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No EOL
4.6 KiB
JSON
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JSON
{
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"general": {
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"_coment" : "Ubique aqui el path relativo al 'folder symbol' luego automatiacamente se iran entrenando todos los modelos de todos los timeframes y labels",
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"path": "C:\\Users\\USER\\AppData\\Roaming\\MetaQuotes\\Terminal\\Common\\Files\\EasySbAi\\EURUSD",
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"_coment_1" : "Sera necesario especificar que archivo features usas para cada tipo de modelo ML estos archovs son rutas relativas a: ",
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"_coment_2" : "1. Symbol folder | 2. Timeframe folder | 3. label_labelid folder... internamente se usa un sistema de cascada y sobreescritura del archivo",
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"_coment_3" : "El archivo debe de estar en formato .csv, si tiene el archivo .fgblc use el editor (integrao en el panel) para cargarlo y luego compilarlo a csv",
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"_coment_4" : "En caso el .fgblc este embebido en el ea recomiendo sacar ese archivo en un archivo .fgblc y ubiquelo en FeatureEditor\\My\\",
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"_coment_5" : "(path relativo al folder del panel), ahora renombrelo (en base a los nombres los csv) y luego cargarlo en el editor y posteriomente compilarlo",
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"features_pred_file": "Features\\features_model.csv",
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"features_tp_file": "Features\\features_model.csv",
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"features_sl_file": "Features\\features_model.csv",
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"file_name_idx" : "idx.txt",
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"file_name_features_ptr" : "features_ptr.txt"
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},
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"clasificacion": {
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"target_col": " salida",
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"model_name": "ModelPred",
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"num_features": 25,
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"validation_split": 0.2,
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"n_trials": 75,
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"k_folds": 5,
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"random_seed": 42,
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"hilos": 2,
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"jobs_optuna": 12,
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"final_hilos": 20,
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"data_csv_file" : "data_pred.csv"
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},
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"regresion": {
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"target_col": " salida",
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"model_name_tp": "ModelTP",
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"model_name_sl": "ModelSL",
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"num_features": 25,
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|
"validation_split": 0.2,
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"n_trials": 75,
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|
"k_folds": 5,
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"random_seed": 42,
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"hilos": 2,
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"jobs_optuna": 12,
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"final_hilos": 20,
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"_coment" : "Aqui se ubican los archivos de salida para tpy sl, el nombre de estos su ubicacion es relativa a MainFolder en este caso EasySb",
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"data_csv_file_tp": "data_tp.csv",
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"data_csv_file_sl" : "data_sl.csv"
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}
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} |