Перейти к основному содержимому

Обучение ML-модели

npx @tradejs/cli ml-train:latest запускает интерактивный/селективный train по актуальным export-файлам и автоматически готовит holdout/prod/walk-forward split.

Внешний интерфейс:

  • @tradejs/cli
  • настроенный у вас ML train runtime (container/service)

Что делает команда​

  1. Выбор стратегии и типа модели.
  2. Выбор latest dataset (или merge нескольких base export, если задано).
  3. Подготовка derived split-файлов:
  • *.holdout-train.<key>.jsonl
  • *.holdout-test.<key>.jsonl
  • *.prod.<key>.jsonl
  • *.walk-forward-fold-<N>.train.<key>.jsonl
  • *.walk-forward-fold-<N>.test.<key>.jsonl
  1. Кэширование split по детерминированному ключу/hash.
  2. Проверка causality guard по timestamp-like фичам.
  3. Запуск настроенного ML train runtime.

Команды​

npx @tradejs/cli ml-train:latest
npx @tradejs/cli ml-train:latest --strategy TrendLine --model xgboost

Неинтерактивные опции:

  • --strategy
  • --model (catboost|random_forest|extra_trees|xgboost|lightgbm)
  • --latestOnly

Основные env-параметры​

Окна и split:

  • ML_TRAIN_RECENT_DAYS
  • ML_TRAIN_TEST_DAYS
  • ML_TRAIN_WALK_FORWARD_FOLDS

Ensemble/profile:

  • ML_TRAIN_ENSEMBLE
  • ML_TRAIN_FORCE_ENSEMBLE
  • ML_TRAIN_NO_ENSEMBLE
  • ML_TRAIN_FEATURE_PROFILE

Causality:

  • ML_TRAIN_DISABLE_CAUSALITY_GUARD=1 (только для отладки)

Incremental mode:

  • ML_TRAIN_INCREMENTAL_THRESHOLD_GB
  • ML_TRAIN_INCREMENTAL
  • ML_TRAIN_NO_INCREMENTAL
  • ML_TRAIN_CHUNK_SIZE
  • ML_TRAIN_INCREMENTAL_ITERATIONS

Логи/отладка:

  • ML_TRAIN_DEBUG=1
  • ML_TRAIN_HEARTBEAT_SEC
  • ML_TRAIN_DOCKER_NO_OUTPUT_TIMEOUT_SEC

Безопасный режим Redis​

В референсном deployment используется safety-wrapper:

  • Redis приостанавливается перед train
  • Redis поднимается обратно при любом завершении (успех/ошибка/interrupt)

Артефакты на выходе​

  • model aliases (<Strategy>.joblib, ensemble aliases)
  • eval/prod snapshots
  • sidecar metrics JSON
  • markdown/html отчеты
  • metadata split (*.windows.<key>.meta.json)