Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2440
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Está funcionando. Por lo que tengo entendido pip es mejor no usar
La función no es tan sencilla y se desconoce cómo se representan sus datos :-)
No sé, hay 11 líneas de código con comillas, la versión anterior tenía 4 líneas de código en total
Datos - Matriz con valores numéricos + nombres de columnas en la cabecera.
Por lo que he entendido las operaciones son sólo comparaciones con una constante, por lo que es paralelo.
No, debe ser capaz de tomar cualquier transformación como x>y , x!=y , x>0,5, x>y*2, x>y^2 ..... más los operadores && ||...
Mi pregunta no es sobre la máquina, sino sobre la utilidad de utilizar MQL como "reproductor" de scripts de Python. ¿Admite MQL toda la funcionalidad de la serpiente o se pueden ejecutar scripts con algunas limitaciones?
No, no tiene sentido.
El script en Python se inicia en su intérprete y la terminal sólo mostrará el registro, este inicio no dará ninguna "ventaja".
No se puede enviar ningún dato al script, por ejemplo el evento on_tick(), y obtener la respuesta del script. Sólo es posible solicitar datos del script en ejecución, y enviar comandos de vuelta para ejecutar operaciones.
En consecuencia, todos los callbacks del terminal no funcionan, y el script no puede ser ejecutado con un probador de estrategias.
No sé, hay 11 líneas de código con comillas, la versión anterior tenía 4 líneas de código en absoluto
Datos - Matriz con valores numéricos + cabecera con nombres de columnas
No, debería poder tragarse cualquier giro como x>y , x!=y , x>0,5 , x>y*2 , x>y^2 ..... más los operadores && ||...
si conoces C/C++ muy bien y la velocidad es importante, podrías probar TCC (Tiny C Compiler)
Una de sus características, además de ser pequeño: puedes escribir el texto de la función C dentro de tu programa y lo compilará, lo dllará y lo conectará. Puedes utilizarlo directamente.
Esta es la técnica utilizada por Lua, Python, Tcl en sus módulos (en los módulos TCC).
También hay que googlear mucho, hay algo de información, pero es muy "estrecha" y nunca la encontrarás actualizada. Incluso el propio repositorio :-)
Si conoces bien C/C++ y la velocidad es importante, puedes probar TCC (Tiny C Compiler).
Una de sus características, además de ser pequeño, es que puedes escribir funciones C en tu programa y él las compilará, hará una dll y las conectará. Puedes utilizarlo directamente.
Lua, Python, Tcl utilizan esta técnica en sus módulos (en los módulos TCC).
También hay que googlear mucho, hay algo de información, pero es muy "estrecha" y nunca la encontrarás actualizada. Incluso el propio repositorio :-)
si conoces muy bien C/C++.
No sé nada, esa es la cuestión.
Ya hemos dicho que estamos avanzando hacia la implementación del aprendizaje automático en MQL5.
Pronto lanzaremos soporte nativo para números complejos (listo), vectores de velocidad y matrices. Esto es exactamente la funcionalidad nativa del lenguaje, no de las bibliotecas.
Luego incluiremos un gran conjunto de mecánicas de ML y daremos una funcionalidad similar a TensorFlow. Esto permitirá escribir robots nativos a un nivel completamente diferente.
Ya hemos dicho que estamos avanzando hacia la implementación del aprendizaje automático en MQL5.
Pronto lanzaremos soporte nativo para números complejos (listo), vectores de velocidad y matrices. Esto es exactamente la funcionalidad nativa del lenguaje, no de las bibliotecas.
Luego incluiremos un gran conjunto de mecánicas de ML y daremos una funcionalidad similar a TensorFlow. Esto permitirá escribir robots nativos a un nivel completamente diferente.
Según tengo entendido, los vectores y matrices nativos serán los nuevos tipos.
¿Serán compatibles con OpenCL?
O tal vez debería haber una tecnología especial propia en OpenCL.
Según tengo entendido, los vectores nativos y las matrices serán los nuevos tipos.
¿Serán compatibles con OpenCL?
¿O tendrá OpenCL que tener su propia tecnología de escritura?
Planeamos aplicar OpenCL de forma automática y transparente a las operaciones matriciales y de ML.
De hecho, vamos a exprimir al máximo sin utilizar toneladas de bibliotecas CUDA y tensorflow monstruosamente configurables.