/1111/EURUSD_H1.csv', sep='\s+')
    # set df index as datetime
    prices = pd.DataFrame(columns=['time', 'close'])
    prices['time'] = pr['<DATE>'] + ' ' + pr['<TIME>']
    prices['time'] = pd.to_datetime(prices['time'], format='mixed')
    prices['close'] = pr['<CLOSE>']
    prices.set_index('time', inplace=True)
    prices.index = pd.to_datetime(prices.index, unit='s')
    prices = prices.dropna()

    ratesM = prices.rolling(MA_PERIOD2).mean()
    ratesD = prices - ratesM
    for i in range(look_back):
        prices[str(i)] = ratesD.shift(i)

    print(prices.head(50))
    return prices.dropna()

以下はログです

C:\Users\Romanuch\AppData\Local\Programs\Python\Python38\python.exe "C:/Users/Romanuch/Downloads/8642 - copy - copy - copy/catboost_learning.py"
                       close   0   1   2   3   4  ...  19  20  21  22  23  24
time                                              ...                        
2020-02-17 00:00:00  1.08376 NaN NaN NaN NaN NaN  ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-02-17 01:00:00  1.08410 NaN NaN NaN NaN NaN  ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-02-17 02:00:00  1.08357 NaN NaN NaN NaN NaN  ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-02-17 03:00:00  1.08365 NaN NaN NaN NaN NaN  ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-02-17 04:00:00  1.08391 NaN NaN NaN NaN NaN  ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-02-17 05:00:00  1.08384 NaN NaN NaN NaN NaN  ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-02-17 06:00:00  1.08375 NaN NaN NaN NaN NaN  ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-02-17 07:00:00  1.08394 NaN NaN NaN NaN NaN  ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-02-17 08:00:00  1.08349 NaN NaN NaN NaN NaN  ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-02-17 09:00:00  1.08405 NaN NaN NaN NaN NaN  ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2020-02-17 10:00:00  1.08461 NaN NaN NaN NaN NaN  ... NaN NaN NaN NaN NaN NaN


[50 rows x 26 columns]

204:    learn: 0.7775606        test: 0.5931357 best: 0.5938959 (189)   total: 6.19 s    remaining: 24 s
205:    learn: 0.7777778        test: 0.5924840 best: 0.5938959 (189)   total: 6.22 s    remaining: 24 s
206:    learn: 0.7789725        test: 0.5925926 best: 0.5938959 (189)   total: 6.25 s    remaining: 23.9 s
207:    learn: 0.7795156        test: 0.5929184 best: 0.5938959 (189)   total: 6.27 s    remaining: 23.9 s
208:    learn: 0.7795156        test: 0.5928098 best: 0.5938959 (189)   total: 6.3 s     remaining: 23.9 s
209:    learn: 0.7799500        test: 0.5933529 best: 0.5938959 (189)   total: 6.33 s    remaining: 23.8 s
Stopped by overfitting detector  (20 iterations wait)

bestTest = 0.5938959487
bestIteration = 189

Shrink model to first 190 iterations.
The file cat_model.mqh has been written to disc

Process finished with exit code 0

記事についてのディスカッション - ページ 8