Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1180

Новый комментарий
 
Ivan Negreshniy:

А что тут не понятного, мост нужен для сквозной автоматизации работы с данными и моделями непосредственно из советника, включая создание, настройку, обучение и т.д., 

Понял, т.е. это в первую очередь возможность создания своего интерфейса по работе с библиотекой МО, правильно? Это равносильно тому, что сейчас я планирую делать такой же интерфейс но через активации exe файла и подачи в него команд. В общем, да интересно сделать это через питон, но у меня нет таких знаний, к сожалению.

Ivan Negreshniy:

а то, что CatBoost сбрасывает в файлы, это сериализация конкретно взятой модели, которая м.б. использована только для вычислений.

Можно конечно возиться с этими файлами в редакторе и создать на базе них советник, но он мало чем будет отличаться от обычного советника с жесткой логикой, а если в этом цель, то ИМХО, гораздо проще достигнуть ее через обучение с помощью шаблонов, которое я предлагал. https://www.mql5.com/ru/forum/270216

Если Вы поняли этот код, то быть может подскажите/расскажите, как его перевести в читаемый вид, к примеру дав каждому правило оконченное описание, к примеру как я это делаю для листьев после обработки моделей из R

if(Test_P==11519)if(RSI_Open_M1<0.5 && Levl_High_H1s1N>=1.5 && Levl_Close_H1s1N>=0 && Levl_Low_H1s1N>=-3.5 && Levl_High_H1s1N<3.5 && Levl_Close_H1s1N>=1.5 && Part_H1>=2.5) CalcTest=CalcTest+1; //(0.10156250 0.61718750 0.28125000)

я просто не могу понять алгоритм шифровки в этом коде - можете сделать его описание/интерпритатор (возможно за вознаграждение)?

Ivan Negreshniy:

 а если в этом цель, то ИМХО, гораздо проще достигнуть ее через обучение с помощью шаблонов, которое я предлагал. https://www.mql5.com/ru/forum/270216

Поскольку там все обучается и генерируется автоматом, причем код каждого из деревьев конвертируется в отдельную, логическую функцию, что м.б. легче при анализе и быстрее при исполнении, если доделаете, можем потом сравнить.

Цель не просто в получении модели, а в получении листьев, их оценка, а уже по этим листья генерация новых моделей.

Тему ту я читал-читал и что-то не совсем понял, процесс автоматического построения сетей создан Вами на базе голых индикаторов и разметки, информация передается по шаблону, у меня же происходит постобработка индикаторов, плюс используются некоторые свои индикаторы, которые я не хотел бы светить, а значит получается что метод не доступен, и опять же - листьев из него не достать...

 
mytarmailS:

У меня два вопроса

1) Поясните пож. что это значит  -  связка индикаторов и их вписывание в ATR дневной

2) Почему кетбуст? Вы уверены что он лучше других бустов? или лесов

1. Это моё виденье рынка, т.е. у цены есть план на движение, который определен ATR на начало дня, далее в зависимости от препятствий (уровней сопротивления (уровней принятия/пересмотра торговых решений участниками рынка), которыми являются, в том числе индикаторы), этот план реализуется или нет. Предикторы описывают эти препятствия относительно плана движения. Ну вот примерно так это графически выглядит - сетка по диапазону ATR а внутри разные индикаторы

Скриншоты торговой платформы MetaTrader

Si-9.18, M1, 2018.08.30

АО &#39;&#39;Открытие Брокер&#39;&#39;, MetaTrader 5, Real

На память

Si-9.18, M1, 2018.08.30, АО &#39;&#39;Открытие Брокер&#39;&#39;, MetaTrader 5, Real


2. CatBoost - просто мне помогли его настроить. Плюс он явно работает быстрей, чем прежний мой подход по созданию моделей в R и при этом эффективней оказался, есть документация вменяемая, команды через DOS :) В сравнении с другими инструментами, к примеру Deductor Studio он оказался стабильней, и модели получше выходят, плюс последний платный, а тут все бесплатно.

 
Maxim Dmitrievsky:

может вам будет интересно, наткнулся

я хочу замутить систему на оптимизации деревьев, точнее через построения деревьев через оптимизатор.. интересная тема, но даже хз с чего начать :))

https://explained.ai/

Спасибо за заботу!

Языковой барьер делает чтение мучительным, а переводчики текст или тупым или смешным... увы.

 
Maxim Dmitrievsky:

переводите по 1 слову, через гугл переводчик плагин для chrome.

я в хроме пользуюсь плагином ImTranslator , норм работает, когда сразу абзац перевести, когда слов - выделил и правой мышей контекстное меню кликаешь


 
Maxim Dmitrievsky:

в гугле не надо кликать

А что за плагин? У меня в Хроме это раньше работало, потом перестало, и не знаю как настроить, чтобы было.

