文章 "梯度提升(CatBoost)在交易系统开发中的应用. 初级的方法" - 页 10

 

用 python 编写的模型

在这里,您可以看到模型的代码。注意 MA_Period、Look_Back 等。然后查看 python 代码测试器的利润曲线。然后查看 MT5 输入、设置和策略测试结果。

利润曲线(利用模型预测)

设置 投入 MT5 策略测试结果

 
Busingye Tusasirwe #:

我似乎无法重现 python 测试仪的结果。MT5 测试仪无法重现 python 测试仪中同一时期的结果。

除此之外,我还按照说明移植了模型。

我把 cat_model.mqh 和 cat_trader.mql5(编译为 .ex5)放在一起。

但结果看起来不一样。

您好,写这篇文章时和现在解析模型的方式可能有所不同。在新版本中,CatBoost 可能已经更改了最终模型的代码逻辑,所以您必须弄清楚。

在我看来,这很有可能是一个问题。

 

我做了一些改动:

我修改了代码,以便根据数据的图表时间保存 mqh。

我将 mqh 改为每个时间框架 都不同,这样就可以训练所有时间框架并在 EA 中使用。

我将 EA 改为使用所有训练过的文件来分析和生成信号。

如果可能的话,所有文件都附在后面供您查看。

如果您能改进代码,我将不胜感激。

该策略和模型训练都需要极大的改进,如果可以,我将不胜感激。

我做了一些改动:

我修改了代码,以根据数据的图形时间保存 mqh。

修改了 mqh,使其在每个图表时间都不同,这样所有图表时间都可以训练并在 EA 中使用。

我将 EA 改为使用所有训练过的文件来分析和生成信号。

如果可能的话,我附上了所有文件供您分析。

如果您能改进代码,我将不胜感激。

该策略以及模型的训练都需要极大的改进,如果可能的话,请给予帮助,谢谢。

附加的文件: