Tag: crear

Guía paso a paso para crear y comparar el aprendizaje federado FedAvg y FedProx en CIFAR-10 sin IID con NVIDIA FLARE

CLIENT_SCRIPT += r”’ def main(): p = argparse.ArgumentParser() p.add_argument(“–num_sites”, tipo=int, predeterminado=3) p.add_argument(“–alpha”, tipo=float, predeterminado=0.3) p.add_argument(“–local_epochs”, tipo=int, predeterminado=1) p.add_argument(“–mu”, tipo=float, predeterminado=0.0) p.add_argument(“–max_samples”, tipo=int, predeterminado=4000) p.add_argument(“–batch_size”, tipo=int, predeterminado=64) p.add_argument(“–lr”, tipo=float, predeterminado=0.01) p.add_argument(“–data_root”,…

Una implementación de codificación para la optimización de la cartera con skfolio para crear pruebas, ajustar y comparar estrategias de inversión modernas

precios_factor = load_factors_dataset() X_full, F_full = precios_to_returns(precios, precios_factor) X_tr, X_te, F_tr, F_te = train_test_split( X_full, F_full, test_size=0.33, shuffle=False ) fm = MeanRisk( Objective_function=ObjectiveFunction.MAXIMIZE_RATIO, Risk_measure=RiskMeasure.VARIANCE, prior_estimator=FactorModel(), ) fm.fit(X_tr, F_tr) ptf_fm =…

Cómo crear un flujo de trabajo de análisis técnico y pruebas retrospectivas con pandas-ta-classic, señales estratégicas y métricas de rendimiento

entradas = df.index.diff() == 1)]sale = df.index.diff() == -1)]fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots( 3, 1, figsize=(13, 10), sharex=True, gridspec_kw={“height_ratios”: }, ) ax1.plot(df.index, dflw=1.1, color=”negro”, etiqueta=”Cerrar”) ax1.plot(df.index, dflw=0.9, etiqueta=”SMA 20”)…