Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 546

 

Aleksey Terentev Ich habe mich auch für Keras entschieden. Zwei Fragen. Welches Backend verwenden Sie für Keras? Wie wollen Sie es mit MT verbinden? Ich verwende Tensorflow Backend. Für MT schreibe ich eine DLL in C++, um das trainierte Modell zu verwenden. Aber eine C++ Bibliothek mit Header-Dateien für Tensorflow zu bekommen ist nicht trivial. Es gibt überhaupt keine C++-Bibliothek für Kuras.

 
Grigoriy Chaunin:

Aleksey Terentev Ich habe mich auch für Keras entschieden. Zwei Fragen. Welches Backend verwenden Sie für Keras? Wie wollen Sie es mit MT verbinden? Ich verwende Tensorflow Backend. Für MT schreibe ich eine DLL in C++, um das trainierte Modell zu verwenden. Aber eine C++ Bibliothek mit Header-Dateien für Tensorflow zu bekommen ist nicht trivial. Es gibt überhaupt keine C++-Bibliothek für Kuras.

Ich habe das Backend noch nicht geändert. Die Voreinstellung ist Tensorflow. Es wird gemunkelt, dass er auf Teano schneller lernt. Aber ich hatte Probleme bei der Installation unter Windows, vor allem unter Anaconda.

Bei MT4 verwende ich mein Dienstprogramm ML-Assistant. Sie ist für die Arbeit mit der Klassifizierung konzipiert. Für den Handel verwende ich auch mein eigenes Tool mit der Funktion "virtueller Handel" auf dem Chart, das ich vielleicht später veröffentlichen werde.
Ich unterstütze ML-Assistant. Ich bereite gerade die nächste Version vor. Ich habe es speziell für die Bequemlichkeit der Arbeit mit externen Tools, schnelle Tests und Debugging von MO-Modellen gemacht.

PS. Frohes neues Jahr des Hundes! =)

 
Aleksey Terentev:


Bei MT4 verwende ich mein Dienstprogramm ML-Assistant. Sie ist für die Arbeit mit der Klassifizierung konzipiert. Für den Handel verwende ich auch mein eigenes Tool mit der Funktion "virtueller Handel" auf dem Chart, das ich vielleicht später veröffentlichen werde.
Ich unterstütze ML-Assistant. Ich bereite gerade die nächste Version vor. Ich habe es vor allem für die Bequemlichkeit der externen Tools, schnelle Tests und Debugging von МО-Modellen gemacht.


Äußerst kurioses Zeug. Gesucht wurde ein konkretes Beispiel für R, bei dem ein beliebiger MO-Algorithmus ausgeführt wird, z. B. einer der einfachsten ist Random Forest (rf).

 
SanSanych Fomenko:

Äußerst kurioses Zeug. Gesucht wurde ein konkretes Beispiel für R, bei dem ein beliebiger MO-Algorithmus ausgeführt wird, z. B. einer der einfachsten ist Random Forest (rf).

Zu Ihrem Pech arbeite ich selbst mit Python.
Aber ich kann das Prinzip der Vorbereitung des Drehbuchs beschreiben:
1. Wenn ein externes Skript gestartet wird, übergibt das Dienstprogramm die Startparameter: ToolTimeframe + in train/predict angegebene Parameter.
Das bedeutet, dass das Skript je nach Werkzeug und Zeitrahmen universell sein kann.
2. Im Skript sollte nur der Pfad zum Speicherort der csv-Datei angegeben werden. Zum Beispiel: "@MT4@/mql4/files/ml-assistant" + parameters[0] + "_x.csv".
3. Postfixes zu den Standarddateien "_x.csv" + "_y.csv" (train) und "_xx.csv" -> "_yyy.csv" (predict)

4. Parameter lesen, Daten aus Dateien lesen - alle Datensätze sind fertig.
5. Trainieren, prognostizieren, Prognosedatei speichern (mit Postfix "_yyy.csv").
6. Das Dienstprogramm ml-assistant liest Ihre Prognose und zeigt sie auf der Karte an.

Wenn ich die nächste Version aktualisiere, werde ich den Blogbeitrag ändern und versuchen, die Beschreibung etwas transparenter zu gestalten. Und auch Sie können mit Beispielen in R helfen, ich werde Code hinzufügen, um anderen den Einstieg zu erleichtern.

Hier finden Sie Beispiele für meine Skripte in Python.

 
Grigoriy Chaunin:

Übrigens, hier ist der Link. Ich habe viele Lösungen für Keras von dort übernommen.

Start Here With Machine Learning
Start Here With Machine Learning
  • machinelearningmastery.com
Your guide to getting started and getting good at applied machine learning with Machine Learning Mastery.
 
Aleksey Terentev:
Hier kann man auch Marktfrauen treffen, die sich an der Zunge kratzen.

Kluge Leute geben dir die Schlüsselhttps://cran.r-project.org/web/packages/PSF/vignettes/PSF_vignette.html und du hast keine Ahnung...

Introduction to Pattern Sequence based Forecasting (PSF) algorithm
  • Neeraj Bokde, Gualberto Asencio-Cortes and Francisco Martinez-Alvarez
  • cran.r-project.org
This section discusses about the examples to introduce the use of the PSF package and to compare it with auto.arima() and ets() functions, which are well accepted functions in the R community working over time series forecasting techniques. The data used in this example are ’nottem’ and ’sunspots’ which are the standard time series dataset...
 

Zum Thema keine vorgefertigten Indikatoren und EAs auf NS. Ich habe meine letzten Werke nicht öffentlich zugänglich gemacht und werde es auch nicht tun.

Übrigens, was das Hinzufügen von NS zu MT betrifft. Ich denke daran, Python mit MT zu verbinden. Ich denke darüber nach, Python an MT anzuschrauben. Es ist dafür vorgesehen, aber ist es wirklich notwendig? Der Punkt ist, dass Python eine Menge vorgefertigter Bibliotheken hat.

 

Aleksey Terentev Danke für den Link.

 
Grigoriy Chaunin:

Zum Thema keine vorgefertigten Indikatoren und EAs auf NS. Ich habe meine letzten Werke nicht öffentlich zugänglich gemacht und werde es auch nicht tun.

Übrigens, was das Hinzufügen von NS zu MT betrifft. Ich denke daran, Python mit MT zu verbinden. Ich denke darüber nach, Python an MT anzuschrauben. Es ist dafür vorgesehen, aber ist es wirklich notwendig? Der Punkt ist, dass in Python ist eine Menge von vorgefertigten Bibliotheken.


Sie können einfach wine api verwenden, um ein Python-Skript aufzurufen, wenn Sie etwas berechnen müssen und dann das Ergebnis in eine Datei ausgeben und den Bot es lesen lassen, keine große Sache :) Im Allgemeinen kann man die gesamte Logik in Python ausführen und nur die Signale in MT

Ich weiß zwar nicht, wie schnell das geht, aber regelmäßige Neustarts des Skripts

 

Ich denke, wenn Sie Python richtig anschließen, wird es über DLL schneller sein. Ich habe beschlossen, eine Header-Datei in MQL5 zu schreiben, um Python zu verbinden. Ich habe beschlossen, eine Header-Datei in MQL5 zu schreiben, um Python zu verbinden. Ich werde den Code auf GitHub hochladen.