파이썬을 제대로 연결하면 DLL을 통해 속도가 더 빨라질 거라고 생각합니다. RAM 디스크를 통해 파일을 통한 교환이 수행된다는 점을 제외하고는 모두 동일하게 디스크 작업이 느립니다. Python을 연결하기 위해 MQL5에 헤더 파일을 작성하기로 결정했습니다. Github에 코드를 게시하겠습니다.
ramdisk 또는 ssd, 문제 없습니다 .. 스크립트를 다시 시작할 때 속도 손실입니다. 이것은 전체 초의 손실이며 테스터에서 매우 느릴 것입니다 .. 물론 1 번 호출되지 않는 한 정상입니다 .. + 당신 또한 매번 한 번 다시 훈련하지 않도록 훈련된 모델을 저장해야 합니다.
내 ml-assistant에서는 외부 스크립트를 호출합니다. 실제로 쉘을 시작하고 라이브러리를 로드하는 데 몇 초가 걸립니다. 그러나 m15-m30 아래로 내려가지 않을 것이기 때문에 이것은 중요하지 않습니다. 훈련된 모델에 대한 예측이 밀리초라는 점을 감안할 때 좋은 모델에서는 그렇게 무섭지 않습니다.
테스터는 트레이딩 로봇으로 런칭도 해보지 않고 바로 디버깅을 위해 차트에서 "트레이딩"을 망쳤습니다.
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파이썬을 제대로 연결하면 DLL을 통해 속도가 더 빨라질 거라고 생각합니다. RAM 디스크를 통해 파일을 통한 교환이 수행된다는 점을 제외하고는 모두 동일하게 디스크 작업이 느립니다. Python을 연결하기 위해 MQL5에 헤더 파일을 작성하기로 결정했습니다. Github에 코드를 게시하겠습니다.
ramdisk 또는 ssd, 문제 없습니다 .. 스크립트를 다시 시작할 때 속도 손실입니다. 이것은 전체 초의 손실이며 테스터에서 매우 느릴 것입니다 .. 물론 1 번 호출되지 않는 한 정상입니다 .. + 당신 또한 매번 한 번 다시 훈련하지 않도록 훈련된 모델을 저장해야 합니다.
그건 그렇고, https://www.mql5.com/en/forum/223473/page9#comment_6279990
문제는 모든 로드 및 초기화가 MQL Init 및 DeInit 함수의 DLL을 통해 수행되고 Python 코드의 함수 가 스크립트 자체에서 호출된다는 것입니다. 더 빨라질 것입니다. 테스터에서는 여전히 느리게 작동합니다.
Github에 게시하는 것이 좋습니다.
내 ml-assistant에서는 외부 스크립트를 호출합니다. 실제로 쉘을 시작하고 라이브러리를 로드하는 데 몇 초가 걸립니다. 그러나 m15-m30 아래로 내려가지 않을 것이기 때문에 이것은 중요하지 않습니다. 훈련된 모델에 대한 예측이 밀리초라는 점을 감안할 때 좋은 모델에서는 그렇게 무섭지 않습니다.
테스터는 트레이딩 로봇으로 런칭도 해보지 않고 바로 디버깅을 위해 차트에서 "트레이딩"을 망쳤습니다.
또한 ssd에서 실행되는 전력 및 비용면에서 허용되는 vds 서버를 찾았습니다.
첨부된 헤더에서 가상 거래의 구현. 시장 운영 섹션에서
멋지네요. 감사합니다. 한 번 살펴보겠습니다. 그런데 온라인 보고서를 얻을 수 있는 python에 대한 전체 테스터와 리소스가 있습니다. 관심이 있는 경우 링크를 삭제하겠습니다. 아직 직접 사용했지만 읽을 내용을 구글링했습니다.
보고서에 대해 이것을 찾았습니다. https://pypi.python.org/pypi/trackml
하지만 아직 알아내지 못했습니다. 공식 사이트에서 허용되지 않는 이유는 무엇입니까?
그리고 그것을 찾았습니다 https://www.quantopian.com/
다음은 파이썬을 가르치는 친구의 사이트입니다. 그리고 금융 https://pythonprogramming.net/getting-stock-prices-python-programming-for-finance/
정말 마음에 들어요, 나중에 지원에서 파이썬 로고가 있는 모자 티셔츠를 살 것 같아요 :)
그리고 나는 그것을 발견했다 https://www.quantopian.com/
다음은 파이썬을 가르치는 친구의 사이트입니다. 그리고 금융 https://pythonprogramming.net/getting-stock-prices-python-programming-for-finance/
정말 마음에 들어요, 나중에 지원에서 파이썬 로고가 있는 모자 티셔츠를 살 것 같아요 :)
여기에서 Google은 서버의 무료 컴퓨팅 성능을 제공합니다.
quantopian에 대해 들었지만 그 기능이 무엇인지 이해하지 못했습니다. 이제 Google 서비스 https://towardsdatascience.com/neural-networks-with-google-colaboratory-artificial-intelligence-getting-started-713b5eb07f14
글쎄, 전략에 대한 테스터가있다
구글 랩은 정말 멋진 것 같습니다
주제를 지지하겠습니다. 나는 Amazon 서비스를 사용하지만 그들의 모델 빌더는 어떻게 든 얼음이 아닙니다. 어쨌든 나는 5급 정도의 품질 모델을 만들 수 없었습니다. 내가 뭔가 잘못했을 수도 있지만 거기에는 많은 설정이 없습니다. 이제 구글링을 해볼까...