Aleksei Kuznetsov / 个人资料
- 信息
|
不
经验
|
0
产品
|
0
演示版
|
|
0
工作
|
0
信号
|
0
订阅者
|
программист
在
фрилансер
Aleksei Kuznetsov
已发布代码TickCompressor - 可将 1 个 tick 压缩到平均 2-3 个字节
压缩勾选数据,以紧凑的形式存储,比 .tcs MQ 文件紧凑 3.5 倍。由于读取 3 字节的数据比读取 60 字节的 MqlTick 结构所需的时间更短,因此可以快速处理这些数据。
分享社交网络 · 1
63
45
Aleksei Kuznetsov
已发布代码MathTicker - 数学模式下的刻度生成器
在真实刻度模式下记录刻度,在数学模式下读取刻度,每个刻度都会调用你的策略。
分享社交网络 · 1
142
89
Aleksei Kuznetsov
已发布文章События времени из тиковых данных
Получение момента появления новой минуты, часа, дня, недели и месяца. Так же можно использовать функции OnMinute, OnHour, OnDay, OnWeek, OnMonth ... Может пригодиться, как замена OnTimer() в режиме математических расчетов и в других случаях...
分享社交网络
48
2
Aleksei Kuznetsov
已发布代码GZIP - 解码
从 *.gz 文件中解压 GZIP 压缩包,或从使用这种格式压缩的网站回复中解压 GZIP 压缩包。
分享社交网络 · 3
270
174
Aleksei Kuznetsov
已发布代码控制_交易_会话
交易时段控制库。启动时,它会计算一周 7 天(周六和周日可以进行加密货币交易)的交易时段时间,每天最多 10 个时段。然后可以在 OnTick() 中进行检查,如果在交易时段外出现一个 tick,则可以退出对其的进一步处理。
分享社交网络 · 3
81
165
Aleksei Kuznetsov
已发布代码MT4 订单快速报告
fxsaber 报告库的 JavaScript 快速版本,用于通过 MT4Orders 或 Virtual 实现 MT4 风格的交易指令。
运行速度提高 10 倍,NTML 文件更小,可上传和显示多达 540 万行报告。
分享社交网络 · 1
486
202
Aleksei Kuznetsov
已发布文章OnTickMulti - с добавленными пересчетом прибыли в валюту депозита, свопами, комисссией в % за лот.
Текущий вариант OnTickMulti https://www.mql5.com/ru/code/47647 считает прибыль в валюте каждого символа или можно получить в пипсах. Но на общий баланс они влияют в другой пропорции, согласно текущему курсу каждого из символов...
分享社交网络 · 4
316
13
Aleksei Kuznetsov
已添加主题ECN账户的执行速度
你好。 在A...里有一个ECN MT5(净值)PAMM账户。 对执行速度不是很满意。下面是一个日志的例子 2016.10.28 20:12:25.897 Trades '15009266': order #1000768391 sell 0.06 / 0.06 GBPUSD at 1.21730 done in 2114.218 ms 2016.10.28 20:12:25.891
分享社交网络
85
Aleksei Kuznetsov
已添加主题进行滚动前进的方法
你好。 从我所能找到的关于向前走的少量信息中,我想出了一个方法来做。有些工作是手动完成的。我不排除我做错了什么或做得不太理想。也许有一些东西是可以自动化的... 因此,让我们看看我在做什么,以每半年一次的优化为例 1)我从2015年1月1日到2015年1月6日做优化,然后从2015年1月2日到2015年1月7日,2015年1月3日 ...01-08-2015等等。 2) 从每期的 优化结果
分享社交网络
122
Aleksei Kuznetsov
已添加主题如何缴纳外汇税款
你好。 我一直在想如何正确缴税。 主要的选择有:2: 1)作为个人的13%。 2)开设一个IE(STS,税收类型为 "收入"),并支付6%。 如果你是一个自然人,一切或多或少都是清楚的。13%,没有任何变化。 我已经是一个独资企业USN 6%,没有雇员。 1) 如果经纪人将款项转入个人账户(不是独资企业账户),我是否可以以独资企业的身份缴纳6%的个人所得税,而不是13%? 2)另一个问题,我如何避免对自己的退税进行征税?例如,我向一个经纪人支付了1000T.R.。并归还了1100万卢布。
分享社交网络
78
Aleksei Kuznetsov
已发布文章Сравнение разных методов оценки важности предикторов.
Провел сравнение разных методов оценки важности предикторов. Тесты проводил на данных титаника (36 фичей и 891 строки) при помощи случайного леса из 100 деревьев. Распечатка с результатами ниже...
分享社交网络 · 1
534
Aleksei Kuznetsov
已发布文章Rand 0 ... Max Int с равномерным распределением
Потребовалась функция ГСЧ с гнерацией числа Int от 0 до любого значения. Получилась такая функция. Думаю распределение получилось равномерным. int RandomInteger(int max_vl){return (int)MathFloor((MathRand()+MathRand()*32767.0)/1073741824...
分享社交网络 · 2
275
3
Aleksei Kuznetsov
已发布文章Еще про оценку предикторов
Пробую оценить важность предикторов для обученного леса, удаляя 1 из них и обучая лес снова. После чего из ошибки полного леса вычитаю ошибку леса c удаленным предиктором. Если ошибка уменьшилась, значит предиктор шумовой и его надо удалять, если увеличилась - то он полезный и его надо оставить...
分享社交网络
285
Aleksei Kuznetsov
已发布文章Нужна ли деревьям и лесам балансировка по классам?
Я тут читаю: Флах П. - Машинное обучение. Наука и искусство построения алгоритмов, которые извлекают знания из данных - 2015 там есть несколько страниц посвященных этой теме. Вот итоговая: Отмеченный пункт 1 говорит, что балансировка полезна. Но имеется и пункт 2...
分享社交网络
330
1
Aleksei Kuznetsov
已发布文章Нужен ли валидационный участок для обучения НС?
Принято разбивать даныые на 3 участка train|valid|test В darch участок valid можно включить в отбор лучшей модели darch.returnBestModel.validationErrorFactor = valErF,# важность валидационного участка, по умолчанию 0,63 Использование valid как есть нерационально, т.к...
分享社交网络 · 1
253
Aleksei Kuznetsov
已发布文章RNN Решетова переобучается или недообучается?
Я немного поэксперементировал с RNN и похоже, что она просто запоминает примеры обучения (важные в связке с шумовыми предикторами), а на новых данных шумовые предикторы портят результат. Т.е. RNN склонна к переобучению. По крайней мере для логических задач, где 0 и 1...
分享社交网络 · 1
562
Aleksei Kuznetsov
Приветствую! После введения в МТ5 оптимизации и тестирования на реальных тиковых данных, в разы увеличилось время расчетов при оптимизации советников...
分享社交网络 · 14
462
3
: