Discussão do artigo "Desenvolvimento de robô em Python e MQL5 (Parte 2): Escolha do modelo, criação e treinamento, testador customizado Python"

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Novo artigo Desenvolvimento de robô em Python e MQL5 (Parte 2): Escolha do modelo, criação e treinamento, testador customizado Python foi publicado:

Continuamos o ciclo de artigos sobre a criação de um robô de trading em Python e MQL5. Hoje, vamos resolver a tarefa de escolher e treinar o modelo, testá-lo, implementar a validação cruzada, busca em grade, além de abordar o ensemble de modelos.

Então, no artigo anterior, falamos um pouco sobre aprendizado de máquina, fizemos a ampliação dos dados, criamos características para o futuro modelo e selecionamos as melhores delas. Agora é hora de avançar e criar um modelo de aprendizado de máquina funcional, que aprenderá com nossas características e realizará negociações (esperamos, com sucesso). Para avaliar o modelo, escreveremos um testador customizado em Python, que nos ajudará a avaliar a eficiência do modelo e a beleza dos gráficos de teste. Para gráficos de teste mais elegantes e maior robustez do modelo, também desenvolveremos algumas técnicas clássicas de aprendizado de máquina.

Nosso objetivo final é criar um modelo funcional e o mais lucrativo possível para prever preços e realizar negociações. Todo o código será em Python, com inclusões da biblioteca MQL5. 

Autor: Yevgeniy Koshtenko

[Excluído]  

Bom artigo. Gosto do fato de que tudo é feito da maneira "clássica" do MO, sem nenhuma sutileza.

Ainda não percebi, em uma rápida olhada, que conjunto de modelos está sendo criado. Eles foram treinados com os mesmos dados ou com dados diferentes?

Vou descobrir isso mais tarde e acrescentarei mais informações.

 
Artigo incrível! Muito obrigado ao autor por seu trabalho! Essa série se tornou a principal para eu me familiarizar com python))) Não tinha muito interesse antes, todos os prós e mcool))
 
Maxim Dmitrievsky #:

Bom artigo. Gosto do fato de ele ser feito da maneira "clássica" do MoD, sem sutilezas.

Ainda não percebi, em uma rápida olhada, que conjunto de modelos está sendo construído. Eles foram treinados com os mesmos dados ou com dados diferentes?

Vou descobrir isso mais tarde e acrescentarei mais informações.

Muito obrigado, muito bom! O conjunto é treinado com os mesmos dados)

 
Aleksandr Seredin #:
Artigo incrível! Muito obrigado ao autor por seu trabalho! Essa série se tornou a principal para eu me familiarizar com python))) Não tinha muito interesse antes, todos os prós e mcool)))

Obrigado! Muito obrigado!

 
Que desperdício de realce de sintaxe Python em artigos(
 
Obrigado pelo artigo! Eu o li com interesse. Também estou planejando tirar proveito do aprendizado de diferentes modelos Python no futuro, e aqui está, na verdade, uma receita pronta que oferece uma boa base para começar.
 
Yuriy Bykov #:
Obrigado pelo artigo! Eu o li com interesse. Também estou planejando tirar proveito do aprendizado de diferentes modelos Python no futuro, e aqui está, na verdade, uma receita pronta que oferece uma boa base para começar.
Muito obrigado, Yuri!
 
Yuriy Bykov #:
Obrigado pelo artigo! Eu o li com interesse. Também estou planejando tirar proveito do aprendizado de diferentes modelos Python no futuro, e essa é realmente uma receita pronta que oferece uma boa base para começar.
Também leio seus artigos com grande prazer. No futuro, planejo criar uma versão do meu algoritmo para várias moedas, portanto, o tópico dos seus artigos é muito interessante e útil!
 

Graças ao artigo anterior, comecei a aprender python.

Não tive tempo de progredir muito no entendimento do python, e aqui está o segundo artigo, que também é interessante.

E estou como na fábula - a raposa e as uvas))))

 
É uma boa motivação quando há resultados!
E, como percebi, não se trata de uma semana, nem de um mês, mas de um ano normal de trabalho
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