Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2394
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Me pregunto si alguien ha intentado utilizarML.NET. Bueno, a diferencia de ONNX, MT5 ya tiene soporte para .NET. Me pregunto si esta es una opción viable cuando se ejecuta un EA en un VPS.
Los productos de Microsoft no son muy populares, se utilizan más tensorfloat, apache, etc. + python
Si algunos modelos complejos intolerables (no moralmente, sino físicamente), entonces la mejor combinación ahora es python + mt5 python api, en mi opinión
Los productos de Microsoft no son muy populares, tensorflow, apache, etc. son más comunes. + python
Si algunos modelos complejos intolerables (no moralmente sino físicamente), entonces la mejor combinación ahora es python + mt5 python api, en mi opinión.
Estoy interesado en ejecutar dicha combinación en VPS. Me gustaría prescindir de la compilación en el servidor y de la instalación de programas adicionales con su larga configuración. Lo ideal es copiar un único archivo .ex5 en un servidor y ejecutarlo como de costumbre.
La cuestión de ejecutar un paquete de este tipo en un VPS es interesante. Me gustaría prescindir de la compilación en el servidor y de la instalación de programas adicionales en el servidor con su larga configuración. Lo ideal es copiar un único archivo .ex5 en el servidor y ejecutarlo como de costumbre.
Pues bien, instala python + algunos paquetes y el propio bot en python, sin .ex5. Minutos 15.
quizás a través de un docker incluso más rápidobueno instalando python + algunos paquetes y el propio bot en python, sin .ex5. Minutos 15.
¿Es posible escribir EAs en python? ¿O es un guión en bucle?
¿Es posible escribir EAs en Python? ¿O estamos hablando de un guión en bucle?
en bucle, de hecho, no es diferente de onTick o onTimer en EAs
De hecho, no es diferente de onTick o onTimer en los EAs
Me temo que por ahora, voy a esperar hasta que fxsaber dé su bendición para este enfoque)
Un poco asustado por ahora, esperando que fxsaber bendiga este enfoque)
je... )
Traslado aquí mi pregunta filosófica sobre los algoritmos de clasificación desde el hilo de Aleksey Vyazmikin sobre la fusión de segmentos:
Me interesa la cuestión de cómo elegir un algoritmo y entrenarlo correctamente, teniendo en cuenta que las clases pueden estar a) claramente separadas, b) mezcladas, c) alguna mezcla de a) y b). Para (a) necesitas una clasificación clara (las respuestas son 0 o 1), para (b) necesitas una clasificación difusa ( las respuestas son números en un rango de 0 a 1), y para (c) necesitas mezclarlas de alguna manera, pero no barajarlas.
Traslado aquí mi pregunta filosófica sobre los algoritmos de clasificación desde el hilo de Aleksey Vyazmikin sobre la fusión de segmentos:
Me interesa la cuestión de cómo elegir un algoritmo y entrenarlo correctamente, teniendo en cuenta que las clases pueden estar a) claramente separadas, b) mezcladas, c) alguna mezcla de (a) y (b). Para (a) necesitas una clasificación clara (las respuestas son 0 o 1), para (b) necesitas una clasificación difusa ( las respuestas son números en el intervalo de 0 a 1), y para (c) necesitas mezclarlas de alguna manera, pero no agitarlas.
Bueno, es como una rabieta sin sentido con más o menos este tipo de resultado
Para los casos claramente separables, la SVM puede ser a veces más adecuada, pero en caso contrario el boosting o el NSBueno, eso parece una tortura inútil con este resultado.
Bastante lógico) una pregunta filosófica es una respuesta filosófica)
La idea era algo así como una composición de algoritmos de clasificación. Por ejemplo, la clasificación difusa se realiza mediante el método del vecino más cercano K, pero algunos vecinos son descartados por otro algoritmo con clasificación clara. Si esto tiene un mínimo de sentido, debe haber algún artículo sobre este tema en la web)