文章 "无需 Python 或 R 语言知识的 Yandex CatBoost 机器学习算法" - 页 6

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Aleksey Vyazmikin:

也许可以试试文章中的设置？

  • "周期"：8;
  • "时间框架"：2 分钟；
  • "MA 方法线性加权；
  • "计算价格"：高价。
看来我必须把资金从 10k USD 设为 200k USD，这样现在我至少有了更好的结果：15k 笔交易得分为 24，PF 值为 0.89
 
konorti:
看来我必须将资本从 10 000 美元设置为 200 000 美元，这样我现在至少有了更好的结果：在 15k 笔交易中获得 24 分，PF 值为 0.89。

在我的代码中，手数设置为 1。您可以将代码视为使用CatBoost 进行实验的模板。

 
Aleksey Vyazmikin:

在我的代码中，批量大小设置为 1。您可以将该代码视为使用 CatBoost 进行实验的模板。

谢谢，现在看起来好多了，但 40 粒种子的结果仍然没有超过 0.5。我试着做更多的种子。是以 1 为单位从 1 到 100，还是以 100 为单位从 1 到 10000？
 
konorti:
谢谢，现在看起来好多了，但从 40 粒种子来看，还是没有超过 0.5 的。我试着做更多的种子。是以 1 为单位从 1 到 100，还是以 100 为单位从 1 到 10000？

先进行量化，然后再应用种子。每个种子都是不同的。

 
Aleksey Vyazmikin:

先进行量化，然后再应用种子。每个种子都是不同的。

谢谢，我不太明白你的意思。在 CB_bat 脚本中设置时，量化和播种是一步完成的，对吗？

总之，在晚上生成了 200-300 个种子，效果更好，还生成了 mqh 文件。当我在培训期间进行回溯测试 时，股本曲线很好地回升 了，但当我在测试和考试期间进行测试时，却很少进行交易。马期是 96 天，所以我现在又从头开始了。改用 DJI30（改变一下），使用周期 8 和 M2，只优化价格和 MA 类型。这样生成的交易远远超过 15000 笔（我甚至减少了周期长度，因为 XXXCB_Save_pred.csv 文件约为 1.3Gb，1 个训练周期为 13 分钟。我将种子参数设置为 1 到 10000，步长为 100，这样可以生成大约 100 个模型。希望之后会有一些结果。

 
konorti:

谢谢，我不太明白你的意思。在 CB_bat 脚本中进行设置时，量化和播种是一步完成的，对吗？

总之，晚上生成了 200-300 个种子，效果更好，还生成了 mqh 文件。当我在培训期间进行回溯测试 时，股本曲线很好地回升 了，但当我在测试和考试期间进行测试时，却很少进行交易。马期是 96 天，所以我现在又从头开始了。改用 DJI30（改变一下），使用周期 8 和 M2，只优化价格和 MA 类型。这样生成的交易远远超过 15000 笔（我甚至减少了周期长度，因为 XXXCB_Save_pred.csv 文件约为 1.3Gb，1 个训练周期为 13 分钟。我将种子参数设置为 1 到 10000，步长为 100，这样可以生成大约 100 个模型。希望之后会有一些结果。

我建议你先通过不同的选项找到量化的最佳方法，然后再通过种子进行量化。理想情况下，你应该为每个预测因子搜索自己的量化设置，然后将结果合并。也许我会在下一篇文章中介绍这一点。

 
Aleksey Vyazmikin:


附件中是 EA 代码和组织整个基础架构的脚本--对我来说，重要的是我所描述的内容可以重现--所以请测试并报告错误，提出改进建议--我非常欢迎大家对此提出意见。

感谢您提供有用的文章！

有可能利用 GPU 来训练模型吗？

在 "正面 "方法中，在 _01_Train_All 中添加"--任务类型 GPU "选项会导致错误：错误：选项 sampling_frequency 的更改对于任务类型 GPU 未执行，并且在之前的运行中不是默认值。

 
SergXO:

感谢您提供的有用文章！

是否可以使用 GPU 来训练模型？

当在 _01_Train_All 中添加"--任务类型 GPU "选项时，会出现以下错误： Error: change of option sampling_frequency is unimplemented for task type GPU and was not default in previous run

不幸的是，我没有 Nvidia 显卡，所以很难找出原因。首先要尽可能移除键值，因为并非所有在 CPU 上实现的功能在 GPU 上都受支持。

 
Aleksey Vyazmikin:

不幸的是，我没有 Nvidia 显卡，所以很难找出原因。首先要尽可能移除按键，因为并非所有在 CPU 上实现的功能都能在 GPU 上得到支持。


阿列克谢，下午好。

非常感谢你的文章！

能否请您告诉我，是否有可能让文章所附的人工智能学会计算和绘制 "之 "字形？


非常感谢您的回复。

 
User11:


阿列克谢，下午好。

非常感谢你的文章！

能否请您告诉我，是否有可能教文章所附的人工智能计算和绘制人字形？


非常感谢您的回复。

您好。

如果我们说的是替换指标，那么可以对其进行训练，但如果我们说的是预测极值，那么就困难得多，不过如果有相应的预测器，CatBoost 算法可以让您做到这一点。

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