Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası

Aleksey Vyazmikin 2019.02.15 15:05 #13401

Komut dosyası kodu, ilgilenen varsa - ne yazık ki, sınıfsız

CSV *csv_Write= new CSV();
int NomerStolbca= 0 ;

input int Set_Total= 10 ; //Количество сетов настроек 1к10
input string CB_Dir= "Catboost_Tester" ; //Директория проекта

input string Version= "catboost-0.11.1.exe" ; //Имя exe файла CatBoost
input int depth= 6 ; //Глубина дерева
input int iterations= 1000 ; //Максимальное число итераций (деревьев)
input double learning_rate= 0.03 ; //Шаг обучения
input int od_wait= 100 ; //Число деревьев без улучщения для остановки обучения


//+------------------------------------------------------------------+
//| Script program start function                                    |
//+------------------------------------------------------------------+
void OnStart ()
  {
      csv_Write.Add_column(dt_string, 0 );
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
      csv_Write.Add_column(dt_string,s());
NomerStolbca= 0 ;

string Train_All[ 23 ];
Train_All[ 0 ]=Version+ " fit" ;
Train_All[s()]= " --learn-set train.csv" ;
Train_All[s()]= " --test-set test.csv" ;
Train_All[s()]= " --column-description %%a" ;
Train_All[s()]= " --has-header" ;
Train_All[s()]= " --delimiter ;" ;
Train_All[s()]= " --model-format CatboostBinary,CPP" ;
Train_All[s()]= " --train-dir ..\Rezultat\RS_01/result_4_%%a" ;
Train_All[s()]= " --depth " +depth;
Train_All[s()]= " --iterations " +iterations; 
Train_All[s()]= " --nan-mode Forbidden " ;
Train_All[s()]= " --learning-rate " +learning_rate; 
Train_All[s()]= " --rsm 1 " ;
Train_All[s()]= " --fold-permutation-block 1" ;
Train_All[s()]= " --boosting-type Ordered" ;
Train_All[s()]= " --l2-leaf-reg 6" ;
Train_All[s()]= " --loss-function Logloss:border=0.5" ;
Train_All[s()]= " --use-best-model" ;
Train_All[s()]= " --eval-metric Precision" ;
Train_All[s()]= " --custom-metric Logloss:border=0.5" ;
Train_All[s()]= " --od-type Iter" ;
Train_All[s()]= " --od-wait " +od_wait;
Train_All[s()]= " --random-seed " ;
NomerStolbca= 0 ;
int Size_Arr= ArraySize (Train_All);
int Seed= 0 ;
int line= 0 ;

for ( int N= 0 ;N<Set_Total;N++)
{
         int line=csv_Write.Add_line();
         csv_Write.Set_value(line, 1 , "FOR %%a IN (*.) DO (" , false );
for ( int Z= 2 ;Z< 22 + 1 ;Z++)csv_Write.Set_value(line,Z, "" , false );

   for ( int i= 1 ;i< 10 + 1 ;i++)
     {
         Seed=N* 10 +i;
         Train_All[ 7 ]= " --train-dir ..\Rezultat\RS_" +Seed+ "/result_4_%%a" ;

         line=csv_Write.Add_line();
         int x= 0 ;         
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++], false );
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++], false );
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++], false );
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++], false );
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++], false );
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++], false );
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++], false );
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++], false );
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++], false );
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++], false );
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++], false );
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++], false );
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++], false );
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++], false );
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++], false );
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++], false );
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++], false );
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++], false );
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++], false );
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++], false );
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++], false );
         csv_Write.Set_value(line,s(),Train_All[x++]+Seed, false );
         NomerStolbca= 0 ;
     }
         line=csv_Write.Add_line();
         csv_Write.Set_value(line, 1 , ")" , false );
         for ( int Z= 2 ;Z< 22 + 1 ;Z++)csv_Write.Set_value(line,Z, "" , false );
   }
   
   
     line=csv_Write.Add_line( 1 , false , true );
     csv_Write.Set_value(line, 1 , "Pause" , false );

      csv_Write.data_separator= '\t' ;
      csv_Write.Write_to_file(CB_Dir+ "\\Setup\\_01_Train_All.txt" , true , true , false , true , false );
      csv_Write.Clear_all();

