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

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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

削除済み  

良い記事だ。すべてが "クラシックな "MOのやり方で、繊細さがないのがいい。

ざっと見ただけでは、どのようなモデルのアンサンブルを構築しているのかまだよく分からなかった。同じデータでトレーニングされたのか、それとも異なるデータでトレーニングされたのか。

後で調べて追加するつもりだ。

 
素晴らしい記事だ！著者に感謝します！このシリーズは、私がpythonを知るためのメインになります)))。以前はあまり興味がありませんでしたが、すべての長所とmcool))
 
Maxim Dmitrievsky #:

良い記事だ。MoDの "古典的な "やり方で、微妙なことを書いていないのがいい。

ざっと見たところ、どのようなモデルのアンサンブルを構築しているのか、まだよく分かっていない。同じデータで訓練されたのか、それとも異なるデータで訓練されたのか。

後で調べて追加するつもりだ。

ありがとうございます！アンサンブルは同じデータでトレーニングされています)

 
Aleksandr Seredin #:
素晴らしい記事だ！著者に感謝します！このシリーズは、私がpythonを知るためのメインになります)))。以前はあまり興味がなかったのですが、すべての長所とmcool)))

ありがとうございます！ありがとうございました！

 
記事中のPythonシンタックスハイライトが もったいない(
 
記事をありがとう！興味深く読ませていただきました。私も将来、様々なPythonモデルの学習を活用しようと考えていますが、実はここから始めるのに良いベースを与えてくれる既成のレシピがここにあります。
 
Yuriy Bykov #:
記事をありがとう！興味深く読ませていただきました。私も将来、様々なPythonモデルを学ぶことを計画しています。
ユーリ、どうもありがとう！
 
Yuriy Bykov #:
記事をありがとう！興味深く読ませていただきました。私も将来、様々なPythonモデルの学習を活用しようと考えているのですが、これは実際に、良いベースとなる既製のレシピです。
私もあなたの記事をとても楽しく読んでいます。将来、私のアルゴリズムの多通貨バージョンを作る予定なので、あなたの記事のトピックはとても興味深く、役に立ちます！
 

前回の記事のおかげで、pythonを勉強しに行った。

時間がなくてなかなか理解が進まなかったのですが、2回目の記事も面白いです。

そして、私は寓話のように - キツネとブドウ))))

 
結果が出るといいモチベーションになる！
そして、気づいたことだが、それは1週間先でもなく、1カ月先でもなく、普通に1年分の仕事だ
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