트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2952

 
Sergey Golubev #:

텔레그램 피드를 여기에 올릴 필요는 없습니다.

그러니 이미 금지할 때입니다
여기에 비즈니스가 있고 사람들이 MQL5 환경에서 MO를 개발하는 데 노력을 기울이는 대신 잘못된 것을 쓰는 것에 짜증이 났을 때입니다.
 
Evgeny Dyuka #:
그러니 이미 금지하세요.
당신은 여기에 사업이 있고 사람들이 MQL5 환경에서 MO를 개발하는 데 노력을 기울이는 대신 잘못된 것을 쓰는 것에 짜증이납니다.
당신 - 왜요?
나는 거기서 당신과 논쟁하지 않았습니다.

이 게시물(그리고 위의 제 게시물)은 나중에 삭제하겠습니다.
 
Evgeny Dyuka #:

비슷한 질문을 해도 될까요?
(이것은 귀하의 비즈니스에 관한 것이 아니라 특히 국방부 주제에 관한 것입니다.)

특히 MO가 완료되었습니다:

  • 메타 트레이더 5 거래 플랫폼
  • MQL5 언어
  • MQL5의 매트릭스 수학
  • 통신 라이브러리를 포함한 터미널에 파이썬 통합
  • ONNX 모델 통합
  • GPU 사용을 위한 OpenCL/DirectX
  • 테스터를 포함한 클라우드 네트워크
  • www.mql5.com 11개 언어의 에코시스템

이것은 대중을 위해 만들어졌으며 전 세계에서 광범위하게 사용되고 있습니다.

이것을 (머신 러닝 전문가들이 흔히 복사하는) 몇 개의 스크립트와 비교하고 싶으신가요?

이성적으로 판단하고 작업을 수행하여 대중에게 공개하는 사람들에게 자신을 던지지 마세요.

 

나는 내 다섯 코펙을 추가하고 파리를 커틀릿에서 분리하고 싶습니다. 아무리 질적 인 것이 든 파리의 문제를 해결하지 못합니다.

이 스레드에서 참가자의 특정 부분은 금융 시장의 주요 문제가 비고정성이며 비고정성 문제는 현재 최종 해결책이 없다는 것을 확고하게 이해하고 있습니다. 테스트 기간, 성공적인 거래 시간 등에 대한 이 모든 이야기는 공허하며, 비고정성 문제를 인식하지 못한 노벨상 수상자들을 망쳐놓는 등 실무에서 반복적으로 반박되어 왔습니다. 비고정성 문제의 존재는 이 사이트의 신호 시장에서 완벽하게 확인됩니다. 모든 신호가 죽었고 일부는 더 일찍, 다른 일부는 훨씬 늦게 죽었습니다.

금융 시장의 비고정성 문제를 해결하기 위한 두 가지 접근 방식을 구분할 수 있습니다:

1. 비정형성 모델링은 이미 100개가 넘는 GARCH 모델의 프레임워크 내에서 수행하려고 시도됩니다.

2. 이러한 패턴이 미래에 반복될 것이라는 희망으로 비고정적 입력 흐름에서 패턴을 찾으려는 시도. 이는 소위 "머신 러닝"이라는 프레임워크에서 시도됩니다. 예를 들어, 랜덤포레스트 모델은 최소 50개의 패턴을 찾고, 일정 기간 동안 150개의 패턴을 모두 소진합니다. 그러나 다음 단계에서 패턴 세트가 변경될 수 있으며, 이러한 패턴이 변경되더라도 크게 변경되지 않도록 입력 데이터를 준비하는 데 특별한 노력이 필요합니다.

불행히도 스레드는 모델 자체에 대한 토론으로 내려 갔지만 내 경험상 모델 사용에는 전혀 문제가 없지만 (캐럿 셸에는 취향에 따라 최대 200 개의 모델이 포함되어 있음) 이러한 모델에 대한 입력 데이터를 준비하는 데 문제가 있습니다. 통계의 주요 슬로건인 "쓰레기 투입-쓰레기 배출"을 잊지 마세요.

 
СанСаныч Фоменко #:

개인적으로 수식에 대한 포괄적인 텍스트를 PDF 파일로 다시 첨부합니다. 여기에는 "종속성 및 소스"가 포함됩니다.

그리고 계산의 뉘앙스에 대해서는 수식이 프로그래밍과 관련이 없다는 것을 확실히 알고 있기 때문에 수식을 사용하지 않으며 다른 교육을받은 다른 사람들과 다른 과학계에서 해결되는 독립적 인 문제입니다.

그러니 PDF를 읽어보세요.

감사합니다, 살펴 보겠습니다.

지금까지 내 질문에 대한 직접적인 답변을 여기에서 찾았습니다 - https://blog.paperspace.com/gradient-boosting-for-classification/

Gradient Boosting for Classification | Paperspace Blog
Gradient Boosting for Classification | Paperspace Blog
  • blog.paperspace.com
Machine learning algorithms require more than just fitting models and making predictions to improve accuracy. Most winning models in the industry or in competitions have been using Ensemble Techniques or Feature Engineering to perform better. Ensemble techniques in particular have gained popularity because of their ease of use compared to...
 
