交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 1922 1...191519161917191819191920192119221923192419251926192719281929...3399 新评论 Aliaksandr Hryshyn 2020.07.27 06:55 #19211 Maxim Dmitrievsky: 阿尔泰...但我在最后时刻没有去,我不想去)。顺便说一下,你知道专业人员的情况吗? 我可以分享解析Catbust模型的代码,只针对连续变量。该代码读取C++代码,转换为MQL数组并执行。我不能说它会在所有可能的参数下工作,我是为特定的格式做的。 Maxim Dmitrievsky 2020.07.27 07:18 #19212 Aliaksandr Hryshyn: 我可以分享解析Catbust模型的代码,只针对连续变量。读取C++代码,转换为MQL数组并执行。我不能说所有可能的参数都能工作,我是为一个特定的格式制作的。 在什么情况下进行解析的? 我什么都用python。 它以这种格式吐出。二进制分类器 #include <string> #include <vector> /* Model data */ static const struct CatboostModel { unsigned int FloatFeatureCount = 24; unsigned int BinaryFeatureCount = 149; unsigned int TreeCount = 38; unsigned int TreeDepth[38] = {4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4, 4}; unsigned int TreeSplits[152] = {111, 141, 18, 122, 100, 119, 14, 81, 123, 46, 70, 33, 137, 63, 95, 12, 136, 61, 56, 27, 135, 98, 78, 44, 138, 80, 147, 36, 142, 125, 65, 92, 94, 55, 77, 112, 113, 120, 58, 17, 133, 35, 16, 71, 130, 117, 76, 68, 103, 99, 54, 29, 110, 64, 41, 3, 116, 140, 106, 88, 127, 87, 118, 69, 128, 105, 8, 45, 148, 79, 121, 109, 102, 124, 62, 131, 146, 66, 5, 104, 86, 139, 93, 11, 20, 67, 4, 89, 59, 143, 51, 32, 30, 144, 42, 53, 2, 40, 19, 25, 90, 115, 50, 75, 7, 129, 82, 73, 79, 24, 49, 0, 114, 38, 97, 31, 37, 72, 126, 107, 47, 96, 43, 23, 22, 34, 26, 15, 86, 10, 28, 84, 39, 74, 9, 57, 145, 83, 132, 134, 52, 101, 108, 21, 126, 91, 1, 48, 13, 60, 85, 6}; unsigned int BorderCounts[24] = {0, 2, 7, 5, 5, 2, 5, 6, 3, 4, 6, 2, 9, 8, 6, 9, 7, 5, 7, 6, 5, 8, 8, 24}; float Borders[149] = {-0.000455000001 f, -0.000224999996 f, -0.00365500012 f, 0.000404999999 f, 0.000615000026 f, 0.000675000018 f, 0.00104500004 f, 0.00156 f, 0.00159500004 f, -0.00115499995 f, -0.000969999994 f, -0.000215000007 f, -1.49999996 e-05 f, 0.000854999991 f, -0.00139999995 f, -6.50000002 e-05 f, 0.000375000003 f, 0.000615000026 f, 0.000905000023 f, 0.000555000035 f, 0.000864999951 f, -0.000505000004 f, -0.000364999985 f, 0.000264999981 f, 0.000385000021 f, 0.001085 f, -0.00156500004 f, -0.000914999982 f, -0.000415000017 f, -7.50000036 e-05 f, 0.000705000013 f, 0.000864999951 f, -4.99999987 e-06 f, 0.000224999996 f, 0.000274999999 f, -0.00166499999 f, -0.00149499997 f, -0.000364999985 f, 0.0014500001 f, -0.00346500007 f, -0.00191999995 f, -0.00103499996 f, 0.000224999996 f, 0.00164999999 f, 0.00318 f, -0.00142500002 f, -0.00111499999 f, -0.00681000017 f, -0.00107500004 f, 