//---------
string Rezultat_Exam[ 9 ];
Rezultat_Exam[ 0 ]=Version+ " calc" ;
Rezultat_Exam[s()]= " --model-path ..\Rezultat\RS_" + "\result_4_%%a\model.bin" ; //Добавлять номер директории
Rezultat_Exam[s()]= " --input-path exam.csv" ; 
Rezultat_Exam[s()]= " --column-description %%a" ;  
Rezultat_Exam[s()]= " --has-header" ; 
Rezultat_Exam[s()]= " --delimiter ;" ; 
Rezultat_Exam[s()]= " --output-path ..\Rezultat\RS_" + "\result_4_%%a\output" ; //Добавлять номер директории
Rezultat_Exam[s()]= " --has-header" ; 
Rezultat_Exam[s()]= " --prediction-type Probability" ;
NomerStolbca= 0 ;
Seed= 0 ;
Size_Arr= ArraySize (Rezultat_Exam);

for ( int Z= 0 ;Z<Size_Arr+ 1 ;Z++)csv_Write.Add_column(dt_string,Z);
for ( int N= 0 ;N<Set_Total;N++)
{
         int line=csv_Write.Add_line( 1 , false , true );
         csv_Write.Set_value(line, 1 , "FOR %%a IN (*.) DO (" , false );

   for ( int i= 1 ;i< 10 + 1 ;i++)
     {
         Seed=N* 10 +i;
         Rezultat_Exam[ 1 ]= " --model-path ..\Rezultat\RS_" +Seed+ "\\result_4_%%a\model.bin" ;
         Rezultat_Exam[ 6 ]= " --output-path ..\Rezultat\RS_" +Seed+ "\\result_4_%%a\output" ;
         int line=csv_Write.Add_line( 1 , false , true );
         int x= 0 ;  
         for ( int S= 1 ;S<Size_Arr+ 1 ;S++)csv_Write.Set_value(line,S,Rezultat_Exam[S- 1 ], false );
     }
         line=csv_Write.Add_line( 1 , false , true );
         csv_Write.Set_value(line, 1 , ")" , false );
   }
      
      line=csv_Write.Add_line( 1 , false , true );
      csv_Write.Set_value(line, 1 , "Pause" , false );

      csv_Write.data_separator= '\t' ;
      csv_Write.Write_to_file(CB_Dir+ "\\Setup\\_02_Rezultat_Exam.txt" , true , true , false , true , false );
      csv_Write.Clear_all();

//----------
string Rezultat_Test[ 9 ];
Rezultat_Test[ 0 ]=Version+ " calc" ;
Rezultat_Test[s()]= " --model-path ..\Rezultat\RS_" + "\result_4_%%a\model.bin" ; //Добавлять номер директории
Rezultat_Test[s()]= " --input-path test.csv" ; 
Rezultat_Test[s()]= " --column-description %%a" ;  
Rezultat_Test[s()]= " --has-header" ; 
Rezultat_Test[s()]= " --delimiter ;" ; 
Rezultat_Test[s()]= " --output-path ..\Rezultat\RS_" + "\result_4_%%a\output_test" ; //Добавлять номер директории
Rezultat_Test[s()]= " --has-header" ; 
Rezultat_Test[s()]= " --prediction-type Probability" ;
NomerStolbca= 0 ;
Seed= 0 ;
Size_Arr= ArraySize (Rezultat_Test);

for ( int Z= 0 ;Z<Size_Arr+ 1 ;Z++)csv_Write.Add_column(dt_string,Z);
for ( int N= 0 ;N<Set_Total;N++)
{
         int line=csv_Write.Add_line( 1 , false , true );
         csv_Write.Set_value(line, 1 , "FOR %%a IN (*.) DO (" , false );
  
   for ( int i= 1 ;i< 10 + 1 ;i++)
     {
         Seed=N* 10 +i;
         //Train_All[7]=" --train-dir ..\Rezultat\RS_"+Seed+"/result_4_%%a";
         Rezultat_Test[ 1 ]= " --model-path ..\Rezultat\RS_" +Seed+ "\\result_4_%%a\model.bin" ;
         Rezultat_Test[ 6 ]= " --output-path ..\Rezultat\RS_" +Seed+ "\\result_4_%%a\output_test" ;
         int line=csv_Write.Add_line( 1 , false , true );
         int x= 0 ;  
         for ( int S= 1 ;S<Size_Arr+ 1 ;S++)csv_Write.Set_value(line,S,Rezultat_Test[S- 1 ], false );
     }
         line=csv_Write.Add_line( 1 , false , true );
         csv_Write.Set_value(line, 1 , ")" , false );
   }
      line=csv_Write.Add_line( 1 , false , true );
      csv_Write.Set_value(line, 1 , "Pause" , false );

      csv_Write.data_separator= '\t' ;
      csv_Write.Write_to_file(CB_Dir+ "\\Setup\\_02_Rezultat_Test.txt" , true , true , false , true , false );
      csv_Write.Clear_all();

