記事「Numbaを使用したPythonの高速取引ストラテジーテスター」についてのディスカッション - ページ 2

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クールな記事だ！

スピードは本当に素晴らしい。


しかし、スクリプトを実行する前に、いくつかの作業が必要だった。

スクリプトを実行できない人のために：

1) catboostをインストールする

pip install catboost

2) EURGBP_H1.csvデータをダウンロードし、Filesフォルダに入れる。

3) 全てのpythonスクリプトをダウンロードし、1つのフォルダに入れる。

4)Tester_ML.py スクリプトの最初の行を以下の ように修正する。

from tester_lib import test_model

5) Tester_ML.py スクリプトにファイルへのパスを書きます。

p = pd.read_csv('C:/Program Files/MetaTrader 5/MQL5/Files/'+hyper_params['symbol']+'.csv', sep='\s+')


テスター_ML

 
Evgeniy Chernish #:

マキシム、ありがとう！

スピードは本当に印象的だ。


でも、スクリプトを実行する前に少し作業が必要だった。

スクリプトを実行できない人のために：

1) catboostをインストールする

pip install catboost

2) EURGBP_H1.csvデータをダウンロードし、Filesフォルダに入れる。

3) 全てのpythonスクリプトをダウンロードし、1つのフォルダに入れる。

4)Tester_ML.pyスクリプトの 最初の行を以下の ように修正する。

from tester_lib import test_model

5) Tester_ML.py スクリプトにファイルへのパスを記述します。

p = pd.read_csv('C:/Program Files/MetaTrader 5/MQL5/Files/'+hyper_params['symbol']+'.csv', sep='♪+')



どういたしまして。そうですね、人それぞれ環境が違いますからね。例えば、condaはすでにすべてのパッケージをインストールしているかもしれません。インタプリタが何が足りないか警告を出すからです。

私は自分の経験から、記事に大量のテキストがあると怖くなることを知っている。全部読むより、その場で理解する方が簡単だ :)

 
Evgeniy Chernish #:

マキシム、ありがとう！

スピードは本当に印象的だ。


でも、スクリプトを実行する前に少し作業が必要だった。

スクリプトを実行できない人のために：

1) catboostをインストールする

pip install catboost

2) EURGBP_H1.csvデータをダウンロードし、Filesフォルダに入れる。

3) 全てのpythonスクリプトをダウンロードし、1つのフォルダに入れる。

4)Tester_ML.pyスクリプトの 最初の行を以下の ように修正する。

from tester_lib import test_model

5) Tester_ML.py スクリプトにファイルへのパスを記述します。

p = pd.read_csv('C:/Program Files/MetaTrader 5/MQL5/Files/'+hyper_params['symbol']+'.csv', sep='\s+')

素晴らしい！あなたは、記事の著者が行うべき作業を行いました。

 
😁
 
取引戦略について書く

すべてを凌駕すること
 
Ivan Butko #:
トレード戦略について書く Be Above It All

残念ながら高い。基本的なものだけなら。

 
Maxim Dmitrievsky #:

残念ながら高いよ。基本的なことだけならね。

SmartMoneyは基本的なものを掲載し始めたが、ちょっと...。辛口。

一般的に、この分野はオープンだ。
 
Ivan Butko #:
SmartMoneyでは基本的なことを掲載し始めたが、どういうわけか......。ドライ。

一般的に、この分野はオープンだ。
何が何だか分からないし、分かりたくもない)
 
Maxim Dmitrievsky #:
心の中では、それが何なのか分からないし、分かりたくもないんだ。）
わかったよ。
 

ズボンをショーツに変えるボーナス教材。

記事のように基本モデルを強く鍛え直す。ビフォー・アフターの2つのバージョン：


sl/tpではなく、meta_labels (trade/not trade)による入力を最適化：



修正したオプティマイザを含む追加ライブラリを添付。

さらに詳しい説明を加えた2番目の記事が必要であれば、ここに投稿してください。

すべてが非常に速く動く！TCの生成は数秒で終わります。 あとはモデルを変換してターミナルにエクスポートするだけです。

Можно идти другим путем. Сначала экспортировать модель в терминал, затем делать оптимизацию. Интересно будет сравнить, есть ли выигрыш в скорости.

ファイル:
opt_lib.py  5 kb
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