Обсуждение статьи "Машинное обучение от Яндекс (CatBoost) без изучения Phyton и R" - страница 7
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Здравствуйте.
Если речь идет о замене индикатора, то этому обучить можно, но если речь идет о прогнозе экстремумов, то это сделать уже гораздо сложней, но алгоритм CatBoost позволяет это сделать, если есть соответсвующие предикторы.
До сих пор никому эта задача не далась...
Или далась, но о решении благоразумно молчат
Большое спасибо за эту замечательную статью и примеры кодов, но у меня проблема с запуском "_01_Train_All.bat",
scrrenshot как показано ниже:
Файлы в папке:
, не могли бы вы помочь разобраться в чем проблема, или какой-то шаг неправильно настроен?
Очень признателен за вашу любезную поддержку!
Большое спасибо за эту замечательную статью и примеры кодов, но у меня проблема с запуском "_01_Train_All.bat",
scrrenshot как показано ниже:
Файлы в папке:
Не могли бы вы помочь выяснить, где проблема, или какой-либо шаг неправильно настроен?
Очень признателен за вашу любезную поддержку!
Для тех, кто не понял какие то описанные моменты по настройке и запуску, изложенные в статье, решил сделать видео ролик на примере EURUSD - смотрите с субтитрами(!)
Огромный объем работы и затраченного времени. Пора таки начать применять специализированные ЯП (R/Python/Julia и т.д). Они дают несравнимо большую свободу выбора и значительную экономию времени в разработке.
Иначе удачи желаю в Вашем нелегком выборе.
Огромный объем работы и затраченного времени. Пора таки начать применять специализированные ЯП (R/Python/Julia и т.д). Они дают несравнимо большую свободу выбора и значительную экономию времени в разработке.
Иначе удачи желаю в Вашем нелегком выборе.
Действительно, объем работы был проделан большой, и когда это сейчас все автоматизировано, то времени на обучение все занимает уже не много и не нужно дополнительно учить ЯП (R/Python/Julia и т.д) и тратить на это годы жизни, а уже сейчас пользоваться доступным мощным инструментом для МО. В любом случае знать язык - это слишком мало для достижения результата - нужно уметь использовать его потенциал, библиотеки да и иметь соответствующее образование. В моем же случае мне удобней придумать свою идею и сделать всё так, как я это вижу, и возможно это уже придумано до меня, но я этого просто не знаю. К тому же сам процесс обучения без ЯП будет быстрей и его легко перенести на другие компьютеры для параллельного перебора данных без организации сложной инфраструктуры - достаточно просто bat файл разделить на нужное количество частей по числу машин, и не устанавливать везде пакеты и настройки для обучения - это сильно экономит время.
В итоге - для экспериментов, при глубоком знании набора аналитических инструментов и соответствующем образовании подойдут оптимально ЯП, а для конвейерной, быстрой и стабильной, мой метод будет лучше.
Алексей большое спасибо за статью. Отличная!
Где бы почитать мануал по Catboost на русском языге? Гугл и Яндекс только на английском предлагают, а с ним как то не очень (переводчик термены не очень переводит).
Если бы подучить настройки то можно было бы покрутить параметры...
И ещё как строить диаграммы как у Вас на скринах?
Алексей большое спасибо за статью. Отличная!
Где бы почитать мануал по Catboost на русском языге? Гугл и Яндекс только на английском предлагают, а с ним как то не очень (переводчик термены не очень переводит).
Если бы подучить настройки то можно было бы покрутить параметры...
И ещё как строить диаграммы как у Вас на скринах?
Рад, что статья понравилась!
К сожалению Яндекс выкладывает всю информацию только на английском, смысл большинства параметров рассказывается в видео, что есть в статье, к тому же я отобрал наиболее эффективно влияющие на обучение и поместил их в скрипт " CB_Bat" - дал описание в статье. Лучше озаботиться созданием новых предикторов - это может качественно улучшить модель, кручение настроек модели - это часто смещение рандома в ту или иную сторону. Экспериментируете и придет понимание, какой параметр важен, а какой не очень.
Диаграммы строились в Excel.
Вот плейлист по CatBoost/Здравствуйте, при компиляции возникли ошибки
Я загружаю файлы (zip) и компилирую - все работает.