Обсуждение статьи "Применение Conditional LSTM и индикатора VAM в автоматической торговле" - страница 2

Новый комментарий
 
Anil Varma #:

Привет, Хавьер

Спасибо за ответ.

Я нашел проблему. Вы назвали "stock_prediction_model_MACD.onnx" в советнике, но в zip-файлах он назван как stock_prediction_model_MACD_Signal.onnx

Также я заметил в коде неуместное использование хэндла индикатора (ошибка!!!). Вы использовали

В MQL5 значения индикаторов выводятся с помощью CopyBuffer и индикаторного хэндла, который вы использовали в

Не могли бы вы пояснить, почему для получения значений в первом случае использовался другой хэндл, а не двойная переменная?


С уважением и хороших выходных.

Привет Анил

atr * _Point(), чтобы использовать значение напрямую. Выведите atr без точки и это даст странные значения.

 
Anil Varma #:

Привет, Хавьер

Спасибо за ответ.

Я нашел проблему. Вы назвали "stock_prediction_model_MACD.onnx" в советнике, но в zip-файлах он назван как stock_prediction_model_MACD_Signal.onnx

Также я заметил в коде неуместное использование хэндла индикатора (ошибка!!!). Вы использовали

В MQL5 значения индикаторов выводятся с помощью CopyBuffer и индикаторного хэндла, который вы использовали в

Не могли бы вы пояснить, почему для получения значений в первом случае использовался другой хэндл, а не двойная переменная?


С уважением и хороших выходных.

Вы полностью правы!

Я допустил ошибку, спасибо, что указали на это.

Вы должны использовать copybuffer и handle.

 

Здравствуйте Хавьер

Спасибо за эту замечательную статью, ваш бот использует соотношение риска и вознаграждения 135:20, что делает его рискованным. Когда я пробую подходящее соотношение, например 1:2 или 1:3, его бот проигрывает. Любые предложения о том, как я могу сделать его лучше с правильным соотношением риска и вознаграждения.

 
MuhireInnocent #:

Здравствуйте, Хавьер

Спасибо за эту замечательную статью, ваш бот использует соотношение риска и вознаграждения 135:20, что делает его рискованным. Когда я пробую подходящее соотношение, например 1:2 или 1:3, его бот проигрывает. Любые предложения о том, как я могу сделать его лучше с правильным соотношением риска и вознаграждения.

Привет, думаю, я не слишком ясно выразил, что этот пример служит только для того, чтобы показать, что вы можете использовать LSTM не только с OHLC. Просто не используйте этот пример для торговли.

 

Привет, Хавьер

как убедиться, что этот параметр VAMTHRESH имеет значение?

 
Из того, что я вижу, в код python введен lookahead,

.
def __getitem__(self, index):
x = self.data[index:index + self.window_size, :]
y = self.data[index + self.window_size, 0]# Прогнозирование цены "закрытия
conditions = self.data[index + self.window_size, 1:]# Использовать все остальные характеристики в качестве условий
return x, y, conditions

Исправление: Измените значение index + window_size - 1 для условий, чтобы использовать только последние доступные данные.

Влияние: Реальные результаты будут составлять ~48-52%, а не 80-90%. Эти результаты не пригодны для торговли на реальных рынках.

12
Новый комментарий