elibrarius: Думаю, такие большие исследования лучше в блог скидывать и копию сюда. Через полгода уже не найти тут...
Возможно - просто не пользуюсь блогом, поэтому как то мысль такая не посетила.
Я вот, что думаю можно все эти точки с графика (20 на кривую) запихать в выборку и попробовать обучится - возможно, что так удастся выявлять с большей вероятностью модели с потенциальной устойчивостью.
Возможно - просто не пользуюсь блогом, поэтому как то мысль такая не посетила.
Я вот, что думаю можно все эти точки с графика (20 на кривую) запихать в выборку и попробовать обучится - возможно, что так удастся выявлять с большей вероятностью модели с потенциальной устойчивостью.
Что целевой будет? Как размечать каждый из примеров? Или самообучением?
вот так неожиданность, сейчас протестировал бота, который опубликовал Максим Владимирович.
на первом скрине котировки от Дукаскопи, восходящяя линия баланса после 3200 - это как раз период ноябрь 2019 - октябрь 2020, ТФ - 1 час, спред - 2 пункта (0.0002)
тест у другого брокера в Метатрейдере выдал не столь примечательный результат, походу стратегию надо оптимизировать так, чтобы работала у всех без исключения.
да, по распределениям, обычно, все видно. Можно просто сделать такие для признаков\целевых без буста и сразу увидеть
Так идея как раз в оценке модели, а модель собственно распутывает запутанные целевые, и мы можем оценить успех её в этом деле, а не просто посмотреть, как все запутанно.
Я думаю попробовать каскадный метод обучения (термин сам придумал - может есть нечто иное). На графиках видно, что есть области, где обучение успешно - эту область оставлять, а то, что выходит за эту область обучать снова, предварительно убрав из выборки примеры попавшие в распределения оставленной области. Руками я так уже пробовал делать - эффект был хороший, вот думаю автоматизировать, но второй день всё никак - уже боюсь, что эффект случаен оказался - не хочется огорчатся. Какое Ваше мнение на этот счет? Думаю, что на питоне это просто сделать.
Так идея как раз в оценке модели, а модель собственно распутывает запутанные целевые, и мы можем оценить успех её в этом деле, а не просто посмотреть, как все запутанно.
Я думаю попробовать каскадный метод обучения (термин сам придумал - может есть нечто иное). На графиках видно, что есть области, где обучение успешно - эту область оставлять, а то, что выходит за эту область обучать снова, предварительно убрав из выборки примеры попавшие в распределения оставленной области. Руками я так уже пробовал делать - эффект был хороший, вот думаю автоматизировать, но второй день всё никак - уже боюсь, что эффект случаен оказался - не хочется огорчатся. Какое Ваше мнение на этот счет? Думаю, что на питоне это просто сделать.
ну это все вопрос о полуконтролируемом обучениии как раз. Пока читаю
Так идея как раз в оценке модели, а модель собственно распутывает запутанные целевые, и мы можем оценить успех её в этом деле, а не просто посмотреть, как все запутанно.
Я думаю попробовать каскадный метод обучения (термин сам придумал - может есть нечто иное). На графиках видно, что есть области, где обучение успешно - эту область оставлять, а то, что выходит за эту область обучать снова, предварительно убрав из выборки примеры попавшие в распределения оставленной области. Руками я так уже пробовал делать - эффект был хороший, вот думаю автоматизировать, но второй день всё никак - уже боюсь, что эффект случаен оказался - не хочется огорчатся. Какое Ваше мнение на этот счет? Думаю, что на питоне это просто сделать.
Если разбивать на однородные области получится автоматически, так же как и руками плюс минус, то все получится.
Для авторизации и пользования сайтом MQL5.com необходимо разрешить использование файлов Сookie.
Пожалуйста, включите в вашем браузере данную настройку, иначе вы не сможете авторизоваться.
Вы вошли в аккаунт. Двухфакторная аутентификация отключена. Настройте её заново и отсканируйте новый QR-код или продолжите с отключённой двухфакторной аутентификацией.
Думаю, такие большие исследования лучше в блог скидывать и копию сюда. Через полгода уже не найти тут...
Возможно - просто не пользуюсь блогом, поэтому как то мысль такая не посетила.
