Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2660

 
mytarmailS #:
Ja, über die Demo...
Ich bin nur neugierig und nicht klar, wie ihr Algorithmus bestimmt, ob der Handel manuell oder algorithmisch ist.

durch die Handels-IDs, gibt es eine Markierung.

 
Maxim Dmitrievsky #:

durch die Transaktionskennungen, dort gibt es Markierungen.

Was ist eine Transaktionskennung?
 
mytarmailS #:
Was ist ein Transaktionsidentifikator?

ein Vermerk, ob ein Geschäft von Hand eröffnet wurde oder nicht.

Welche anderen Möglichkeiten gibt es? )
 
Maxim Dmitrievsky #:

ankreuzen, ob es von Hand geöffnet wurde oder nicht.

Welche anderen Möglichkeiten gibt es? )
)) Nun, ich hatte Optionen
 

Werfen Sie einen Blick auf die Ankündigung des neuen MetaTrader 5 Build 3360 Platform Beta Release : Float in OpenCL und mathematische Funktionen, Aktivierungs- und Verlustmethoden für maschinelles Lernen, bitte.

Wir haben bereits eine Menge Arbeit geleistet, sowohl an der Einführung der eingebauten Datentypen vector, vector (sowie templated vector<double> vector<float>), matrix, matrixf, complex, als auch an der großen Erweiterung der mathematischen Funktionen.

Schon jetzt ist MQL5 für das native und schnelle Schreiben von neuronalen Netzen und Matrix-Operationen geeignet geworden. Und mit erweiterter Unterstützung in OpenCL.

Wir haben auch Vorbereitungen getroffen, um eine leistungsstarke Machine-Learning-Engine nativ in MQL5-Sprache zu implementieren. Dies wird es uns ermöglichen, vollwertige ML-Systeme direkt auf der Plattform zu schreiben.

 
Renat Fatkhullin #:

Werfen Sie einen Blick auf die Ankündigung der neuen Version von MetaTrader 5 build 3360 Platform Beta: Float in OpenCL und mathematische Funktionen, Aktivierungs- und Verlustmethoden für maschinelles Lernen, bitte.

Wir haben bereits viel Arbeit in die Einführung der eingebauten Datentypen vector, vector (sowie templated vector<double> vector<float>), matrix, matrixf, complex, und eine große Erweiterung der mathematischen Funktionen investiert.

Schon jetzt ist MQL5 für das native und schnelle Schreiben von neuronalen Netzen und Matrixoperationen geeignet. Und mit erweiterter Unterstützung in OpenCL.

Wir haben auch Vorbereitungen getroffen, um eine leistungsstarke Machine Learning Engine nativ in MQL5 zu implementieren. Dies wird es uns ermöglichen, vollwertige ML-Systeme direkt auf der Plattform zu schreiben.

Vor etwa 10 Jahren hätte jeder nach Luft geschnappt, jetzt sind sie so, na ja, na ja, na ja
Jetzt wird die Möglichkeit, Modelle in MQL zu übertragen, als ein bedeutenderes Ereignis angesehen, was den positiven Effekt der Neuerungen nicht schmälert.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Vor etwa 10 Jahren hätten alle aufgeschreckt, jetzt sind sie wie, na ja, na ja,
.
Jetzt sehe ich die Möglichkeit, Modelle auf MQL zu übertragen, als ein bedeutsameres Ereignis an, das die positive Wirkung der Innovationen nicht schmälert.

Die Verfügbarkeit von nativen Matrizen und Vektoren mit einem großen Satz mathematischer Standardfunktionen ist eine notwendige Grundlage für einen Durchbruch bei den Algo-Trading-Fähigkeiten. Und wir haben es geschafft.

Der Import von onnx-Modellen ist ebenfalls in der Vorentwicklung, wenn auch ohne 100%ige Unterstützung. Leider gibt es nur wenige Pakete, die jede onnx-Datei zu 100% importieren können.

Im Moment ist es sicherlich bequemer und produktiver, Forschung und Entwicklung in bestehenden Systemen zu betreiben. Aber die Ausführung kann durch onnx-Modelle ohne die Verwendung von Bibliotheken von Drittanbietern portiert werden.

Mit der Hinzufügung der ML-Engine wird es möglich sein, Forschung und Entwicklung direkt in MQL5 durchzuführen. Dies ist der nächste Schritt.

 
Renat Fatkhullin #:

Die Verfügbarkeit von nativen Matrizen und Vektoren mit einer großen Anzahl eigener mathematischer Funktionen ist eine notwendige Grundlage für einen Sprung in den Algo-Trading-Fähigkeiten. Und wir haben es geschafft.

Der Import von onnx-Modellen befindet sich ebenfalls in der Vorentwicklung, allerdings ohne 100%ige Unterstützung. Leider können nur wenige Pakete jede onnx-Datei zu 100 % importieren.

Es ist sicherlich bequemer und produktiver, Forschung und Entwicklung in bestehenden Systemen zu betreiben. Aber die Leistung kann durch onnx-Modelle übertragen werden, ohne Bibliotheken von Drittanbietern zu verwenden.

Mit der Hinzufügung der ML-Engine wird es möglich sein, Forschung und Entwicklung direkt in MQL5 durchzuführen. Das ist der nächste Schritt.

Mir gefällt dieser Ansatz, der der Art und Weise ähnelt, wie er in PyTorch umgesetzt wird, d.h. verschiedene ML-Funktionen werden auf Matrizen/Tensoren implementiert. Das ist sehr praktisch. Man kann aus ihnen verschiedene Designs zusammenstellen.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Vor etwa 10 Jahren hätten alle aufgeschreckt, jetzt sind sie wie, na ja, na ja,
.
Jetzt sehe ich die Möglichkeit, Modelle auf MQL zu übertragen, als ein bedeutsameres Ereignis an, das die positive Wirkung der Innovationen nicht schmälert.

Vor 10 Jahren hätten sie nicht geschnauft.

Niemand war jemals in der Lage, die Fourier-Transformation richtig darzustellen, weil dort komplexe Zahlen verwendet werden.

Sie tun es und stöhnen, dass das Ende des Indikators verzerrt ist.

Sie haben den Weg geebnet, vom Standpunkt der mathematischen Forschung aus gesehen.

Das ist normal, sogar super.