트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2660

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mytarmailS #:
네, 데모에 대해...
거래가 수동인지 알고리즘인지 알고리즘이 어떻게 결정하는지 궁금하고 명확하지 않습니다.

거래 ID를 통해 마커가 있습니다.

 
Maxim Dmitrievsky #:

트랜잭션 ID를 살펴보면 표시가 있습니다.

트랜잭션 식별자란 무엇인가요?
 
mytarmailS #:
거래 식별자란 무엇인가요?

거래가 수작업으로 개설되었는지 여부를 나타내는 메모입니다.

다른 옵션에는 어떤 것이 있나요? )
 
Maxim Dmitrievsky #:

손으로 열었는지 여부를 표시합니다.

다른 옵션에는 어떤 것이 있나요? )
)) 옵션이 있습니다.
 

새로운 메타트레이더 5 빌드 3360 플랫폼 베타 릴리스 발표 : OpenCL의 플로트 및 수학 함수, 머신러닝을 위한 활성화 및 손실 메서드에 대한 발표를 살펴보시기 바랍니다.

우리는 이미 내장 데이터 유형 벡터, 벡터(템플릿 벡터<더블> 벡터<플로트>), 행렬, 행렬f, 복소수의 도입과 수학 함수의 대규모 확장에 대해 많은 작업을 수행했습니다.

이미 MQL5는 신경망과 행렬 연산을 기본적이고 빠르게 작성하는 데 편리해졌습니다. 그리고 OpenCL에서 확장된 지원을 제공합니다.

또한 강력한 머신 러닝 엔진을 MQL5 언어로 네이티브 구현하기 위한 준비 작업도 완료했습니다. 이를 통해 플랫폼에서 직접 본격적인 ML 시스템을 작성할 수 있게 될 것입니다.

 
Renat Fatkhullin #:

메타트레이더 5 빌드 3360 플랫폼 베타의 새로운 릴리스 발표 : OpenCL의 플로트 및 머신러닝을 위한 수학 함수, 활성화 및 손실 방법을 살펴보세요.

내장 데이터 유형 벡터, 벡터(템플릿 벡터<더블> 벡터<플로트>), 행렬, 행렬f, 복소수 및 수학 함수의 대규모 확장에 대해 이미 많은 작업을 수행했습니다.

이미 MQL5는 신경망과 행렬 연산을 기본적이고 빠르게 작성하는 데 편리해졌습니다. 그리고 OpenCL에서 확장된 지원으로.

또한 강력한 머신 러닝 엔진을 MQL5 언어로 네이티브 구현하기 위한 준비 작업도 완료했습니다. 이를 통해 플랫폼에서 직접 본격적인 ML 시스템을 작성할 수 있게 될 것입니다.

약 10년 전만 해도 모두가 숨을 헐떡였겠지만, 지금은 이렇게 되었습니다.
이제 모델을 MQL로 이전할 수 있는 가능성은 더 중요한 이벤트로 간주되며, 이는 혁신의 긍정적 효과를 손상시키지 않습니다.
 
Maxim Dmitrievsky #:
약 10년 전만 해도 모두가 숨을 헐떡였을 텐데, 이제 그들은 '음, 음, 음, 음
.
이제 저는 혁신의 긍정적 효과를 훼손하지 않는 MQL로의 모델 이전 가능성을 더 중요한 이벤트로 보고 있습니다.

다양한 표준 수학 함수가 포함된 네이티브 행렬과 벡터의 가용성은 알고리즘 트레이딩 기능의 획기적인 발전을 위한 필수 기반입니다. 그리고 우리는 해냈습니다.

100% 지원되지는 않지만 ONNX 모델 가져오기도 예비 개발 단계에 있습니다. 안타깝게도 온넥스 파일을 100% 완벽하게 가져올 수 있는 패키지는 거의 없습니다.

현재로서는 기존 시스템에서 연구 개발을 하는 것이 확실히 더 편리하고 생산적입니다. 하지만 타사 라이브러리를 사용하지 않고도 onnx 모델을 통해 실행을 포팅할 수 있습니다.

ML 엔진이 추가되면 MQL5에서 직접 연구 개발을 수행할 수 있게 됩니다. 이것이 바로 다음 단계의 도약입니다.

 
Renat Fatkhullin #:

대규모 자체 수학 함수 세트가 포함된 네이티브 행렬과 벡터의 가용성은 알고리즘 트레이딩 기능의 도약을 위한 필수 기반입니다. 그리고 우리는 해냈습니다.

아직 100% 지원되지는 않지만 ONNX 모델 가져오기도 예비 개발 단계에 있습니다. 안타깝게도 onnx 파일을 100% 완벽하게 가져올 수 있는 패키지는 거의 없습니다.

지금은 기존 시스템에서 연구 개발을 하는 것이 더 편리하고 생산적인 것은 분명합니다. 하지만 타사 라이브러리를 사용하지 않고도 onnx 모델을 통해 성능을 전송할 수 있습니다.

ML 엔진이 추가되면 MQL5에서 직접 연구 개발을 할 수 있게 됩니다. 이것은 다음 단계의 도약입니다.

저는 파이토치에서 수행되는 방식과 다소 유사한 이 접근 방식, 즉 행렬/텐서 위에 ML을 위한 다양한 함수가 구현되는 방식이 마음에 듭니다. 매우 편리합니다. 다양한 디자인을 조합할 수 있습니다.
 
Maxim Dmitrievsky #:
약 10년 전만 해도 모두가 숨을 헐떡였을 텐데, 이제는
.
이제 저는 모델을 MQL로 이전할 수 있는 가능성을 더 중요한 이벤트로 보고 있으며, 이는 혁신의 긍정적인 효과를 훼손하지 않습니다.

10년 전이었다면 이렇게 숨을 헐떡이지 않았을 겁니다.

복소수가 사용되기 때문에 아무도 푸리에 변환을 제대로 묘사 할 수 없었습니다.

그들은 그것을하고 지표의 끝이 왜곡되었다고 신음합니다.

그들은 수학 연구의 관점에서 길을 열었습니다.

그것은 정상이며 심지어 슈퍼입니다.

 
멋진 기사 https://pair-code.github.io/understanding-umap/
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