//-----------------
string Rezultat_Train[ 9 ];
Rezultat_Train[ 0 ]=Version+ " calc" ;
Rezultat_Train[s()]= " --model-path ..\Rezultat\RS_" + "\\result_4_%%a\model.bin" ; //Добавлять номер директории
Rezultat_Train[s()]= " --input-path train.csv" ; 
Rezultat_Train[s()]= " --column-description %%a" ;  
Rezultat_Train[s()]= " --has-header" ; 
Rezultat_Train[s()]= " --delimiter ;" ; 
Rezultat_Train[s()]= " --output-path ..\Rezultat\RS_" + "\\result_4_%%a\output_train" ; //Добавлять номер директории
Rezultat_Train[s()]= " --has-header" ; 
Rezultat_Train[s()]= " --prediction-type Probability" ;
NomerStolbca= 0 ;
Seed= 0 ;
Size_Arr= ArraySize (Rezultat_Train);

for ( int Z= 0 ;Z<Size_Arr+ 1 ;Z++)csv_Write.Add_column(dt_string,Z);
for ( int N= 0 ;N<Set_Total;N++)
{
         int line=csv_Write.Add_line( 1 , false , true );
         csv_Write.Set_value(line, 1 , "FOR %%a IN (*.) DO (" , false );

   for ( int i= 1 ;i< 10 + 1 ;i++)
     {
         Seed=N* 10 +i;
         Rezultat_Train[ 1 ]= " --model-path ..\Rezultat\RS_" +Seed+ "\\result_4_%%a\model.bin" ;
         Rezultat_Train[ 6 ]= " --output-path ..\Rezultat\RS_" +Seed+ "\\result_4_%%a\output_train" ;
         int line=csv_Write.Add_line( 1 , false , true );
         int x= 0 ;  
         for ( int S= 1 ;S<Size_Arr+ 1 ;S++)csv_Write.Set_value(line,S,Rezultat_Train[S- 1 ], false );
     }
         line=csv_Write.Add_line( 1 , false , true );
         csv_Write.Set_value(line, 1 , ")" , false );
   }
      line=csv_Write.Add_line( 1 , false , true );
      csv_Write.Set_value(line, 1 , "Pause" , false );

      csv_Write.data_separator= '\t' ;
      csv_Write.Write_to_file(CB_Dir+ "\\Setup\\_02_Rezultat_Train.txt" , true , true , false , true , false );
      csv_Write.Clear_all();


//-----------------
string Metrik_Exam[ 8 ];

Metrik_Exam[ 0 ]=Version+ "  eval-metrics" ;
Metrik_Exam[s()]= " --metrics Logloss:border=0.5,Precision,Recall,Kappa,Accuracy,BalancedAccuracy,AUC,F1,MCC" ;
Metrik_Exam[s()]= " --model-path ..\Rezultat\RS_\result_4_%%a\model.bin" ;
Metrik_Exam[s()]= " --input-path exam.csv" ;
Metrik_Exam[s()]= " --column-description %%a" ; 
Metrik_Exam[s()]= " --has-header" ;
Metrik_Exam[s()]= " --delimiter ;" ; 
Metrik_Exam[s()]= " --result-dir ..\Rezultat\RS_\result_4_%%a\metr\Exam" ;
NomerStolbca= 0 ;
Seed= 0 ;
Size_Arr= ArraySize (Metrik_Exam);

for ( int Z= 0 ;Z<Size_Arr+ 1 ;Z++)csv_Write.Add_column(dt_string,Z);
for ( int N= 0 ;N<Set_Total;N++)
{
         int line=csv_Write.Add_line( 1 , false , true );
         csv_Write.Set_value(line, 1 , "FOR %%a IN (*.) DO (" , false );

