def _maybe_clear(self, org: population.Organism) -> population.Organism:
if (org.date == self._end) and (0 < org.scores < self._n_test()):
org.clear()
if (org.date != self._end) and (0 < org.scores < self._n_test() - 1):
org.clear()
return org
def _get_margin(self, org: population.Organism) -> tuple[float, float]:
"""Используется тестирование разницы llh и ret против самого старого организма.
Используются тесты для связанных выборок, поэтому предварительно происходит выравнивание по
датам и отбрасывание значений не имеющих пары (возможно первое значение и хвост из старых
значений более старого организма).
"""
margin = np.inf
pop = list(population.get_metrics())
oldest = pop[0]
if (len(pop) > 1) and (oldest["_id"] == org.id):
oldest = pop[1]
for metric in ("LLH", "RET"):
median, upper, maximum = _select_worst_bound(
targets=oldest,
candidate={
"date": org.date,
"llh": org.llh,
"ir": org.ir
},
metric=metric,
)
self._logger.info(
" ".join([
f"{metric} worst difference:",
f"median - {median:0.4f},",
f"upper - {upper:0.4f},",
f"max - {maximum:0.4f}",
], ), )
valid = upper != median
margin = min(margin, valid and (upper / (upper - median)))
if margin == np.inf:
margin = 0
time_delta = _time_delta(org)
self._logger.info(
f"Margin - {margin:.2%}, Time excess - {time_delta:.2%}\n"
) # noqa: WPS221
if margin < 0:
org.die()
self._logger.info("Исключен из популяции...\n")
return margin, time_delta
def _kill_weakest(organism: population.Organism) -> None:
weakest = organism.find_weaker()
print("Наиболее слабый — удаляю:")
print(f"Побед - {weakest.wins}")
print(weakest)
print(f"LLH: {weakest.llh:.4f}")
print(f"Timer: {weakest.timer / 10 ** 9:.0f}\n")
weakest.die()
def _eval_organism(
self,
organism: population.Organism) -> Optional[tuple[float, float]]:
"""Оценка организмов.
- Если организм уже оценен для данной даты, то он не оценивается.
- Если организм старый, то оценивается один раз.
- Если организм новый, то он оценивается для определенного количества дат из истории.
"""
try:
self._logger.info(f"{organism}\n")
except AttributeError as err:
organism.die()
self._logger.error(f"Удаляю - {err}\n")
return None
if organism.date == self._end:
return self._get_margin(organism)
dates = [self._end]
if not organism.llh:
dates = listing.all_history_date(self._tickers, end=self._end)
dates = dates[-_n_test(organism.scores):].tolist()
for date in dates:
try:
organism.evaluate_fitness(self._tickers, date)
except (ModelError, AttributeError) as error:
organism.die()
self._logger.error(f"Удаляю - {error}\n")
return None
return self._get_margin(organism)
def _eval_and_print(organism: population.Organism, tickers: Tuple[str,
...],
end: pd.Timestamp) -> Optional[float]:
"""Оценивает организм и распечатывает метрики.
Обрабатывает ошибки оценки и возвращает None и убивает организм в случае их наличия, а если все
нормально, то оценку качества.
"""
print(f"Побед - {organism.wins}")
print(organism)
try:
fitness = organism.evaluate_fitness(tickers, end)
except ModelError as error:
organism.die()
print(f"Удаляю - {error.__class__.__name__}")
print()
return None
else:
print(f"LLH: {fitness:.4f}")
print(f"Timer: {organism.timer / 10 ** 9:.0f}")
print()
return fitness