Обсуждение статьи "Машинное обучение от Яндекс (CatBoost) без изучения Phyton и R" - страница 8

[dustin shiozaki]

Если вы хотите использовать GPU, вы можете закомментировать строку выборки частоты и добавить ее в массив:

--task-type GPU

https://catboost.ai/en/docs/features/training-on-gpu

прокомментируйте это : // Train_All[25]=" --sampling-frequency "

Я получаю следующие ошибки после попытки откомментировать модель .

[Aleksey Vyazmikin]

dustovshio #:

Если вы хотите использовать GPU, вы можете закомментировать строку выборки частоты и добавить ее в массив:

--task-type GPU

https://catboost.ai/en/docs/features/training-on-gpu

прокомментируйте это : // Train_All[25]=" --sampling-frequency "

Я получаю следующие ошибки после попытки откомментировать модель.

Пожалуйста, внимательно прочитайте статью:

"

Выберите понравившуюся вам модель из подкаталога Models_mqh каталога, в котором обучались наши модели, и добавьте ее в каталог советника. Закомментируйте строку с пустыми буферами в начале кода эксперта с помощью "//". Теперь нам осталось подключить файл модели к советнику:

//Если модель CatBoost находится в файле mqh, прокомментируйте следующую строку
//uintTreeDepth[];uint TreeSplits[];uint BorderCounts[];float Borders[];double LeafValues[];double Scale[];double Bias[];
#include "model_RS_208_0.mqh";                 // Файл модели

"

[dustin shiozaki]

Да, я понял это и собирался удалить последнюю часть своего комментария. Спасибо.

[Aleksey Vyazmikin]

dustovshio #:
Да, я понял это и собирался удалить последнюю часть своего комментария. Спасибо.

Удачи!

[dustin shiozaki]

Если применить это к другому советнику, то можно ли просто применить модель catboost перед выставлением ордера и оставить все остальное без изменений, или же нужно изменить model_CB() , или copy_arhiv()? Похоже, что при применении модели CB ордера не открываются.

[Aleksey Vyazmikin]

dustovshio #:

Если применить это к другому советнику, то можно ли просто применить модель catboost перед выставлением ордера и оставить все остальное без изменений, или же нужно изменить model_CB() , или copy_arhiv()? Похоже, что при применении модели CB ордера не открываются.

Вы можете добавить или изменить входной сигнал в функции Signal().

Обучили ли вы модель CatBoost?

Если вы все сделали правильно, она должна работать.

[dustin shiozaki]

Да, я обучил модель. Так что если советник закрывает, уменьшает или разворачивает позиции по противоположному сигналу, вы хотите отфильтровать их с помощью модели. или просто отфильтровать новые ордера от открытия?

[Aleksey Vyazmikin]

dustovshio #:

Да, я обучил модель. Так что если советник закрывает, уменьшает или разворачивает позиции по противоположному сигналу, вы хотите отфильтровать их с помощью модели. или просто отфильтровать новые ордера от открытия?

Я не понял мысль: " хотите ли вы фильтровать их с помощью модели ".

С помощью модели в статье фильтруются сигналы на открытие позиции.

[dustin shiozaki]

Aleksey Vyazmikin #:

Я не понял мысль: " хотите ли вы отфильтровать тех, кто использует модель ".

С помощью модели в статье фильтруются сигналы на открытие позиции.

Если у вашего советника есть противоположный сигнал, то он может закрывать ордера. Если при boost теоретически можно уменьшить ложные сигналы. Они если противоположный сигнал закрывает ордера, то catboost уменьшает ложные ордера от закрытия и в результате вы оставляете ордера открытыми дольше и достигается большая прибыль. Например. Вы размещаете ордер в момент пересечения МА. Ваш стоплосс составляет 50 пунктов, а TP - 50. Однако MA пересекается обратно до того, как вы установили SL или TP, и ваш советник запрограммирован на закрытие ордера: это называется закрытием (или уменьшением, или разворотом) по противоположному сигналу. Теперь, если этот сигнал был ложным, то вы закрываете прибыль слишком рано, когда она могла бы подняться до вашего TP. Значит, catboost мог бы отфильтровать определенный процент таких ложных сигналов? Это мой вопрос. Не все советники закрывают позиции по противоположному сигналу. Многие просто имеют фиксированные Sl и TP. Поэтому я и задал этот вопрос, потому что некоторые советники имеют такую функциональность.

[Aleksey Vyazmikin]

dustovshio #:

Если у вашего эксперта есть противоположный сигнал, он может закрывать ордера. Если при boost теоретически можно уменьшить ложные сигналы. Если противоположный сигнал закрывает ордера, то catboost уменьшит количество ложных ордеров от закрытия, и в результате вы оставите ордера открытыми дольше и получите большую прибыль. Например. Вы размещаете ордер в момент пересечения МА. Ваш стоплосс составляет 50 пунктов, а TP - 50. Однако MA пересекается обратно до того, как вы установили SL или TP, и ваш советник запрограммирован на закрытие ордера: это называется закрытием (или уменьшением, или разворотом) по противоположному сигналу. Теперь, если этот сигнал был ложным, то вы закрываете прибыль слишком рано, когда она могла бы подняться до вашего TP. Значит, catboost мог бы отфильтровать определенный процент таких ложных сигналов? Это мой вопрос. Не все советники закрывают позиции по противоположному сигналу. Многие просто имеют фиксированные Sl и TP. Поэтому я и задал этот вопрос, потому что некоторые советники имеют такую функциональность.

Я понял, о чем идет разговор.

Программно это легко реализовать, но это будет игра со случайностью. Дело в том, что показатель Recall у моделей довольно низкий, то есть модель распознает не более 10% всех событий, а это значит, что противоположная позиция часто не открывается из-за неопознанного паттерна. Это, в том числе, связано с предикторами. В статье показан алгоритм реализации моделей CatBoost. Необходимо усилить модель предикторами, тогда предложенный вами подход будет более оправданным.