0.000104999999 f, 0.000185000012 f, 0.000505000004 f, 0.000564999995 f, 0.00059499999 f, 0.00116500002 f, 0.00246499991 f, -0.00215499988 f, -0.0020349999 f, 0.000155000002 f, 0.00059499999 f, 0.000725000049 f, 0.00143499998 f, 0.00159500004 f, 0.00461499998 f, -0.00113500003 f, -5.49999968 e-05 f, 6.50000002 e-05 f, 7.50000036 e-05 f, 0.000735000009 f, 0.00431500003 f, -0.000439999974 f, -0.000224999996 f, -0.000155000002 f, -0.000135000009 f, 0.000325000001 f, 0.000534999999 f, 0.000714999973 f, 0.001605 f, 0.0020349999 f, -0.00679500028 f, -0.00156500004 f, -0.00130999996 f, -0.000815000036 f, -0.000484999997 f, 0.000274999999 f, 0.00126500009 f, -0.00630000001 f, -0.000965000014 f, -0.000914999982 f, 0.000944999978 f, 0.001085 f, -0.00104500004 f, -0.000570000033 f, -0.000135000009 f, 0.000415000017 f, 0.000774999964 f, 0.00129000004 f, 0.00136499992 f, -0.00214500003 f, -0.00078500004 f, 0.000564999995 f, 0.000969999994 f, 0.00129500008 f, 0.00171500002 f, -0.00109499996 f, -0.000665 f, -0.000505000004 f, -0.000455000001 f, 0.00092000002 f, -0.00078500004 f, -0.00033000001 f, 0.000375000003 f, 0.000754999986 f, 0.000944999978 f, 0.000974999974 f, 0.00135000004 f, 0.00179500005 f, -0.000735000009 f, -0.000195000001 f, -0.000140000004 f, -4.50000007 e-05 f, 2.49999994 e-05 f, 0.000549999997 f, 0.000729999971 f, 0.00175000005 f, -0.000645000022 f, -0.000404999999 f, -0.000390000001 f, -0.00033000001 f, -0.000315000012 f, -0.000204999989 f, -0.000195000001 f, 4.99999987 e-05 f, 6.50000002 e-05 f, 0.000109999994 f, 0.000230000005 f, 0.000245000003 f, 0.000354999996 f, 0.00046499999 f, 0.000484999997 f, 0.000495000044 f, 0.00059499999 f, 0.000684999977 f, 0.000705000013 f, 0.000725000049 f, 0.00109999999 f, 0.00122500001 f, 0.00124499993 f, 0.00194999995 f, }; /* Aggregated array of leaf values for trees. Each tree is represented by a separate line: */ double LeafValues[608] = { 0.2730029119914884, 0.03364653273046463, -0.2371262400839919, 0.1081843550866285, 0.1343627920272425, -0.1126874256586927, -0.1126874256586927, -0.1126874256586927, -0.06059264820464742, 0.06930028482667829, 0, -0.249182516740322, 0, -0.04043442721784622, 0.1126874256586928, -0.246778769760217, 0.3055616697384914, 0, 0, 0, 0.3295134099067072, 0, -0.001400906528597944, 0.1109887188810945, 0.3268369286843394, 0.09915101998784448, 0.1058842186334935, -0.2170923208654514, 0.2805477815282972, 0.1585452078030638, 0.04581636331023499, -0.1482988821054673, 0.2661001303798985, 