MLFinLab 2.1.0: बार इंडेक्सिंग और वोलैटिलिटी एस्टिमेटर में बदलाव
सारांश
यह रिलीज़ घोषणा मशीन लर्निंग आधारित ट्रेडिंग सिस्टम बनाने की टूलकिट MLFinLab में हुए बदलाव बताती है। अब बार जनरेशन टाइमस्टैम्प को DataFrame इंडेक्स के रूप में लौटाता है, जिससे आउटपुट आगे के फ़ंक्शनों के अनुरूप होता है और इंडेक्स को हाथ से बदलने की ज़रूरत नहीं रहती। वोलैटिलिटी एस्टिमेटर अब कॉलम क्रम पर निर्भर रहने के बजाय छोटे अक्षरों वाले कॉलम नाम से OHLC इनपुट चुनते हैं। रिलीज़ के अनुसार, पहले इससे बिना चेतावनी गलत नतीजे आ सकते थे। उपयोगकर्ताओं को कॉलम नाम बदलने और टाइमस्टैम्प इंडेक्स रीसेट करने वाला कोड हटाने की ज़रूरत हो सकती है।
अन्य बदलावों में Python 3.9 समर्थन और क्रॉस-वैलिडेशन के लिए ज़रूरी प्रायिकता-स्कोरिंग फ़्लैग शामिल है, जिसका उद्देश्य उस स्थिति में भ्रम रोकना है जब स्कोरिंग फ़ंक्शन को अनुमानित प्रायिकताएँ चाहिए हों। घोषणा संशोधित डेटा फ़ॉर्मैट और एस्टिमेटर इनपुट के उदाहरण देती है, लेकिन प्रदर्शन तुलना या ट्रेडिंग नतीजों के अनुभवजन्य प्रमाण नहीं। ये सॉफ़्टवेयर इंटरफ़ेस और विश्वसनीयता संबंधी टिप्पणियाँ हैं; इनमें अपेक्षित कोड बदलाव समझाए गए हैं, कोई ट्रेडिंग विधि प्रस्तुत या सत्यापित नहीं की गई।
मुख्य विचार
- अब बार जनरेशन टाइमस्टैम्प को अपने आप DataFrame इंडेक्स में रखता है।
- वोलैटिलिटी एस्टिमेटर अप्रत्यक्ष कॉलम क्रम के बजाय छोटे अक्षरों वाले कॉलम नाम से OHLC डेटा पहचानते हैं।
- इस बदलाव के लिए इनपुट कॉलम का नाम बदलना और टाइमस्टैम्प को हाथ से इंडेक्स करने वाला कोड हटाना पड़ सकता है।
- क्रॉस-वैलिडेशन स्कोरिंग फ़ंक्शन में अब उपयोगकर्ताओं को बताना होगा कि प्रायिकता पूर्वानुमान चाहिए या नहीं।
- रिलीज़ संगतता और उपयोग-सुविधा के बदलाव बताती है, बेहतर ट्रेडिंग प्रदर्शन का प्रमाण नहीं।
टैग
यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।