   for ( int i= 1 ;i< 10 + 1 ;i++)
     {
         Seed=N* 10 +i;
         Metrik_Exam[ 2 ]= " --model-path ..\Rezultat\RS_" +Seed+ "\\result_4_%%a\model.bin" ;
         Metrik_Exam[ 7 ]= " --result-dir ..\Rezultat\RS_" +Seed+ "\\result_4_%%a\metr\Exam" ;
         int line=csv_Write.Add_line( 1 , false , true );
         int x= 0 ;  
         for ( int S= 1 ;S<Size_Arr+ 1 ;S++)csv_Write.Set_value(line,S,Metrik_Exam[S- 1 ], false );
     }
         line=csv_Write.Add_line( 1 , false , true );
         csv_Write.Set_value(line, 1 , ")" , false );
   }
      line=csv_Write.Add_line( 1 , false , true );
      csv_Write.Set_value(line, 1 , "Pause" , false );

      csv_Write.data_separator= '\t' ;
      csv_Write.Write_to_file(CB_Dir+ "\\Setup\\_03_Metrik_Exam.txt" , true , true , false , true , false );
      csv_Write.Clear_all();


//-----------------
string Metrik_Test[ 8 ];

Metrik_Test[ 0 ]=Version+ "  eval-metrics" ;
Metrik_Test[s()]= " --metrics Logloss:border=0.5,Precision,Recall,Kappa,Accuracy,BalancedAccuracy,AUC,F1,MCC" ;
Metrik_Test[s()]= " --model-path ..\Rezultat\RS_\result_4_%%a\model.bin" ;
Metrik_Test[s()]= " --input-path test.csv" ;
Metrik_Test[s()]= " --column-description %%a" ; 
Metrik_Test[s()]= " --has-header" ;
Metrik_Test[s()]= " --delimiter ;" ; 
Metrik_Test[s()]= " --result-dir ..\Rezultat\RS_\result_4_%%a\metr\Test" ;
NomerStolbca= 0 ;
Seed= 0 ;
Size_Arr= ArraySize (Metrik_Test);

for ( int Z= 0 ;Z<Size_Arr+ 1 ;Z++)csv_Write.Add_column(dt_string,Z);
for ( int N= 0 ;N<Set_Total;N++)
{
         int line=csv_Write.Add_line( 1 , false , true );
         csv_Write.Set_value(line, 1 , "FOR %%a IN (*.) DO (" , false );

   for ( int i= 1 ;i< 10 + 1 ;i++)
     {
         Seed=N* 10 +i;
         Metrik_Test[ 2 ]= " --model-path ..\Rezultat\RS_" +Seed+ "\\result_4_%%a\model.bin" ;
         Metrik_Test[ 7 ]= " --result-dir ..\Rezultat\RS_" +Seed+ "\\result_4_%%a\metr\Test" ;
         int line=csv_Write.Add_line( 1 , false , true );
         int x= 0 ;  
         for ( int S= 1 ;S<Size_Arr+ 1 ;S++)csv_Write.Set_value(line,S,Metrik_Test[S- 1 ], false );
     }
         line=csv_Write.Add_line( 1 , false , true );
         csv_Write.Set_value(line, 1 , ")" , false );
   }
      line=csv_Write.Add_line( 1 , false , true );
      csv_Write.Set_value(line, 1 , "Pause" , false );

      csv_Write.data_separator= '\t' ;
      csv_Write.Write_to_file(CB_Dir+ "\\Setup\\_03_Metrik_Test.txt" , true , true , false , true , false );
      csv_Write.Clear_all();

//-----------------
string Metrik_Train[ 8 ];

Metrik_Train[ 0 ]=Version+ "  eval-metrics" ;
Metrik_Train[s()]= " --metrics Logloss:border=0.5,Precision,Recall,Kappa,Accuracy,BalancedAccuracy,AUC,F1,MCC" ;
Metrik_Train[s()]= " --model-path ..\Rezultat\RS_\result_4_%%a\model.bin" ;
Metrik_Train[s()]= " --input-path test.csv" ;
Metrik_Train[s()]= " --column-description %%a" ; 
Metrik_Train[s()]= " --has-header" ;
Metrik_Train[s()]= " --delimiter ;" ; 
Metrik_Train[s()]= " --result-dir ..\Rezultat\RS_\result_4_%%a\metr\Train" ;
NomerStolbca= 0 ;
Seed= 0 ;
Size_Arr= ArraySize (Metrik_Train);

for ( int Z= 0 ;Z<Size_Arr+ 1 ;Z++)csv_Write.Add_column(dt_string,Z, 100 );
for ( int N= 0 ;N<Set_Total;N++)
{
         int line=csv_Write.Add_line( 1 , false , true );
         csv_Write.Set_value(line, 1 , "FOR %%a IN (*.) DO (" , false );
   
