交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 1549

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伊尔努尔-哈萨诺夫。
很长一段时间会开始流媒体，在YouTube上，在Twitch上。你会吗？

关于交易中MO的问题的痛苦？)

如果有人感兴趣，当我在做什么的时候，我可以用流媒体或录制

你能听到笔记本麦克风发出的声音吗？ 冷却器正在工作。需要一个演播室话筒

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。

关于交易中MO的问题的痛苦？)

如果有人感兴趣，当我在做什么的时候，我可以用流媒体或录制

你能听到笔记本麦克风发出的声音吗？ 冷却器正在工作。需要一个演播室话筒

它不一定是一个特定的主题。每个流媒体都是一个新的主题）--他们现在就是这样做的）就像以前一样工作，但在网上并行，在Twitch上有一个很酷的类别--科学和技术。
我很感兴趣，甚至非常感兴趣。是的，需要微观，有噪音...
 
伊尔努尔-哈萨诺夫。
不一定是一个特定的主题。每个流是一个新的主题）--所以做）就像以前一样工作，但在网上并行，在tviche上有一个很酷的类别--科学和技术。
我很感兴趣，甚至非常感兴趣。是的，需要微观，有噪音...

是的，我想我会的，只要我有一台合适的电脑就可以了。

我自己也迷上了别人的溪流）。

 
1
 


在下一个部分，声音将是录音室的声音。

 
马克西姆-德米特里耶夫斯基。


下一个部分将是演播室的声音。

我赞成你的幡旗。欢迎你继续。只要按比例编码，在笔记本上严重可见，不要aaa-cite，以弗拉基米尔-弗拉基米罗维奇为例，他不aaa-cite，很久以前就不流行了。

 
凯沙-鲁托夫。

我赞成你的幡旗。欢迎你继续。只需按比例编码，在笔记本上严重可见，不要aa-kate，以弗拉基米尔-弗拉基米罗维奇为例，他不aa-kate，它很早就过时了。

谁是弗拉基米尔？

 

使用MLflow来存储和比较结果的例子。测试员的截图必须是手动制作的。

import mlflow
from roffild.mqlport import *
mlflow.set_tracking_uri("file:///" + str(pathlib.Path(PATHFILESCOMMON, "mlruns")))
params = [
    'params.VarOpen2',
    'params.VarClose',
    'params.VarOpen_Points',
    'params.VarTime',
    'params.Period_1',
    'params.Period_2',
    'params.TakeProfit_Multi',
    'params.StopLoss_Multi',
]
filter_string = ""
filter_string = "params.VarOpen2='52'"
for index, run in mlflow.search_runs(filter_string=filter_string).iterrows():
    #print(str(run["run_id"]))
    #print(run.keys())
    filename = str(run["run_id"])
    for p in params:
        filename += "_" + p.replace("params.", "") + "=" + str(run[p])
    filename = f"result_{filename}.png"
    print(filename)
    for glb in pathlib.Path(str(run["artifact_uri"]).replace("file:///", "")).glob("*.PNG"):
        print(glb)
        pathlib.Path(PATHFILESCOMMON, filename).write_bytes(glb.read_bytes())

这导致了带有参数的测试器的屏幕截图。

result_2d93efb4283748769d34c9a8dcaab155_VarOpen2=52_VarClose=5_VarOpen_Points=35_VarTime=10_Period_1=5_Period_2=20_TakeProfit_Multi=0.5_StopLoss_Multi=1.png
result_ce93896d4f7b4b70bb1d347f5510a85b_VarOpen2=52_VarClose=5_VarOpen_Points=35_VarTime=60_Period_1=5_Period_2=20_TakeProfit_Multi=0.5_StopLoss_Multi=1.png
 
罗费尔德。

使用MLflow来存储和比较结果的例子。测试员的截图必须是手动制作的。

这导致了带有参数的测试器的屏幕截图。

为什么不只是一些测试者，以拉链为例。有什么好处呢？

那么你也不需要在MT5中进行任何比赛，那么你也不需要真正的dll了。
 

只提供了训练随机森林的价格（滞后一栏）。得到了预测的红线。注意到在趋势区时，预测线根本不打。

gif文件

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