Discussão do artigo "Gradient Boosting (CatBoost) no desenvolvimento de sistemas de negociação. Uma abordagem ingênua" - página 10

 

Modelo conforme codificado em python

Aqui você pode ver o código do modelo. Anote MA_Period, Look_Back, etc. Em seguida, observe a curva de lucro do testador de código python. Em seguida, observe as entradas, as configurações e os resultados do testador de estratégia do MT5.

a curva de lucro (usando as previsões do modelo)

As configurações As entradas Resultados do testador de estratégia MT5

[Excluído]  
Busingye Tusasirwe #:

Parece que não consigo reproduzir os resultados do testador python. O testador MT5 não está reproduzindo os resultados para o mesmo período no testador python.

Por outro lado, eu transferi o modelo conforme explicado.

Coloquei cat_model.mqh e cat_trader.mql5 (compilado em .ex5).

Mas os resultados parecem diferentes.

Olá, pode haver uma diferença entre a forma como o modelo foi analisado quando o artigo foi escrito e como isso acontece agora. O CatBoost pode ter alterado a lógica do código do modelo final nas novas versões, portanto, você terá que descobrir isso.

Parece-me que há uma grande probabilidade de que isso possa ser um problema.

 

Fiz algumas alterações:

Alterei o código para salvar o mqh de acordo com o tempo gráfico dos dados.

Alterei o mqh para ser diferente para cada período de tempo, para que seja possível ter todos os períodos de tempo treinados e prontos para uso no EA.

Alterei o EA para usar todos os arquivos treinados para análise e geração de sinais.

Todos os arquivos estão anexados para sua análise, se possível.

Se você puder melhorar o código eu ficaria grato.

A estratégia e também o treinamento do modelo precisam de melhorias extremas, se possível agradeço ajuda.

fiz algumas alterações:

alterei o código para salvar o mqh diacordo com o tempo gráfico dos dados.

alterei o mqh para ser diferenciado para cada tempo gráfico, com isso é possível ter todos os tempos gráficos treinados e prontos para usar no EA.

alterei o EA para usar todos os arquivos treinados para análise e geração de sinais.

estao anexos todos os arquivos para sua analise se possivel.

se tiver como melhorar o código fico agradecido.

a estratégia e também o treinamento do modelo precisa de melhorias extremas, se possível ajudar obrigado.

Arquivos anexados: