Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1353
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
Не понял, какую выборку? Сам ВР? Это можно. А выборка из ВР, она случайна.
А записать её нельзя в файл? Вы же в питоне наверное делаете, там же можно выгрузить разбитые выборки, подготовленные для обучения, в файл?
А записать её нельзя в файл? Вы же в питоне наверное делаете, там же можно выгрузить разбитые выборки, подготовленные для обучения, в файл?
Давайте еще раз.
1. Весь ВР - 55 тыс OHLSV. Рандомно из него извлекается 5 - 6 тыс строк длиной 20 (только Close). Она пойдет на входы НС для обучения.
2. Выборка по п.1 пропускается через ФНЧ. Получаем последовательность длиной 20+Тр. Где Тр - время прогнозирования. Последнее значение выхода ФНЧ является целевой.
3. Подаем на НС 1 и 2 - обучаем.
Или я чего-то не понимаю.(
PS Пробую сохранить данные. Форматы файлов .mat или .spydata подойдут? Экспорт в CSV как-то не приходилось, это искать надо.
Давайте еще раз.
1. Весь ВР - 55 тыс OHLSV. Рандомно из него извлекается 5 - 6 тыс строк длиной 20 (только Close). Она пойдет на входы НС для обучения.
2. Выборка по п.1 пропускается через ФНЧ. Получаем последовательность длиной 20+Тр. Где Тр - время прогнозирования. Последнее значение выхода ФНЧ является целевой.
3. Подаем на НС 1 и 2 - обучаем.
Или я чего-то не понимаю.(
PS Пробую сохранить данные. Форматы файлов .mat или .spydata подойдут? Экспорт в CSV как-то не приходилось, это искать надо.
Ладно, не заморачивайтесь.
Я не знаю, чем читать эти форматы.
Но, не совсем понял, что является предикторами...
Ладно, не заморачивайтесь.
Я не знаю, чем читать эти форматы.
Но, не совсем понял, что является предикторами...
Нет там предикторов на вход НС непосредственно подается масштабированный ряд значений Close - [Close[i-0], Close[i-1], Close[i-2],...,Close[i-19]].
Как целевая - одно значение выход ФНЧ [i + Tp], где Тр - время прогнозирования в минутах. Всего таких строк 5-6 тыс.
ЗЫ Вообще, интересно посмотреть результаты в лесу. Если будете заниматься, то в ближайшее время CSV сделаю.
Ну, до кучи еще один график прогноза, и заканчиваю. Прогноз ФНЧ (примерно соответствует ЕМА(8)) на 5 мин. Показываю, т.к. прогноз с которым вполне можно работать.
.
Ну, этот гражданин наговорил много и туманно... Основная цель его посыла была - мне ничё не поможет: ни Эрланг, ни Башелье, вообще ничё, кроме вот таких рядов, какой он дал.
На моих моделях ничего не получается - поэтому я обратился сюда, может нейросеть что-то увидит.
Поищите в Википедии ещё фамилии - там их много. Чем больше будете знать фамилий, тем умнее будете казаться. Что-то Каломорова забыли снова упомянуть.
Нет там предикторов на вход НС непосредственно подается масштабированный ряд значений Close - [Close[i-0], Close[i-1], Close[i-2],...,Close[i-19]].
Как целевая - одно значение выход ФНЧ [i + Tp], где Тр - время прогнозирования в минутах. Всего таких строк 5-6 тыс.
ЗЫ Вообще, интересно посмотреть результаты в лесу. Если будете заниматься, то в ближайшее время CSV сделаю.
Если сделаете выборку, то покручу. Правда, это получается уже не классификация, ну то ж интересно.
Если сделаете выборку, то покручу. Правда, это получается уже не классификация, ну то ж интересно.
ОК. Но не срочно.
Если сделаете выборку, то покручу. Правда, это получается уже не классификация, ну то ж интересно.
Держите архивы. См аттачмент.
Learn.csv - входы. Самая первая цифра в каждой строке - привязка к истории, ее надо удалить.
Cell.scv - целевая.
После обучения на этих данных должен получиться примерно такой график.
Фильтр примерно соответствует ЕМА(16), прогноз - 5 мин.
ЗЫ Тест потом сделаю, когда понадобится.
Держите архивы. См аттачмент.
Learn.csv - входы. Самая первая цифра в каждой строке - привязка к истории, ее надо удалить.
Cell.scv - целевая.
После обучения на этих данных должен получиться примерно такой график.
Фильтр примерно соответствует ЕМА(16), прогноз - 5 мин.
ЗЫ Тест потом сделаю, когда понадобится.
Не совсем ясно, у Вас этот график получился на какой выборке - это на обучении или на тесте?
Вот CatBoost на тесте - 100 последних значений.
Гистограмма отклонений
Я брал на обучение 4000, на валидацию 2000, и на тест 100 строк. Обучал 1000 деревьев глубиной 6, формула RMSE (заменил на Poisson).
Прикладываю выборку и настройки, для воспроизведения нужно скачать CB и положить в директорию Setup.
На выборке обучения так же распределение не похоже на Ваше
Добавлено: Не верно применяю модель - получились на графики вероятности...
Не совсем ясно, у Вас этот график получился на какой выборке - это на обучении или на тесте?
Вот CatBoost на тесте - 100 последних значений.
Гистограмма отклонений
Я брал на обучение 4000, на валидацию 2000, и на тест 100 строк. Обучал 1000 деревьев глубиной 6, формула RMSE.
Прикладываю выборку и настройки, для воспроизведения нужно скачать CB и положить в директорию Setup.
На выборке обучения так же распределение не похоже на Ваше