 
Aleksey Vyazmikin:

Понял, т.е. это в первую очередь возможность создания своего интерфейса по работе с библиотекой МО, правильно? Это равносильно тому, что сейчас я планирую делать такой же интерфейс но через активации exe файла и подачи в него команд. В общем, да интересно сделать это через питон, но у меня нет таких знаний, к сожалению.

Если Вы поняли этот код, то быть может подскажите/расскажите, как его перевести в читаемый вид, к примеру дав каждому правило оконченное описание, к примеру как я это делаю для листьев после обработки моделей из R

я просто не могу понять алгоритм шифровки в этом коде - можете сделать его описание/интерпритатор (возможно за вознаграждение)?

Цель не просто в получении модели, а в получении листьев, их оценка, а уже по этим листья генерация новых моделей.

Тему ту я читал-читал и что-то не совсем понял, процесс автоматического построения сетей создан Вами на базе голых индикаторов и разметки, информация передается по шаблону, у меня же происходит постобработка индикаторов, плюс используются некоторые свои индикаторы, которые я не хотел бы светить, а значит получается что метод не доступен, и опять же - листьев из него не достать...

Не понимаю зачем м.б. нужна ручная правка расщеплений и листьев решающих деревьев, да у меня автоматом все ветвления конвертируются в логические операторы, но честно говоря не помню, что бы я их сам когда то корректировал.

И вообще стоит ли копать код CatBoost, откуда уверенность.

Вот например, я выставлял выше тест на питоне своей нейросети с обучением по таблице умножения на два, а теперь взял его для проверки деревьев и лесов (DecisionTree, RandomForest, CatBoost)

import catboost
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from catboost import CatBoostRegressor

x = [[1,2],[2,2],[3,2],[4,2],[5,2],[6,2],[7,2],[8,2],[9,2]]
y = [2,4,6,8,10,12,14,16,18]

print('-------- 1 DecisionTree')
tree = DecisionTreeRegressor().fit(x,y)
for ix in x: print(' {:2.2f}*{:2.2f}={:2.2f} '.format(ix[0],ix[1],tree.predict([ix])[0]))

print('-------- RandomForest 10 Tree')
regr = RandomForestRegressor(n_estimators=10).fit(x,y)
for ix in x: print(' {:2.2f}*{:2.2f}={:2.2f} '.format(ix[0],ix[1],regr.predict([ix])[0]))

print('-------- CatBoost 10 Tree')
cat = CatBoostRegressor(iterations=10, verbose=False).fit(x,y)
for ix in x: print(' {:2.2f}*{:2.2f}={:2.2f} '.format(ix[0],ix[1],cat.predict([ix])[0]))

а вот какой результат вышел - явно видно, что не в пользу CatBoost, как дважды два - ноль пять...:)


правда, если взять тысячи деревьев, то результаты улучшаются.
 
Ivan Negreshniy:

Не понимаю зачем м.б. нужна ручная правка расщеплений и листьев решающих деревьев, да у меня автоматом все ветвления конвертируются в логические операторы, но чесно говоря не помню, что бы я их сам когда то корректировал.

И вообще стоит ли копать код CatBoost, откуда уверенность.

Вот например, я выставлял выше тест на питоне своей нейросети с обучением по таблице умножения на два, а теперь взял его для проверки деревьев и лесов (DecisionTree, RandomForest, CatBoost)

а вот какой результат вышел - явно видно, что не в пользу CatBoost, как дважды два - ноль пять...:)


да ну нафиг, не может такого быть что бы лес или бустинг не справился с таблицей умножения

 
Maxim Dmitrievsky:

да ну нафиг, не может такого быть что бы лес или бустинг не справился с таблицей умножения

там же есть скрипт, любой может проверить у себя, может у меня питон не той системы))
 
Maxim Dmitrievsky:

гугл тоже не работает? :)

https://chrome.google.com/webstore/detail/google-translate/aapbdbdomjkkjkaonfhkkikfgjllcleb?hl=ru

Переводчик работает. Либо переводит страницу целиком, либо копировать - вставить в переводчик.

А вот слово или абзац - вообще никак.

 
Maxim Dmitrievsky:

там настроек всяких слишком дофига, надо много бутылок что бы разобраться.. :) может выборка маленькая т.к. древовидные в основном на большие рассчитаны, подтюнить что-то нужно


конечно, наверняка можно подшаманить, я даже догадываюсь что там процент выборки идет на каждое дерево уменьшенный по умолчанию, но дважды два - это показатель...)

1...117311741175117611771178117911801181118211831184118511861187...3491
Новый комментарий
Причина обращения: