트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2440

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엘빈 나시로프 :

고맙습니다!

벌었다. 내가 이해하는 한 pip는 사용하지 않는 것이 좋습니다.

당신은 순수한 파이썬이 아닌, 콘다 환경에서 일하고 있습니다. 그녀는 자신의 패키지 관리자가 있고 다른 종속성이 있을 수 있으므로 conda를 통해 모든 것을 설치합니다.
 
막심 쿠즈네초프 :

이 기능은 그렇게 간단하지 않으며 데이터가 어떻게 표시되는지 알 수 없습니다 :-)

글쎄요, 잘 모르겠습니다. R-ke에서 11줄의 코드에는 따옴표가 있습니다. 버전은 일반적으로 4줄의 코드였습니다.

데이터 - 숫자 값이 있는 행렬 + 열 이름이 있는 헤더

막심 쿠즈네초프 :

내가 이해하는 한, 작업에서는 상수와의 비교만 있으므로 병렬 처리됩니다.

아니요, x>y , x!=y , x>0.5 , x>y*2 , x>y^2 ..... 더하기 && || ...

 
Alexander_Zhu :
내 질문은 타자기가 아니라 MQL을 Python의 스크립트에 대한 "플레이어"로 사용하는 것이 얼마나 편리한지에 대한 것입니다. MQL은 스네이크의 모든 기능을 지원합니까, 아니면 일부 특정 제한이 있는 스크립트를 계속 실행할 수 있습니까?

아무 소용이 없습니다.

python 스크립트는 인터프리터에서 실행되며 로그만 터미널에 출력됩니다. 이러한 실행은 더 이상 "이점"을 제공하지 않습니다.

예를 들어 on_tick() 이벤트와 같이 터미널 측에서 스크립트로 데이터를 보내고 스크립트에서 응답을 받을 수 없습니다. 실행 중인 스크립트에서 데이터를 요청하고 트랜잭션을 되돌리기 위한 명령을 보내는 것만 가능합니다.

따라서 모든 터미널 콜백이 작동하지 않으며 전략 테스터 로 스크립트를 시작할 수 없습니다.

 
mytarmailS :

글쎄요, 잘 모르겠습니다. R-ke에서 11줄의 코드에는 따옴표가 있습니다. 버전은 일반적으로 4줄의 코드였습니다.

데이터 - 숫자 값이 있는 행렬 + 열 이름이 있는 헤더

아니요, x>y , x!=y , x>0.5 , x>y*2 , x>y^2 ..... 더하기 && || ...

C/C++를 정말 잘 알고 속도가 매우 중요하다면 TCC(Tiny C Compiler)로 파고들 수 있습니다.

크기가 작을 뿐만 아니라 기능 중 하나가 있습니다. 프로그램에서 직접 C 함수의 텍스트를 구성할 수 있으며 컴파일하고 dll을 만들고 연결합니다. 그런 다음 사용할 수 있습니다.

이 기술은 Lua, Python, Tcl의 모듈(TCC 모듈)에서 사용됩니다.

당신은 또한 구글을 잔인하게 파헤쳐야 할 것입니다. 정보가 있지만 그것은 매우 "좁고" 현재의 소설을 찾을 수 있을 것입니다. 실제 저장소도 :-)

 
막심 쿠즈네초프 :

C/C++를 정말 잘 알고 속도가 매우 중요하다면 TCC(Tiny C Compiler)로 파고들 수 있습니다.

크기가 작을 뿐만 아니라 기능 중 하나가 있습니다. 프로그램에서 직접 C 함수의 텍스트를 구성할 수 있으며 컴파일하고 dll을 만들고 연결합니다. 그런 다음 사용할 수 있습니다.

이 기술은 Lua, Python, Tcl의 모듈(TCC 모듈)에서 사용됩니다.

당신은 또한 구글을 잔인하게 파헤쳐야 할 것입니다. 정보가 있지만 그것은 매우 "좁고" 현재의 소설을 찾을 수 있을 것입니다. 실제 저장소도 :-)

좋은 일, 효과가 있을 수 있습니다.
 
막심 쿠즈네초프 :

C/C++를 정말 잘 안다면

예, 한 방울도 모릅니다. 그게 요점입니다.

 
글쎄, 그들은 왜 거기에서 조용 했습니까? 누가 마지막으로 무엇을 모델링했는지. 시각? )
 

우리는 이미 MQL5에서 기계 학습의 도입을 향해 나아가고 있다고 말했습니다.

곧 복소수(준비), 속도 벡터 및 행렬에 대한 기본 지원을 출시할 예정입니다. 이것은 라이브러리가 아니라 언어의 기본 기능입니다 .

다음으로 대규모 ML 메커니즘을 포함하고 TensorFlow와 유사한 기능을 제공합니다. 이를 통해 완전히 다른 수준에서 기본 로봇을 작성할 수 있습니다.

 
레나트 파트훌린 :

우리는 이미 MQL5에서 기계 학습의 도입을 향해 나아가고 있다고 말했습니다.

곧 복소수(준비), 속도 벡터 및 행렬에 대한 기본 지원을 출시할 예정입니다. 이것은 라이브러리가 아니라 언어의 기본 기능입니다 .

다음으로 대규모 ML 메커니즘을 포함하고 TensorFlow와 유사한 기능을 제공합니다. 이를 통해 완전히 다른 수준에서 기본 로봇을 작성할 수 있습니다.

기본 벡터를 이해하면 행렬 은 새로운 유형이 될 것입니다.
OpenCL에서 지원됩니까?
또는 OpenCL에는 자체 작성 기술이 있어야 합니다.

 
로만 :

기본 벡터를 이해하면 행렬 은 새로운 유형이 될 것입니다.
OpenCL에서 지원됩니까?
또는 OpenCL에는 자체 작성 기술이 있어야 합니다.

행렬 및 ML 작업에 OpenCL을 자동으로 투명하게 적용할 계획입니다.

사실, 엄청나게 구성 가능한 CUDA와 tensorflow 라이브러리를 많이 사용하지 않고 최대한 활용할 것입니다.

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