ONNX에 대한 데이터 구조 참조가 사실이 아닌 것 같습니다. MT 버전 3602.
Документация по MQL5: ONNX модели / Структуры данных
Документация по MQL5: ONNX модели / Структуры данных
  • www.mql5.com
Структуры данных - ONNX модели - Справочник MQL5 - Справочник по языку алгоритмического/автоматического трейдинга для MetaTrader 5
 
그리고 도움말에는 OnnxRun()의 키에 대한 설명이 없습니다.
Документация по MQL5: ONNX модели / OnnxRun
Документация по MQL5: ONNX модели / OnnxRun
  • www.mql5.com
OnnxRun - ONNX модели - Справочник MQL5 - Справочник по языку алгоритмического/автоматического трейдинга для MetaTrader 5
 
ONNX 도움말에는 OnnxSetInputShape() 및 OnnxSetOutputShape() 함수에 대한 정보가 없습니다. 이 함수가 무엇을 해야 하는지 명확하지 않습니다.
 
Aleksey Nikolayev #:
ONNX 도움말에는 OnnxSetInputShape() 및 OnnxSetOutputShape() 함수에 대한 정보가 없습니다. 이 함수가 무엇을 해야 하는지 명확하지 않습니다.


이 메서드는 모델의 입력 및 출력 데이터의 차원을 설정합니다. 오늘은 도움말에 이러한 함수를 추가하겠습니다.

//+------------------------------------------------------------------+
//|                                        ONNX.Price.Prediction.mq5 |
//|                                  Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. |
//|                                             https://www.mql5.com |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd."
#property link      "https://www.mql5.com"
#property version   "1.00"

const long  ExtOutputShape[] = {1,1};
const long  ExtInputShape [] = {1,10,4};
//+------------------------------------------------------------------+
//| Script program start function                                    |
//+------------------------------------------------------------------+
int OnStart(void)
  {
   matrix rates;
//--- получаем 10 баров
   if(!rates.CopyRates("EURUSD",PERIOD_H1,COPY_RATES_OHLC,2,10))
      return(-1);
//--- на вход модели должен подаваться набор вертикальных векторов OHLC
   matrix x_norm=rates.Transpose();
   vector m=x_norm.Mean(0);               // нормируем цены
   vector s=x_norm.Std(0);
   matrix mm(10,4);
   matrix ms(10,4);

   for(int i=0; i<10; i++)
     {
      mm.Row(m,i);
      ms.Row(s,i);
     }

   x_norm-=mm;
   x_norm/=ms;
//--- создаём модель
   long handle=OnnxCreateFromBuffer(model,ONNX_DEBUG_LOGS);

   if(!OnnxSetInputShape(handle,0,ExtInputShape))
     {
      Print("failed, OnnxSetInputShape error ",GetLastError());
      OnnxRelease(handle);
      return(-1);
     }

   if(!OnnxSetOutputShape(handle,0,ExtOutputShape))
     {
      Print("failed, OnnxSetOutputShape error ",GetLastError());
      OnnxRelease(handle);
      return(-1);
     }
//--- запускаем модель
   matrixf x_normf;
   vectorf y_norm(1);

   x_normf.Assign(x_norm);
   if(!OnnxRun(handle,ONNX_DEBUG_LOGS | ONNX_NO_CONVERSION,x_normf,y_norm))
     {
      Print("failed, OnnxRun error ",GetLastError());
      OnnxRelease(handle);
      return(-1);
     }

   Print(y_norm);
//--- обратно разнормируем цену из выходного значения
   double y_pred=y_norm[0]*s[3]+m[3];

   Print("predicted ",y_pred);
//--- завершили работу
   OnnxRelease(handle);
   return(0);
  }
//+------------------------------------------------------------------+
 
mytarmailS #:
무슨 뜻이죠?
내 컴퓨터에서는 10년간 금지되어 있지만 휴대폰에서는 금지에서 벗어났습니다))))

아마도 "가짜 IP 금지"가 있는 것 같습니다:

거래, 자동 거래 시스템 및 테스트 거래 전략에 관한 포럼

mql5.com 사이트 관리에 대한 질문

세르게이 골루베프, 2022.12.16 17:22

금지되어 여기에 게시물을 올릴 수 있다면 "가짜 IP 금지"입니다.
아마도 동적 IP가 있고 실수로 누군가의 금지 된 IP에 "떨어졌습니다"
그런 금지를 "잡을"때 컴퓨터를 끄고 라우터를 껐다가 라우터를 켜고 컴퓨터를 켜면됩니다.
결과적으로 내 IP가 변경되고 (그리고 동적 IP도 있음) 약 10 년이라는 비문이 사라집니다.

...

사유: