Обсуждение статьи "Машинное обучение от Яндекс (CatBoost) без изучения Phyton и R" - страница 6
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
Может быть, попробовать настройки из статьи?
Похоже, что мне пришлось установить капитал с 10k USD до 200k USD, так что теперь у меня, по крайней мере, лучшие результаты: 24 балла за 15k сделок с 0,89 PF.
В моем коде размер лота равен единице. Вы рассматриваете этот код как шаблон для экспериментов с CatBoost.
В моем коде размер лота равен единице. Вы рассматриваете этот код как шаблон для экспериментов с CatBoost.
Спасибо, теперь выглядит лучше, но из 40 семян все еще не было выше 0,5. Попробую сделать больше семян. Есть ли разница, если он переходит от 1 к 100 на 1 или от 1 к 10000 с шагом 100?
Выполните квантование, и только потом применяйте семена. Каждое семя отличается.
Выполните квантование и только потом применяйте семена. Каждое семя отличается от другого.
Спасибо, я не уверен, что полностью вас понял. Квантование и посев готовятся в один шаг при настройке в скрипте CB_bat, верно?
В любом случае, за ночь было сгенерировано около 200-300 семплов с лучшими результатами, также были сгенерированы mqh-файлы. Когда я тестировал в период обучения, кривая эквити хорошо поднималась, но когда я тестировал в период тестирования и экзамена, сделки заключались редко. Ма-период был 96, так что теперь я снова начал с самого начала. Перешел на DJI30 (для разнообразия) , использовал период 8 и M2 и оптимизировал только цену и тип MA. Таким образом генерируется гораздо больше 15 тыс. сделок (я даже уменьшил длину периода, так как файл XXXCB_Save_pred.csv занимает около 1,3 Гб, а 1 цикл обучения составляет 13 минут. Я установил параметр seed от 1 до 10000 с шагом 100, что дает около 100 моделей. Я надеюсь, что после этого будет какой-то результат.
Спасибо, я не уверен, что полностью вас понял. Квантование и посев готовятся за один шаг при настройке в скрипте CB_bat, верно?
В любом случае, за ночь было сгенерировано около 200-300 семплов с лучшими результатами, также были сгенерированы mqh файлы. Когда я тестировал в период обучения, кривая эквити хорошо поднималась, но когда я тестировал в период тестирования и экзамена, сделки заключались редко. Ма-период был 96, так что теперь я снова начал с самого начала. Перешел на DJI30 (для разнообразия) , использовал период 8 и M2 и оптимизировал только цену и тип MA. Таким образом генерируется гораздо больше 15 тыс. сделок (я даже уменьшил длину периода, так как файл XXXCB_Save_pred.csv занимает около 1,3 Гб, а 1 цикл обучения составляет 13 минут. Я установил параметр seed от 1 до 10000 с шагом 100, что дает около 100 моделей. Я надеюсь, что после этого будет какой-то результат.
Я рекомендую сначала найти наилучший способ квантования, перебирая различные варианты, а затем заняться посевом. В идеале, вы должны найти свои собственные настройки квантования для каждого предиктора, а затем объединить результаты. Возможно, я напишу об этом в следующей статье.
В приложении код советника и скриптом, организовывающий всю инфраструктуру - мне было важно, что б то, что я описываю, можно было бы воспроизвести - поэтому тестируйте и сообщайте об ошибках, предлагайте улучшения - я за общий вклад в это дело.
Спасибо за полезную статью!
Можно ли для обучения модели задействовать GPU?
При подходе "в лоб", при добавлении опции в _01_Train_All "--task-type GPU" вываливается в ошибку: Error: change of option sampling_frequency is unimplemented for task type GPU and was not default in previous run
Спасибо за полезную статью!
Можно ли для обучения модели задействовать GPU?
При подходе "в лоб", при добавлении опции в _01_Train_All "--task-type GPU" вываливается в ошибку: Error: change of option sampling_frequency is unimplemented for task type GPU and was not default in previous run
К сожалению, у меня нет карты от Nvidia, поэтому разобраться с причиной сложно. Начните с того, что уберите ключи по максимуму, не все возможности реализованы на CPU поддерживаются на GPU.
К сожалению, у меня нет карты от Nvidia, поэтому разобраться с причиной сложно. Начните с того, что уберите ключи по максимуму, не все возможности реализованы на CPU поддерживаются на GPU.
Алексей, добрый день.
Спасибо большое за статью!
Подскажите пожалуйста, можно ли научить ИИ приложенный к статье расчитывать и отрисовывать зигзаг ?
Спасибо большое за ответ.
Алексей, добрый день.
Спасибо большое за статью!
Подскажите пожалуйста, можно ли научить ИИ приложенный к статье расчитывать и отрисовывать зигзаг ?
Спасибо большое за ответ.
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.