AiDataTaskRuner/FilesInstaler/res/templates/config_py.json

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JSON

2026-03-25 12:05:41 -05:00
<EFBFBD><EFBFBD>{
"general": {
"_coment" : "Path a la carpeta base de datos donde se ubican otros folders de trabajo",
2026-03-25 21:39:19 -05:00
"data_path": "C:\\Users\\USER\\AppData\\Roaming\\MetaQuotes\\Terminal\\Common\\Files",
"coment_prev" : "Ruta relativa a data_path, donde se ubica el folder symbol",
"path_project" : "EasySbAi\\EURUSD",
2026-03-30 11:28:11 -05:00
"_coment_1" : "Sera necesario especificar que archivo features usas para cada tipo de modelo ML estos archovs son rutas relativas a: ",
"_coment_2" : "1. Symbol folder | 2. Timeframe folder | 3. label_labelid folder... internamente se usa un sistema de cascada y sobreescritura del archivo",
2026-03-25 12:05:41 -05:00
"_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",
"_coment_4" : "En caso el .fgblc este embebido en el ea recomiendo sacar ese archivo en un archivo .fgblc y ubiquelo en FeatureEditor\\My\\",
"_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",
"features_pred_file": "Features\\features_model.csv",
"features_tp_file": "Features\\features_model.csv",
"features_sl_file": "Features\\features_model.csv",
"file_name_idx" : "idx.txt",
"file_name_features_ptr" : "features_ptr.txt"
},
"clasificacion": {
"target_col": " salida",
"model_name": "ModelPred",
"num_features": 25,
2026-03-25 13:00:39 -05:00
"validation_split": 0.2,
2026-03-25 12:05:41 -05:00
"n_trials": 75,
"k_folds": 5,