Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2057

[Александр Алексеевич]

Maxim Dmitrievsky:

только засел, парсера написал

вот модель, в нее нужно подать 15 последних приращений, на каждом баре. Приращения считаются как цена минус 5-периодное сколзящее среднее. Подать в функцию double catboost_model(const double &features[]) , которая в инклуднике

если сигнал больше 0.5 то покупка, меньше - продажа. Тайм-фрейм 15 минут.

обучалась с 1 сентября по сей день

все равно никто не сделает.. просто оставлю это здесь ))

Эта модель через пайторч? Она сама генерируется? Или как? Я просто не пользовался сторонними приложениями, а делал все в мт. Просто она работать будет не корректно))) может поэтому у тебя разные результаты 

[Maxim Dmitrievsky]

Александр Алексеевич:
Эта модель через пайторч? Она сама генерируется? Или как? Я просто не пользовался сторонними приложениями, а делал все в мт. Просто она работать будет не корректно))) может поэтому у тебя разные результаты 

парсинг кода модели (перевод с питона в mql) и запись в .mqh

[Maxim Dmitrievsky]

пофикшено.. пофиксив одно, сломал другое. Теперь не зарабатывает на ООС :D

плюс еще спреды занижают доходность. Зато модель переносится на раз-два. Можно поподбирать варианты...

[Forester]

Maxim Dmitrievsky:

пофикшено.. пофиксив одно, сломал другое. Теперь не зарабатывает на ООС :D

плюс еще спреды занижают доходность. Зато модель переносится на раз-два. Можно поподбирать варианты...

Я для учета спредов хочу OHLC Ask тоже передавать, да все некогда...

[Maxim Dmitrievsky]

если добавлять к фичам дни часы и т.п., то это ничего не дает:

def get_prices(look_back = 15):
    prices = pd.DataFrame(mt5.copy_rates_range(SYMBOL, TIMEFRAME, START, STOP), 
                            columns=['time', 'close']).set_index('time')
    # set df index as datetime
    prices.index = pd.to_datetime(prices.index, unit='s')
    prices = prices.dropna()
    ratesM = prices.rolling(MA_PERIOD).mean()
    ratesD = prices - ratesM
    for i in range(look_back):
        prices[str(i)] = ratesD.shift(i)
    prices['h'] = prices.index.hour
    prices['dw'] = prices.index.dayofweek
    prices['d'] = prices.index.day
    prices['m'] = prices.index.month
    return prices.dropna()

bestTest = 0.4918224299

сразу кидаю, чтоб никто фигней не маялся

[Александр Алексеевич]

Maxim Dmitrievsky:

если добавлять к фичам дни часы и т.п., то это ничего не дает:

bestTest = 0.4918224299

сразу кидаю, чтоб никто фигней не маялся

Максим, а можешь сделать эту же модель, так же обучить, но только что бы было 2 выхода?один для бай, второй для селл, результат должен быть лучше

[Maxim Dmitrievsky]

Александр Алексеевич:
Максим, а можешь сделать эту же модель, так же обучить, но только что бы было 2 выхода?один для бай, второй для селл, результат должен быть лучше

закономерности не задетекчены никакие

либо переходить на тики, либо мутить что-то поверх

класса и так 2

кстати, RNN, получается, справляется получше.. но там сырой код

[Александр Алексеевич]

Maxim Dmitrievsky:

закономерности не задетекчены никакие

либо переходить на тики, либо мутить что-то поверх

класса и так 2

кстати, RNN, получается, справляется получше.. но там сырой код

Класса да два, но если взять именно под каждый класс отдельный выход, получится лучше)

[Александр Алексеевич]

Сейчас у тебя открывается бай, потом закрывается бай и открывается селл, и во время флета получаются минусовые сделки, а когда два выхода во время флета сеть научится ничего не делвть

[Aleksey Vyazmikin]

Maxim Dmitrievsky:

только засел, парсера написал

вот модель, в нее нужно подать 15 последних приращений, на каждом баре. Приращения считаются как цена минус 5-периодное сколзящее среднее. Подать в функцию double catboost_model(const double &features[]) , которая в инклуднике

если сигнал больше 0.5 то покупка, меньше - продажа. Тайм-фрейм 15 минут.

обучалась с 1 сентября по сей день

все равно никто не сделает.. просто оставлю это здесь ))

А чем класс отличается от того, что выложил  Aliaksandr Hryshyn ?