交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 2057

 
Maxim Dmitrievsky:

只是坐下来,写了一个分析器。

这是模型,你需要向它输入15个最后的增量,在每个栏中。增量是以价格减去5期斜线平均数来计算的。函数double catboost_model(const double &features[])应该被写在

如果信号超过0.5,则买入,如果低于0.5,则卖出。时间范围是15分钟。

我从9月1日开始接受培训,直到现在。

反正我也做不到......我就把它放在这里吧 ))

我现在在路上,两小时后再试试)
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Alexander Alekseyevich:
我现在在路上,两小时后再试)

已经试过了,它正在倾泻。

然后我就会弄清楚原因。

 
Maxim Dmitrievsky:

只是坐下来,写了一个分析器。

这是模型,你需要向它输入15个最后的增量,在每个栏中。增量是以价格减去5期斜线平均数来计算的。函数double catboost_model(const double &features[])应该被写在

如果信号超过0.5,则买入,如果低于0.5,则卖出。时间范围是15分钟。

我从9月1日开始接受培训,直到现在。

反正我也做不到......我就把它放在这里吧 ))

这个模型是通过Pythorch吗?它是自己产生的吗?或如何?我只是没有使用第三方应用程序,我在mt.com中做了一切。它就是不能正确工作)))),也许这就是你得到不同结果的原因。
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Alexander Alekseevich:
这个模型是通过Pythorch吗?它是自己产生的吗?或如何?我只是没有使用第三方应用程序,我在mt.com上做了所有事情。它只是不能正常工作)))也许这就是你得到不同结果的原因。

解析模型代码(从python翻译成mql)并将其写入.mqh中

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固定的......固定一个,打破另一个。现在它在OOS上没有赚到钱 :D

另外,价差低估了盈利能力。但这个模型很容易被移植。你可以拿起变体...


 
Maxim Dmitrievsky:

固定的......固定一个,打破另一个。现在它在OOS上没有赚到钱 :D

另外,价差低估了盈利能力。但这个模型很容易被移植。你可以挑选选项...


如果你是一个初学者,它总是与你同在。

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如果你在小说中加入天数小时等内容,它就没有任何作用。

def get_prices(look_back = 15):
    prices = pd.DataFrame(mt5.copy_rates_range(SYMBOL, TIMEFRAME, START, STOP), 
                            columns=['time', 'close']).set_index('time')
    # set df index as datetime
    prices.index = pd.to_datetime(prices.index, unit='s')
    prices = prices.dropna()
    ratesM = prices.rolling(MA_PERIOD).mean()
    ratesD = prices - ratesM
    for i in range(look_back):
        prices[str(i)] = ratesD.shift(i)
    prices['h'] = prices.index.hour
    prices['dw'] = prices.index.dayofweek
    prices['d'] = prices.index.day
    prices['m'] = prices.index.month
    return prices.dropna()

bestTest = 0.4918224299

我只是把它扔进去,所以没有人可以乱来。


 
Maxim Dmitrievsky:

如果你在小说中加入天数小时等内容,它就没有任何作用。

bestTest = 0.4918224299

只是为了省去你的麻烦。


马克西姆,你能不能做同样的模型,同样的设置,但有两个输出? 一个是买,第二个是卖。
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亚历山大-阿列克谢耶维奇
马克西姆,你能不能做同样的模型,并以同样的方式进行教学,但有两个输出? 一个用于买入,第二个用于卖出,结果应该更好。

没有发现任何模式

要么改用虱子,要么就做一些过头的事情

现在有两个等级。

顺便说一下,RNN似乎做得更好......但代码是原始的。

 
Maxim Dmitrievsky:

没有发现任何模式

要么改用蜱虫,要么在其上建立一些东西。

第2类,因为它是

顺便说一下,RNN似乎做得更好......但那里的代码很粗糙

是的,有两个班,但如果你为每个班采取单独的输出,效果会更好)。