   for ( int i= 1 ;i< 10 + 1 ;i++)
     {
         Seed=N* 10 +i;
         Metrik_Train[ 2 ]= " --model-path ..\Rezultat\RS_" +Seed+ "\\result_4_%%a\model.bin" ;
         Metrik_Train[ 7 ]= " --result-dir ..\Rezultat\RS_" +Seed+ "\\result_4_%%a\metr\Train" ;
         int line=csv_Write.Add_line( 1 , false , true );
         int x= 0 ;  
         for ( int S= 1 ;S<Size_Arr+ 1 ;S++)csv_Write.Set_value(line,S,Metrik_Train[S- 1 ], false );
     }
         line=csv_Write.Add_line( 1 , false , true );
         csv_Write.Set_value(line, 1 , ")" , false );
   }
      line=csv_Write.Add_line( 1 , false , true );
      csv_Write.Set_value(line, 1 , "Pause" , false );

      csv_Write.data_separator= '\t' ;
      csv_Write.Write_to_file(CB_Dir+ "\\Setup\\_03_Metrik_Train.txt" , true , true , false , true , false );
      csv_Write.Clear_all();

  }
  
//+------------------------------------------------------------------+
int s()
  {
   NomerStolbca++;
   return (NomerStolbca);
  }

Aleksey Vyazmikin 2019.02.15 15:54 #13402

Modellerin paralelliğinin bir analizini yaptı, yani. test setinde eşik etkinleştirme noktalarını (varsayılan olarak 0,5) gösterir.

Modellerin genel olarak çok benzer olduğu görülebilir, ancak şaşırtıcı olan bir şey daha var - aktivasyonun gerçekleşmediği çok uzun zaman aralıkları. Belki de nedeni, aylık bir çubuktan bilgi alan bazı tahmin edicilerdedir...

şarap oyuncakları ZigZag Çobanları Bu kaosun bir düzeni

Forester 2019.02.15 16:09 #13403

Alexey Vyazmikin :

Modellerin paralelliğinin bir analizini yaptı, yani. test setinde eşik etkinleştirme noktalarını (varsayılan olarak 0,5) gösterir.

Modellerin genel olarak çok benzer olduğu görülebilir, ancak şaşırtıcı olan bir şey daha var - aktivasyonun gerçekleşmediği çok uzun zaman aralıkları. Belki de nedeni, aylık bir çubuktan bilgi alan bazı tahmin edicilerdedir...

Ve sonra her çubukta arka arkaya bir sürü işlem? NS ile benzer bir deneyim yaşadım. Sonuç benzer - büyük TF etkiler, küçük olanlar tamamlar.

Aleksey Vyazmikin 2019.02.15 16:14 #13404

elibrarius :
Ve sonra her çubukta arka arkaya bir sürü işlem? NS ile benzer bir deneyim yaşadım. Sonuç benzer - büyük TF etkiler, küçük olanlar tamamlar.

Pek değil, sadece ekranın genişliğinden daha fazla işlem - çok fazla gönderi paylaşmadım. Ancak bunun gruplaşmalar şeklinde gerçekleşmesi gerçeği - evet. Giriş ihtimalini bu kadar azaltan üst TF'leri atmaya değer mi, değil mi, işte bütün mesele bu...

FOREX - Trendler, Tahminler MT5'te bir kilide ihtiyacınız Piyasa kontrollü dinamik bir

Женя 2019.02.15 16:27 #13405

Alexander_K :

+++

Alexei'ye alınma - yazdıklarından bir kelime bile anlarsam bana gök gürültüsü ile vur. Ne hedefler ne de bunlara ulaşmak için yöntemler açık ve haklı değildir. 15 yılını sinir ağlarında geçiren ve şimdi bir oto yıkamada çalışan Öğretmen'in ruhu onun üzerinde dolaşıyor.

Evet, hepimiz Tanrı'nın altında yürüyoruz, bir araba yıkamada ya da bir tür yöneticide, sahte bir ortağa "büyümüş", yine de emekli olmadan önce kolayca kıçına tekme atabilen pek bir fark yok ve hiçbir şey bırakmadan. Şimdi 100 çalışan için bazı Batı tarzı ofislerde 30 "başkan yardımcısı" var, orta düzey yönetici şimdi ayda 50tyr için bir başkan yardımcısı))) Kahkaha ve günah ...