Я вот, что думаю можно все эти точки с графика (20 на кривую) запихать в выборку и попробовать обучится - возможно, что так удастся выявлять с большей вероятностью модели с потенциальной устойчивостью.
Возможно - просто не пользуюсь блогом, поэтому как то мысль такая не посетила.
Я вот, что думаю можно все эти точки с графика (20 на кривую) запихать в выборку и попробовать обучится - возможно, что так удастся выявлять с большей вероятностью модели с потенциальной устойчивостью.
Что целевой будет? Как размечать каждый из примеров? Или самообучением?
Целевой будет финансовый результат модели на экзаменационной выборке.
ну да , только я это просто попробовал на макс. прибыль , можно и на что то другое тренить
Слушай, если не лень, попробуй обучить катбуст на макс прибыль, я что то не уверен что это там так работает
там же нужно сразу подать X - данные и Y - целевую
возможно там эта вся "кастомность" это чисто косметическое изменение существующий функций
лень писать пока новые метрики.. и это будет точно не макс прибыль уж тогда, а что-нибудь более осмысленное
например, устойчивость Ляпунова ))
лень писать пока новые метрики.. и это будет точно не макс прибыль уж тогда, а что-нибудь более осмысленное
например, устойчивость Ляпунова ))
Далась она тебе поле ровное, ну или плотность))) В нашем деле это редкость.
Вернулся к вопросу визуализации модели CatBoost, с целью анализа её перспективности.
да, по распределениям, обычно, все видно. Можно просто сделать такие для признаков\целевых без буста и сразу увидеть
вот так неожиданность, сейчас протестировал бота, который опубликовал Максим Владимирович.
на первом скрине котировки от Дукаскопи, восходящяя линия баланса после 3200 - это как раз период ноябрь 2019 - октябрь 2020, ТФ - 1 час, спред - 2 пункта (0.0002)
тест у другого брокера в Метатрейдере выдал не столь примечательный результат, походу стратегию надо оптимизировать так, чтобы работала у всех без исключения.
да, по распределениям, обычно, все видно. Можно просто сделать такие для признаков\целевых без буста и сразу увидеть
Так идея как раз в оценке модели, а модель собственно распутывает запутанные целевые, и мы можем оценить успех её в этом деле, а не просто посмотреть, как все запутанно.
Я думаю попробовать каскадный метод обучения (термин сам придумал - может есть нечто иное). На графиках видно, что есть области, где обучение успешно - эту область оставлять, а то, что выходит за эту область обучать снова, предварительно убрав из выборки примеры попавшие в распределения оставленной области. Руками я так уже пробовал делать - эффект был хороший, вот думаю автоматизировать, но второй день всё никак - уже боюсь, что эффект случаен оказался - не хочется огорчатся. Какое Ваше мнение на этот счет? Думаю, что на питоне это просто сделать.
Так идея как раз в оценке модели, а модель собственно распутывает запутанные целевые, и мы можем оценить успех её в этом деле, а не просто посмотреть, как все запутанно.
Я думаю попробовать каскадный метод обучения (термин сам придумал - может есть нечто иное). На графиках видно, что есть области, где обучение успешно - эту область оставлять, а то, что выходит за эту область обучать снова, предварительно убрав из выборки примеры попавшие в распределения оставленной области. Руками я так уже пробовал делать - эффект был хороший, вот думаю автоматизировать, но второй день всё никак - уже боюсь, что эффект случаен оказался - не хочется огорчатся. Какое Ваше мнение на этот счет? Думаю, что на питоне это просто сделать.
ну это все вопрос о полуконтролируемом обучениии как раз. Пока читаю
Так идея как раз в оценке модели, а модель собственно распутывает запутанные целевые, и мы можем оценить успех её в этом деле, а не просто посмотреть, как все запутанно.
Я думаю попробовать каскадный метод обучения (термин сам придумал - может есть нечто иное). На графиках видно, что есть области, где обучение успешно - эту область оставлять, а то, что выходит за эту область обучать снова, предварительно убрав из выборки примеры попавшие в распределения оставленной области. Руками я так уже пробовал делать - эффект был хороший, вот думаю автоматизировать, но второй день всё никак - уже боюсь, что эффект случаен оказался - не хочется огорчатся. Какое Ваше мнение на этот счет? Думаю, что на питоне это просто сделать.
Если разбивать на однородные области получится автоматически, так же как и руками плюс минус, то все получится.