0, 0.2465781759237509, -0.1025474154359036, 0.1236081969018748, -0.1513185903680103, 0.09970504556623555, -0.1329324554655258, 0.1311330854183022, 0, 0.1102178581205619, -0.09318782033023576, 0, 0, 0.0984009666714989, -0.2078721521946149, 0.2318376125278687, -0.1062335532728426, 0, 0, 0.08412564157842428, -0.1469343266107289, 0, 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model.FloatFeatureCount; ++i) { for(unsigned int j = 0; j < model.BorderCounts[i]; ++j) { binaryFeatures[binFeatureIndex] = (unsigned char)(features[i] > model.Borders[binFeatureIndex]); ++binFeatureIndex; } } /* Extract and sum values from trees */ double result = 0.0; const unsigned int* treeSplitsPtr = model.TreeSplits; const double* leafValuesForCurrentTreePtr = model.LeafValues; for (unsigned int treeId = 0; treeId < model.TreeCount; ++treeId) { const unsigned int currentTreeDepth = model.TreeDepth[treeId]; unsigned int index = 0; for (unsigned int depth = 0; depth < currentTreeDepth; ++depth) { index |= (binaryFeatures[treeSplitsPtr[depth]] << depth); } result += leafValuesForCurrentTreePtr[index]; treeSplitsPtr += currentTreeDepth; leafValuesForCurrentTreePtr += (1 << currentTreeDepth); } return model.Scale * result + model.Bias; } double ApplyCatboostModel( const std::vector<float>& floatFeatures, const std::vector<std::string>& ) { return ApplyCatboostModel(floatFeatures); } Aliaksandr Hryshyn 2020.07.27 08:05 #19213 MQL获取mql数组 Maxim Dmitrievsky 2020.07.27 08:09 #19214 Aliaksandr Hryshyn: MQL 如果你不介意的话,请分享 也许能从中得到一些有用的东西。 Aliaksandr Hryshyn 2020.07.27 08:10 #19215 Maxim Dmitrievsky: 分享,如果你不介意的话也许能从中得到一些有用的东西。 只是后来,当我回到家时 mytarmailS 2020.07.27 09:33 #19216 Aleksey Vyazmikin: 意识到这种类型的聚类并不创造规则。我不知道创建这些规则的聚类算法。因此,问题仍然是--如何将属于字符串的csv文件保存到每个类中?write.csv(myfile, file = "C:\\Users\\......\\myfile.csv", sep = ";",row.names = F,col.names = T)虽然这很奇怪,但我们为什么不能用已经存在的数据继续聚类,并将新的字符串 定义到其中一个类中,还是可以的?当然可以,但不是以µl为单位!!。 Aleksey Vyazmikin: 但我找到了一本关于R 的书。 阅读它,伟大的书。 阿列克谢-维亚兹米 金。 而且我不明白,我怎么能把结果卷到一个特定的列中? 我不明白你想要什么))。 Aleksey Vyazmikin: 这张图的预测因子与之前的相同,但样本量不同,更重要的是加入了新的预测因子。而这是如何解释的--过度训练的倾向? 我已经说过,要根据工具的直接用途来解释,而你的目的是用花来打钉子。 https://ru.wikipedia。org/wiki/%D0%A1%D0%BD%D0%B8%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8#:~:text=%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D0%BD%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%20%D0%B2%D0%BE%D0%B7%D0%BC%D0%BE%D0%B6%D0%BD%D1%8B%D0%BC%20%D0%B2%D0%B0%D1%80%D0%B8%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%BC.