одинакового, "стандартного" зигзага - НЕТ. Такого чтобы гарантированно одинаково и корректно размечал данные что в MQL, что в Python, что где-то ещё. И ещё есть пачка требований чтобы в анализе использовать..
Maxim Kuznetsov #: одинакового, "стандартного" зигзага - НЕТ. Такого чтобы гарантированно одинаково и корректно размечал данные что в MQL, что в Python, что где-то ещё. И ещё есть пачка требований чтобы в анализе использовать..
Именно - алгоритм нужно воспроизводить из разных мест!
mytarmailS #: Зато протестировал обычные свои паттерны на новых данных, сделал что то типа концепции рендом фореста, у меня 200 паттернов, тригер на сделку это когда сработало больше 100 паттернов разом.
Можете в бустинг загнать отклики - получите модель для интерпретации сигналов от паттернов.
mytarmailS #: Нет немогу, сразу бы так и сделал если б мог.
Признаки сложные и в таком виде что нельзя из них сделать датасет, получаються десятки миллионов колонок
Я писал про паттерны, которых, как я понимаю, относительно не так много. Из них можно сделать выборку.
Не думаю, что есть смысл пихать множество предикторов в бустинг. Лучше использовать генетику со случайными подвыборками предикторов на новых мутациях популяции. Может даже отдельно сделать пеньки, потом уже генетику запускать с таким подходом...
Впрочем CatBoost так же умеет брать часть предикторов для каждого дерева - деревьев больше, но памяти для построения меньше требуется.
А вообще - проверьте на похожесть предикторы - может там их на порядок можно сократить...
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.
почти угадал :-)
одинакового, "стандартного" зигзага - НЕТ. Такого чтобы гарантированно одинаково и корректно размечал данные что в MQL, что в Python, что где-то ещё. И ещё есть пачка требований чтобы в анализе использовать..
Перенёс код ZZ на MQL5.
Вообще, фишка этого ZZ в игнорировании выбросов.
одинакового, "стандартного" зигзага - НЕТ. Такого чтобы гарантированно одинаково и корректно размечал данные что в MQL, что в Python, что где-то ещё. И ещё есть пачка требований чтобы в анализе использовать..
Именно - алгоритм нужно воспроизводить из разных мест!
Зато протестировал обычные свои паттерны на новых данных, сделал что то типа концепции рендом фореста, у меня 200 паттернов, тригер на сделку это когда сработало больше 100 паттернов разом.
Можете в бустинг загнать отклики - получите модель для интерпретации сигналов от паттернов.
Можете в бустинг загнать отклики - получите модель для интерпретации сигналов от паттернов.
https://youtu.be/c-yf4nLgq2Q
Лучший комментарий года: "Казино с Блэком и Шоулзом!"
Нет немогу, сразу бы так и сделал если б мог.
Я писал про паттерны, которых, как я понимаю, относительно не так много. Из них можно сделать выборку.
Не думаю, что есть смысл пихать множество предикторов в бустинг. Лучше использовать генетику со случайными подвыборками предикторов на новых мутациях популяции. Может даже отдельно сделать пеньки, потом уже генетику запускать с таким подходом...
Впрочем CatBoost так же умеет брать часть предикторов для каждого дерева - деревьев больше, но памяти для построения меньше требуется.
А вообще - проверьте на похожесть предикторы - может там их на порядок можно сократить...
Финю пишешь
покажи (хоть ссылку дай) нам нефигню - стандартный зигзаг
покажи (хоть ссылку дай) нам нефигню - стандартный зигзаг
Вот есть правило "если, то".
Если цена ниже и если там что-то ещё - отрисовка линии до нового экстремума.
Как это можно трактовать "по-разному"?
Нет немогу, сразу бы так и сделал если б мог.
Признаки коррелированы?