Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2233

[iwelimorn]

Maxim Dmitrievsky:

в метаэдиторе мт5 в папке include есть примеры для win api

не помню через что именно, что-то вроде process create или shell execute

еще можно через скрипты, но не пробовал

Спасибо! Попробовал в лоб.   В mql скрипте пилим цикл который ждет возможности открыть файл:

   while(1)
     {
      string time  = TimeToString(TimeCurrent());
      int h=FileOpen("TimeCurrent.txt",FILE_WRITE|FILE_ANSI|FILE_TXT|FILE_COMMON);
      if(h==INVALID_HANDLE)
        {
         Print("Файл занят другой программой!");
        }
      if(h!=INVALID_HANDLE)
        {
         FileWrite(h,time);
         FileClose(h);
         break;
        }
     }

 А в питоне пилим цикл с исключением которое выполняет ту же функцию.

while True:

    try:
        myfile = open(data_dir+'TimeCurrent.txt', 'r')
    except IOError:
        continue

    with myfile as f:
        rez = f.read()
        if rez != old_rez:
            print(rez)
        old_rez = rez

Все работает, даже в тестере. 

[Maxim Dmitrievsky]

welimorn:

Спасибо! Попробовал в лоб.   В mql скрипте пилим цикл который ждет возможности открыть файл:

 А в питоне пилим цикл с исключением которое выполняет ту же функцию.

Все работает, даже в тестере. 

если нужно инфу передавать - то питон апи позволяет получать разное из терминала, и сделки открывать можно

кстати да.. для тестера интересный вариант через файл получается, главное SSD не убить )

[Igor_Gagarin]

Попробовал обучить нейросеть на R, используя библиотеку neuralnet.

Есть 2 вопроса:

1. Как обученную сеть сохранять/загружать?
2. Как можно оценить влияние входных нейронов на работу сети?(на 5 странице этой темы есть картинка с подобной оценкой входов, не пойму, как её вывести на экран.)
   

[mytarmailS]

Igor_Gagarin:

Попробовал обучить нейросеть на R, используя библиотеку neuralnet.

Есть 2 вопроса:

1. Как обученную сеть сохранять/загружать?
2. Как можно оценить влияние входных нейронов на работу сети?(на 5 странице этой темы есть картинка с подобной оценкой входов, не пойму, как её вывести на экран.)
   

1.

model.rds или пишешь путь

saveRDS(model, "model.rds")      # сохранить
my_model <- readRDS("model.rds") # загрузить  

источник

2.

Если ты имеешь ввиду как оценить значимость признаков то посмотри пакет NeuralNetTools там все в примерах доступно написано

[Maxim Dmitrievsky]

Активное обучение в чистом виде не проканало. Моя идея оказалась более робастной.. Активное отбросил пока. Задумка интересная, но не тащит на котировках. На котиках вроде тащит.

ковырял этот пакет

[iwelimorn]

Maxim Dmitrievsky:

если нужно инфу передавать - то питон апи позволяет получать разное из терминала, и сделки открывать можно

кстати да.. для тестера интересный вариант через файл получается, главное SSD не убить )

Про пито напи в курсе. Тут идея модельки в тестере прогонять. А то я кустарых тестеров напилил, в них все норм, теперь нужно погонять в тестере МТ, что бы разбить надежды)))

[Maxim Dmitrievsky]

welimorn:

Про пито напи в курсе. Тут идея модельки в тестере прогонять. А то я кустарых тестеров напилил, в них все норм, теперь нужно погонять в тестере МТ, что бы разбить надежды)))

какие-то другие модели, не бусты? в чем сложность спарсить в mql

[iwelimorn]

Maxim Dmitrievsky:

какие-то другие модели, не бусты? в чем сложность спарсить в mql

У меня классификатор на двумерных сверхточных сетях керас. На вход получает графическое представление котировки которое пилится матплотлибом. В моем тестере, который учитывает спред на каждой позиции все нормально. Тест за 2020 год

Я попытался спарсить их в mql с помощью keras2cpp, но чет не пошло. По этому я решил через файл. Все и так медленно)) и общение через файл не сделает погоды. 

[Maxim Dmitrievsky]

welimorn:

У меня классификатор на двумерных сверхточных сетях керас. На вход получает графическое представление котировки которое пилится матплотлибом. В моем тестере, который учитывает спред на каждой позиции все нормально. Тест за 2020 год

Я попытался спарсить их в mql с помощью keras2cpp, но чет не пошло. По этому я решил через файл. Все и так медленно)) и общение через файл не сделает погоды. 

подозрительно зеркальный график баланса получился, если смотреть от его центра в обе стороны )

[iwelimorn]

Maxim Dmitrievsky:

Нужно что-то делать со спредом. Если выключить в тестере, то обучается хорошо и на 15мин. Не самый лучший, просто как пример. Не верю, что на 15 мин он настолько важен, что убивает всю прибыль. Мне кажется, что где-то ошибка, неправильно он закладывается в модель мб.

вот вообще сказка, на м15 (без спреда)

)

Я тоже тестил на 15 минутках, и появилась идея в Ваш генератор случайной торговли добавить еще одно состояение, не торговать. Включать его по какому нибудь условию, типа размер прибыли около спреда, или сделка долго висит в просадке, или и то и то, короче добавить в модель какие нибудь обстоятельства реальной торговли через это состояние. Все хочу дополнить, но в сутках всего 24 часа)))