記事「PythonとMQL5でロボットを開発する（第2回）：モデルの選択、作成、訓練、Pythonカスタムテスター」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.11.07 10:35 新しい記事「PythonとMQL5でロボットを開発する（第2回）：モデルの選択、作成、訓練、Pythonカスタムテスター」はパブリッシュされました: PythonとMQL5で自動売買ロボットを開発する連載を続けます。今日は、モデルの選択と訓練、テスト、交差検証、グリッドサーチ、モデルアンサンブルの問題を解決します。 前回の記事では、機械学習について簡単に説明し、データ拡張をおこなって将来のモデルのための特徴量を開発し、その中から最適なものを選び出しました。次のステップとして、これらの特徴量から学習して取引をおこなう（うまくいけば成功する）実用的な機械学習モデルを作成します。また、モデルのパフォーマンスとテスト結果の可視化を向上させるため、カスタムPythonテスターを構築します。テストグラフの見栄えやモデルの安定性を向上させるために、過程でいくつかの古典的な特徴量も取り入れます。 最終的な目標は、価格予測と取引に役立つ、機能的で最大限の利益を生み出すモデルを作成することです。すべてのコードはPythonで記述し、MQL5ライブラリも使用します。 作者: Yevgeniy Koshtenko 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
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PythonとMQL5で自動売買ロボットを開発する連載を続けます。今日は、モデルの選択と訓練、テスト、交差検証、グリッドサーチ、モデルアンサンブルの問題を解決します。
前回の記事では、機械学習について簡単に説明し、データ拡張をおこなって将来のモデルのための特徴量を開発し、その中から最適なものを選び出しました。次のステップとして、これらの特徴量から学習して取引をおこなう（うまくいけば成功する）実用的な機械学習モデルを作成します。また、モデルのパフォーマンスとテスト結果の可視化を向上させるため、カスタムPythonテスターを構築します。テストグラフの見栄えやモデルの安定性を向上させるために、過程でいくつかの古典的な特徴量も取り入れます。
最終的な目標は、価格予測と取引に役立つ、機能的で最大限の利益を生み出すモデルを作成することです。すべてのコードはPythonで記述し、MQL5ライブラリも使用します。
作者: Yevgeniy Koshtenko