Discussão do artigo "Testador rápido de estratégias de trading em Python usando Numba" - página 2

 

Artigo interessante, obrigado Maxim!

A velocidade é realmente impressionante.


Mas foi necessário algum trabalho antes de executar os scripts.

Para aqueles que não conseguem executar o script:

1) instale o catboost

pip install catboost

2) faça o download dos dados EURGBP_H1.csv e coloque-os na pasta Files.

3) baixe todos os scripts python e coloque-os em uma pasta

4) ajuste a primeira linha do script Tester_ML.py para que fique da seguinte forma

from tester_lib import test_model

5) escreva o caminho para o arquivo no script Tester_ML.py, eu o tenho assim

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


Testador_ML

[Excluído]  
Evgeniy Chernish #:

Ótimo artigo, obrigado Maxim!

A velocidade é realmente impressionante.


Mas foi necessário algum trabalho antes de executar os scripts.

Para aqueles que não conseguem executar o script:

1) instale o catboost

pip install catboost

2) faça o download dos dados EURGBP_H1.csv e coloque-os na pasta Files.

3) baixe todos os scripts python e coloque-os em uma pasta

4) ajuste a primeira linha do script Tester_ML.py para que fique da seguinte forma

from tester_lib import test_model

5) escreva o caminho para o arquivo no script Tester_ML.py, eu o tenho assim

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



De nada. Sim, cada pessoa trabalha em ambientes diferentes. Por exemplo, o conda pode já ter todos os pacotes instalados. É por isso que não os descrevi separadamente; o interpretador emitirá avisos sobre o que está faltando.

Sei por experiência própria que uma grande quantidade de texto em um artigo assusta. É mais fácil descobrir na hora do que ler tudo :)

 
Evgeniy Chernish #:

Ótimo artigo, obrigado Maxim!

A velocidade é realmente impressionante.


Mas foi necessário algum trabalho antes de executar os scripts.

Para aqueles que não conseguem executar o script:

1) instale o catboost

pip install catboost

2) faça o download dos dados EURGBP_H1.csv e coloque-os na pasta Files.

3) baixe todos os scripts python e coloque-os em uma pasta

4) ajuste a primeira linha do script Tester_ML.py para que fique da seguinte forma

from tester_lib import test_model

5) escreva o caminho para o arquivo no script Tester_ML.py, eu o tenho assim

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

Excelente! Você fez o trabalho que o autor do artigo deveria ter feito.

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😁
 
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[Excluído]  
Ivan Butko #:
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Infelizmente, é caro. Se fosse apenas o básico.

 
Maxim Dmitrievsky #:

Infelizmente, é caro. Se for apenas o básico.

O SmartMoney começou a publicar material básico, mas é meio... seco. Você não pode se safar apenas com a FVG.

Em geral, o campo está aberto.
[Excluído]  
Ivan Butko #:
No SmartMoney, eles começaram a publicar material básico, mas de alguma forma..... seco. Você não pode se basear apenas na FVG.

Em geral, o campo está aberto.
Não sei o que é e não quero saber :)
 
Maxim Dmitrievsky #:
Em meu coração, não sei o que é e não quero saber :)
Entendido, sem mais insistência.
[Excluído]  

Transformando calças em shorts. Material de bônus.

Retreinamento intenso do modelo básico, como no artigo. Duas versões antes e depois:


Otimizar agora não mais sl/tp, mas entradas por meta_labels (trade/not trade):



Biblioteca adicional com otimizador modificado no anexo.

Se você precisar de um segundo artigo para isso, com uma descrição mais detalhada, poste aqui.

Tudo funciona muito rápido! O processo de geração de TC leva segundos. Tudo o que resta é converter e exportar os modelos para o terminal.

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

Arquivos anexados:
opt_lib.py  5 kb