Öyle ya da böyle, bilinçli bir risk ve oto yıkamada çalışmak için gerçek bir tehdit, ancak yol boyunca büyük bir coşku, ilgi ve macera ile veya daha da büyük bir risk, ancak “kariyer gelişiminin” “halısının altına” gizlenmiş, hem süreçte hem de sonuçta hayal kırıklığı ile. Ben bir pleb olarak doğdum - hemen ümidi kesmek daha iyidir, ancak "başarıya gelmeye" çalışabilirsiniz, hala kaybedecek bir şeyiniz yok, en azından ölümden önce elinizden gelen her şeyi yaptığınızı ve yaptığınızı söyleyebilirsiniz. tüm hayatın boyunca bir kaltak gibi emekleme)))

Dolar güçleniyor??? FOREX - Trendler, Tahminler T.A gerekli mi?

Forester 2019.02.15 16:42 #13406

Alexey Vyazmikin :

Giriş ihtimalini bu kadar azaltan üst TF'leri atmaya değer mi, değil mi, işte bütün mesele bu...

Pekala, ya manuel olarak test edin ve karar verin ya da optimize edin.

Aleksey Vyazmikin 2019.02.15 16:50 #13407

elibrarius :

Pekala, ya manuel olarak test edin ve karar verin ya da optimize edin.

Sayfaları toplamak ve nedenini belirlemek gerekiyor, önümüzdeki günlerde yapacağım - bu durum için kodlamam gerekiyor.

Şimdiye kadar, burada paketlenmiş birkaç model var - daha geniş bir yayılmaya sahipler gibi görünüyor, bu da eşleştirilmiş uygulama açısından ilginç olabilir.

[Arşiv] FOREX - Trendler, Algoritmalar, karar yöntemleri, performanslarının Nasıl kodlanır?

Vladimir Perervenko 2019.02.15 19:44 #13408

Tebrikler.

Terminal: R dilini kullanan uygulamalar aracılığıyla MetaTrader 5 terminalinden veri istemek için bir API eklendi .

İş için özel bir MetaTraderR paketi hazırladık. R ve MetaTrader 5 terminali, belgeler ve yardımcı r dosyaları arasındaki etkileşim için DLL içerir. Paket şu anda CRAN deposuna kaydedilme sürecindedir ve kısa süre içinde indirilip kurulmaya hazır olacaktır.

Devamını bekleyelim.

İyi şanlar

Metatrader 5'e Nasıl Başlanır? MT5 ile Nasıl Başlanır, Yeni MetaTrader 5 platformu

Aleksey Vyazmikin 2019.02.16 01:12 #13409

Vladimir Perervenko :

Tebrikler.

Terminal: R dilini kullanan uygulamalar aracılığıyla MetaTrader 5 terminalinden veri istemek için bir API eklendi .

İş için özel bir MetaTraderR paketi hazırladık. R ve MetaTrader 5 terminali, belgeler ve yardımcı r dosyaları arasındaki etkileşim için DLL içerir. Paket şu anda CRAN deposuna kaydedilme sürecindedir ve kısa süre içinde indirilip kurulmaya hazır olacaktır.

Devamını bekleyelim.

İyi şanlar

Geliştiriciler geri bildirim sorununu görmezden geliyor, bu da olma ihtimalinin çok yüksek olmadığı anlamına geliyor...

Aleksey Vyazmikin 2019.02.16 05:12 #13410

Modellerin davranışını bir örnek üzerinde temsil etmek için başka bir seçenek - burada renge göre:

TP - doğru sınıflandırma "1" - yeşil

FP - yanlış sınıflandırma "1" - kırmızı

FN - yanlış sınıflandırma "0" (aslında "1" kaçırıldı) - mavi

Ekranın boyutu büyük - tıklamaya bakmak daha ilginç.

Ve iki seçeneğe basıldığında GIF netlik için değişecek

Modellerimin pazarı çok az kapsadığı açık, çünkü çok fazla mavi renk var - hareketsizliğin nedenlerini anlamanız gerekiyor. Belki de sadece doğruluk için değil, öğrenmeyi durdurmanın başka yollarını da aramalısınız. Tabii ki, hem tamlığı hem de doğruluğu bazı sınırlara koyardım, ancak bilinmeyen bir nedenden dolayı, bu eğitimi durdurma seçeneği geliştiriciler tarafından sağlanmıyor, bu üzücü.

Ücretsiz olarak ilginç şeyler Rastgele Akış Teorisi ve Bu kaosun bir düzeni

Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1341