-,%D0%9F%D1%80%D0%B5%D0%B8%D0%BC%D1%83%D1%89%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B0%20%D1%81%D0%BD%D0%B8%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F%20%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8,%D1%82%D0%B0%D0%BA%D0%B8%D0%BC%20%D0%BA%D0%B0%D0%BA%202D%20%D0%B8%D0%BB%D0%B8%203D. 特征选择[编辑|编辑代码] 主要文章:特征选择 特征选择方法 试图找到原始变量的一个子集(称为特征或属性)。有三种策略--过滤策略(例如,特征积累 [en])、包装策略(例如,根据准确性进行搜索)和嵌入策略(根据预测误差,在建立模型时选择添加或删除特征)。另见组合优化问题。 在某些情况下,数据分析,如回归 或分类,可以在缩小的空间中比在原始空间中更准确地完成[3]。 投影的特征[编辑|编辑代码] 特征投影将数据从高维空间 转换到低维空间。数据的转换可以是线性的,如主成分法(PCM),但也有一些非线性 的缩小技术 [en] [4] [5]。对于多维数据,张量 表示可用于通过子空间的多线性训练 来降低维度 [en] [ 6]。 这就是我们昨天所做的。 降维[编辑|编辑代码] 对于高维数据集(即超过10个维度),通常在应用k-nearest neighbours算法(k-NN)之前 进行缩减以避免维度诅咒的影响 [16]。 降维的优点[编辑|编辑代码] 它减少了所需的时间和内存。 消除多重共线性可提高机器学习模型的速度。 通过将数据缩小到很低的维度,如二维或三维,更容易在视觉上表示数据。 Machine learning in trading: mytarmailS 2020.07.27 12:02 #19217 决定看一下有意义的市场逆转。以重大调头为目标。本以为会很混乱,但没有... 绿色 反转上升 红色 逆转下跌 灰色 并不是一种逆转。 在二维码中,它的视觉效果更好一些。 我增加了更多的数据;无论如何,我有4个买入集群和4个卖出集群。 现在我也许应该挑选必要的集群,并尝试通过每个集群中的限定词来区分一个回合和另一个回合。 试想一下,数据中有多少垃圾,所有这些都必须从需要的信息中分离出来。 你不能用聚类来做这个。 你需要尝试一些更严肃的东西,例如DBscan,或者也许是手动选择,我在某个地方听说过这种技术。 Rorschach 2020.07.27 12:51 #19218 mytarmailS: 决定看一下有意义的市场逆转。以重大调头为目标。本以为会很混乱,但没有...绿色 反转上升红色 逆转下跌灰色 并不是一种逆转。在二维码中,它的视觉效果更好一些。我增加了更多的数据;无论如何,我有4个买入的集群和4个卖出的集群。 现在我也许应该挑选必要的集群,并尝试通过每个集群中的限定词来区分一个回合和另一个回合。试想一下,数据中有多少垃圾,所有这些都必须从需要的信息中分离出来。你不能用聚类来做这个。我们需要尝试一些更严肃的东西,例如DBscan,或者也许是手动选择,我在哪里听说过这种技术。 有没有办法在一个特定的集群内寻找属性? mytarmailS 2020.07.27 13:15 #19219 Rorschach: 有什么方法可以查看某个特定集群内的特征吗? 你的意思是,集群没有特征,它们通过相似性将部分特征结合起来,可以这么说。 Rorschach 2020.07.27 13:46 #19220 mytarmailS: 你的意思是,集群没有特征,它们通过相似性将部分特征结合起来,可以这么说 人们感兴趣的是集群中的特征值。 1...191519161917191819191920192119221923192419251926192719281929...3399 新评论 您错过了交易机会: 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符(不带空格) 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号,请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置,否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码? 使用 Google 登录
阿尔泰...但我在最后时刻没有去,我不想去)。
顺便说一下,你知道专业人员的情况吗?
我可以分享解析Catbust模型的代码,只针对连续变量。读取C++代码,转换为MQL数组并执行。我不能说所有可能的参数都能工作,我是为一个特定的格式制作的。
在什么情况下进行解析的? 我什么都用python。
它以这种格式吐出。二进制分类器
MQL
如果你不介意的话,请分享
也许能从中得到一些有用的东西。
分享,如果你不介意的话
也许能从中得到一些有用的东西。
意识到这种类型的聚类并不创造规则。
我不知道创建这些规则的聚类算法。
因此,问题仍然是--如何将属于字符串的csv文件保存到每个类中?
虽然这很奇怪,但我们为什么不能用已经存在的数据继续聚类,并将新的字符串 定义到其中一个类中,还是可以的?
当然可以,但不是以µl为单位!!。
但我找到了一本关于R 的书。
阅读它,伟大的书。
而且我不明白,我怎么能把结果卷到一个特定的列中?
我不明白你想要什么))。
这张图的预测因子与之前的相同,但样本量不同,更重要的是加入了新的预测因子。
而这是如何解释的--过度训练的倾向?
