트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 3165

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СанСаныч Фоменко #:

그래... 직접 만든 것에 대해 논의할 필요가 없습니다.

왜 홈메이드에 시간을 낭비하나요? 수백만 명의 사용자가 실제로 사용하는 알고리즘을 갖춘 수십 가지의 비수제 알고리즘이 있습니다.....

요즘에는 "수제" 트리가 있는 기사를 꽤 많이 봅니다. 일반적으로 트리를 처음부터 작성하지 않고 R의 rpart 패키지를 사용합니다. 따라서 한 가지가 다른 것 (자체 제작 패키지)을 방해하지 않습니다.

파이썬에는 패키지의 아날로그가 없다고 생각합니다. 따라서 직접 만든 트리를 ONNX에 저장하는 것은 분명히 문제가 될 것입니다.

 
Aleksey Nikolayev #:

최근에는 "수제"나무가있는 기사가 꽤 많이 보입니다. 일반적으로 트리를 처음부터 작성하지 않고 R에서 rpart 패키지를 사용합니다. 따라서 한 가지가 다른 것 (자체 제작 패키지)을 방해하지 않습니다.

파이썬에는 패키지의 아날로그가 없다고 생각합니다. 따라서 ONNX에 직접 만든 트리를 저장하는 것은 분명히 문제가 될 것입니다.

나무에 ONNX가 필요합니까 ?

 
mytarmailS #:

트리에 ONNX가 필요하신가요 ?

mql5 Expert Advisor에서 사용해야하는 나무의 경우 나쁘지 않을 것입니다. R에서 거래한다는 아이디어가 의심 스럽습니다.

 
Aleksey Nikolayev #:

mql5의 EA에서 사용해야하는 트리의 경우 나쁘지 않습니다. R에서 거래한다는 아이디어가 의심 스럽습니다.

아니요, 그런 뜻이 아닙니다...

트리는 로그 규칙이며 네이티브 mql 코드로 비교적 쉽게 전송할 수 있으며 뉴런이나 핵 SVM이 아닙니다.

 
mytarmailS #:

아니요, 그런 뜻이 아닙니다.

나무는 로그 규칙이기 때문에 네이티브 µl 코드로 포팅하기가 비교적 쉽고, 뉴런이나 핵 svm과는 다릅니다.

네, 나무 하나에 대해 이야기하는 것이라면 동의합니다. 포리스트를 만들고 싶다면 C 코드를 생성할 수도 있지만 더 문제가 될 수 있습니다. 그러나 ONNX를 사용하면 특히 여러 EA를 추적하고, 주기적으로 모델을 재교육하고, 호스팅을 변경해야 하는 경우 모든 것이 더 실용적입니다.

 
mytarmailS #:
여기서 논의한 아이디어를 실제로 구현해 본 사람은 몇 명이나 될까요?
그리고 기성 라이브러리보다 더 나은 결과를 얻으신 분은 몇 분이나 되시나요?

그 수치는 거의 0에 가깝지 않나요?

그리고 라이브러리는 재현 가능한 코드이며 누구나 실행할 수 있고 누구나 예-아니오 답변 + 경험과 지식이 추가 된 형태의 결과, 재현 가능한 결과, 실제 결과를 얻을 수 있습니다.

그리고 토론은 시간 낭비 일 뿐이고, 우리는 토론하고 토론하고 잊어 버렸고, 벤치에있는 할머니처럼 아무도 코드 한 줄도 쓰지 않았고, 시간은 사라지고 삶은 사라졌습니다... 그리고 지식도 경험도 추가되지 않았습니다.

나는 많은 일을 해왔습니다. 결과는 거의 0입니다.
점점 더 진지하게 저는 무작위 데이터에서 규칙성을 찾으려는 시도로 이 서사시를 끝내야 할 때라고 생각합니다. 몇 가지 아이디어를 더 코딩하고 테스트한 다음 지켜보겠습니다.

 
Maxim Dmitrievsky #:
지식이 줄어들고 있다는 느낌, 이것이 바로 일괄적 사고의 잘못입니다.

지식에는 자신의 손가락에서 빨아들인 지식과 이 지식을 코드의 형태로 공식화하여 다른 사람들과 반복적으로 테스트하고 연습한 다른 사람들의 결과에 대한 지식 등 여러 종류의 지식이 있습니다.

 
Aleksey Nikolayev #:

mql5의 EA에서 사용해야하는 트리의 경우 나쁘지 않을 것입니다. R에서 거래한다는 아이디어가 의심 스럽습니다.

문제 없습니다. 일반 EA에서 거래 주문을 수락하는 블록은 R에 대한 호출로 대체됩니다. 다음 바는 R로 전송되고 롱-아웃-숏은 다시 전송됩니다.

 
СанСаныч Фоменко #:

자신의 손가락에서 빨아들인 지식과 이 지식을 코드의 형태로 공식화하고 다른 사람들과 연습을 통해 반복적으로 테스트한 다른 사람들의 결과물에 대한 지식에는 여러 종류의 지식이 있습니다.

다른 사람의 지식은 늘어나고 자신의 지식은 줄어듭니다. 일반적으로 모든 것을 알 수는 없는 것이 정상입니다. 그러나 나보다 더 많은 지식을 가진 사람들 사이에서 패키지 사고를 설교하는 것은 정상이 아닙니다.

아니면 당신은 머신러닝 분야의 석학이거나 교수이거나 멋진 매니저일까요? 어쩌면 우리가 모르는 것이 있을지도 모릅니다.
 
Maxim Dmitrievsky #:

다른 사람의 지식은 늘어나고 내 지식은 줄어듭니다. 일반적으로 이것은 정상이며 모든 것을 알 수는 없습니다. 하지만 나보다 더 많은 지식을 가진 사람들 사이에서 패키지 사고를 설교하는 것은 정상이 아닙니다.

아니면 ML 분야의 석학, 교수 또는 멋진 매니저인가요? 어쩌면 우리가 모르는 뭔가가 있을지도 모르죠.

당신은 그냥 짜증나는 구루입니다! 나에 대해서는 알려지지 않았지만 당신에 대해서는 확실히 알려져 있습니다 - 당신의 시장을보세요!

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