Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2043

[[Excluído]]

Alexander_K:

Hmm... Eu vou dar uma olhada. Ainda não trabalhei com a TF acima da M15...

Onde está o teu sinal? Coloquei-o nos meus favoritos para facilitar a observação, mas agora desapareceu. O que aconteceu?

[Evgeniy Chumakov]

Oleg avtomat:

Onde está o teu sinal? Coloquei-o nos meus favoritos para fácil visualização, mas agora desapareceu. O que aconteceu?

Ele deve ter encontrado o Graal e foi para a Casa Tranqüila. )

[Aleksey Vyazmikin]

Vídeo interessante, Maxim É esta a abordagem que estás a fazer?

[Aleksey Vyazmikin]

E aqui está, mais ou menos, o que eu faço. Curiosamente, os dois autores do vídeo acima e abaixo dizem o contrário - um diz que as redes não funcionam, o outro diz que as árvores funcionam :)

[[Excluído]]

Aleksey Vyazmikin:

Vídeo interessante, Maxim É esta a abordagem que estás a fazer?

Mais ou menos, sim, mas eu ainda não o fiz) porque tenho pouca fé no seu sucesso

As redes funcionam melhor em dados homogêneos, como imagens ou sinais. As árvores são melhores em características heterogêneas como muitas outras não-normalizadas.

Há quanto tempo existe o yandexair? Eu não sabia que havia um homólogo no youtube antes.

ENTÃO, aqui estão exemplos da coisa mais legal que temos para as séries temporais no momento - transformadores

https://timeseriestransformer.readthedocs.io/en/latest/notebooks/trainings/training_2020_04_27__093505.html

mas tudo parece uma previsão desfasada, tal como com a LSTM. Como se o valor atual da série fosse o melhor preditor da próxima, como na SB

[mytarmailS]

Eu tenho um pedido!!!

Necessidade de escrever um script simples para mt4 !

O resultado final é o seguinte

1) Carrego com o meu rato num determinado castiçal

2) O script escreve em um caderno a data e hora e o preço de fechamento deste candelabro

É isso mesmo!!!

[Valeriy Yastremskiy]

Maxim Dmitrievsky:

mais ou menos, sim, mas eu ainda não o fiz) pois tenho pouca fé no sucesso deste empreendimento.

As redes funcionam melhor em dados homogêneos, como imagens ou sinais. Árvores são melhores em dados heterogêneos como muitas características não-normalizadas diferentes.

Há quanto tempo existe o yandexair? Eu não sabia que havia um homólogo no youtube antes.

ENTÃO, aqui estão exemplos da coisa mais legal que temos para as séries temporais no momento - transformadores

https://timeseriestransformer.readthedocs.io/en/latest/notebooks/trainings/training_2020_04_27__093505.html

A série cronológica é a mais legal no momento - Transformers.

[[Excluído]]

Valeriy Yastremskiy:

Mais sobre tranformadores A tradução é mais ou menos auto-explicativa.

Eu tenho-o nos meus favoritos ) Acho que já o atirei antes.

[[Excluído]]

GRU em etiquetas aleatórias em um pequeno conjunto de dados

Epoch 20 train err: 0,3469601273536682 tst err: 0,40891700983047485

Quais poderiam ser os prós e os contras de tal amostragem aleatória de rótulos?

def add_labels(dataset, min, max, markup):          #min, max - минимальная\максимальная продолжительность сделки, в барах
    labels = []                                     #сюда сохраняем метки
    for i in range(dataset.shape[0]-max):
        rand = random.randint(min,max)              #случайно выбираем продолжительность следующей сделки
        if i == 0:                                  #если это первый элемент массива, заполняем значениями 0.5, rand-1 штук\
            for a in range(rand-1):                 #поскольку нет более ранних цен для определения метки       
                labels.append(0.5)
        if dataset['close'][i] > (dataset['close'][i + rand] + markup):    #если текущая цена больше чем цена + rand баров вперед\
                labels.append(1.0)                                         #то метка 1.0 (продажа)
        elif dataset['close'][i] < (dataset['close'][i + rand] - markup):  #если меньше, то покупка
                labels.append(0.0)              
        else:
                labels.append(0.5)
    dataset = dataset.iloc[:len(labels)].copy()
    dataset['labels'] = labels
    return dataset

agora vou colocar cuda pack para o videocard e usar o videocard para fazer as contas em grandes dados

as fichas são apenas sequências incrementais, 15 peças por entrada. você pode aumentá-las.

[Aleksey Vyazmikin]

Maxim Dmitrievsky:

mais ou menos, sim, mas eu ainda não o fiz) pois tenho pouca fé no sucesso desta actividade.

Se eu entendi corretamente do vídeo, há uma função/biblioteca que procura por sinais em rede convolucional, ou seja, modelos prontos para serem encontrados - eu me pergunto o que se espera encontrar lá, como essa máscara foi feita - qual é a lógica, você sabe por acaso?

Maxim Dmitrievsky:

Há quanto tempo existe o yandexair? Eu não sabia que havia um homólogo no youtube antes.

Durante muito tempo, cerca de dois anos, acho que há.

Maxim Dmitrievsky:

Z.Y. Aqui estão exemplos da coisa mais legal disponível para séries temporais no momento - Transformadores

https://timeseriestransformer.readthedocs.io/en/latest/notebooks/trainings/training_2020_04_27__093505.html

mas tudo parece uma previsão desfasada, tal como com a LSTM. Como se o valor atual da série fosse o melhor preditor da próxima, como no SB

Não tenho a certeza se os nossos dados de entrada são adequados para esta rede - parece muito suave nas imagens.