我已经说过,要根据工具的直接用途来解释,而你的目的是用花来打钉子。
https://ru.wikipedia。org/wiki/%D0%A1%D0%BD%D0%B8%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D0%B5_%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8#:~:text=%D0%B5%D0%B4%D0%B8%D0%BD%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B5%D0%BD%D0%BD%D0%BE%20%D0%B2%D0%BE%D0%B7%D0%BC%D0%BE%D0%B6%D0%BD%D1%8B%D0%BC%20%D0%B2%D0%B0%D1%80%D0%B8%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%BE%D0%BC.-,%D0%9F%D1%80%D0%B5%D0%B8%D0%BC%D1%83%D1%89%D0%B5%D1%81%D1%82%D0%B2%D0%B0%20%D1%81%D0%BD%D0%B8%D0%B6%D0%B5%D0%BD%D0%B8%D1%8F%20%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BC%D0%B5%D1%80%D0%BD%D0%BE%D1%81%D1%82%D0%B8,%D1%82%D0%B0%D0%BA%D0%B8%D0%BC%20%D0%BA%D0%B0%D0%BA%202D%20%D0%B8%D0%BB%D0%B8%203D.
特征选择[编辑|编辑代码]
特征选择方法 试图找到原始变量的一个子集(称为特征或属性)。有三种策略--过滤策略(例如,特征积累 [en])、包装策略(例如,根据准确性进行搜索)和嵌入策略(根据预测误差,在建立模型时选择添加或删除特征)。另见组合优化问题。
在某些情况下,数据分析,如回归 或分类,可以在缩小的空间中比在原始空间中更准确地完成[3]。
投影的特征[编辑|编辑代码]
特征投影将数据从高维空间 转换到低维空间。数据的转换可以是线性的,如主成分法(PCM),但也有一些非线性 的缩小技术 [en] [4] [5]。对于多维数据,张量 表示可用于通过子空间的多线性训练 来降低维度 [en] [ 6]。
这就是我们昨天所做的。
降维[编辑|编辑代码]
对于高维数据集(即超过10个维度),通常在应用k-nearest neighbours算法(k-NN)之前 进行缩减以避免维度诅咒的影响 [16]。
降维的优点[编辑|编辑代码]
决定看一下有意义的市场逆转。以重大调头为目标。本以为会很混乱,但没有...
绿色 反转上升
红色 逆转下跌
灰色 并不是一种逆转。
在二维码中,它的视觉效果更好一些。
我增加了更多的数据;无论如何,我有4个买入集群和4个卖出集群。 现在我也许应该挑选必要的集群,并尝试通过每个集群中的限定词来区分一个回合和另一个回合。
试想一下,数据中有多少垃圾,所有这些都必须从需要的信息中分离出来。
你不能用聚类来做这个。
你需要尝试一些更严肃的东西,例如DBscan,或者也许是手动选择,我在某个地方听说过这种技术。
决定看一下有意义的市场逆转。以重大调头为目标。本以为会很混乱,但没有...
绿色 反转上升
红色 逆转下跌
灰色 并不是一种逆转。
在二维码中,它的视觉效果更好一些。
我增加了更多的数据;无论如何,我有4个买入的集群和4个卖出的集群。 现在我也许应该挑选必要的集群,并尝试通过每个集群中的限定词来区分一个回合和另一个回合。
试想一下,数据中有多少垃圾,所有这些都必须从需要的信息中分离出来。
你不能用聚类来做这个。
我们需要尝试一些更严肃的东西,例如DBscan,或者也许是手动选择,我在哪里听说过这种技术。
有没有办法在一个特定的集群内寻找属性?
有什么方法可以查看某个特定集群内的特征吗?
你的意思是,集群没有特征,它们通过相似性将部分特征结合起来,可以这么说。
你的意思是,集群没有特征,它们通过相似性将部分特征结合起来,可以这么说
人们感兴趣的是集群中的特征值。