Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2442
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
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tal vez alguien se aburra.
https://www.econometrics-with-r.org/16-4-volatility-clustering-and-autoregressive-conditional-heteroskedasticity.html
Esperar a las versiones beta de las operaciones matriciales primero
¿Cuál es el plazo aproximado?
¿Hay algún plan para subir los modelos guardados en tensorflow?
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 nos permitirá escribir un nivel completamente diferente de robots nativos.
Suena muy chulo, si hicieran un ajuste de escala similar con datos sería mega chulo, realmentesuperaría atodo tipo de Robinguds y Ninge. De lo contrario con velas no sincronizadas no se puede hacer mucho. Lo que quiero decir es:
Sólo hay que escribir todo el mercado segundo a segundo, de forma sincronizada con un par de cientos (o al menos docenas) de diferentes indicadores económicos reales, y escribir las noticias con una muestra de tiempo también. ¡Eso sería la bomba! Todas estas prácticas de pequeñas a grandes escribirse a sí mismos, pero improvisada, que cómo, algunosfragmentos de la información general de fondo, y usted podría hacer un mercado de clase extra-servidor, incluso vender la historia de la calidad, si a precios razonables, ya que ha sido durante mucho tiempo claro para todos que el conjunto de alfa en los datos, y no los algoritmos newfangled ML, "basura en, basura fuera" y ip.
Buena suerte.
Se trata de un trabajo en curso, estamos preparando un almacenamiento de datos independiente sobre decenas de miles de indicadores macroeconómicos.
Estará disponible en todos los terminales MT5, independientemente de las cuentas de corretaje, además de los flujos de corretaje.
Se trata de un trabajo en curso, estamos preparando un almacenamiento de datos independiente sobre decenas de miles de indicadores macroeconómicos.
Estará disponible en todos los terminales MT5, independientemente de las cuentas de corretaje, además de los flujos de corretaje.
Esto es interesante. ¿Restablecerá el historial o recogerá los datos a partir de un punto determinado? ¿Habrá una sincronización automática con la carta actual, teniendo en cuenta la diferente hora del cambio de reloj en diferentes países en diferentes años?
Eso es interesante. ¿Restablecerá el historial o recogerá los datos a partir de un punto determinado? ¿Habrá una sincronización automática con la carta actual, teniendo en cuenta los diferentes momentos del reloj en los distintos países en diferentes años?
Con el historial completo y en tiempo UTC.
Lo más probable es que se pueda establecer la hora en los ajustes del terminal para que se ajuste automáticamente.
¿Cuándo se mejorará el propio meta-editor? ¿Por qué no tomar pycharm como ejemplo y copiar simplemente su funcionalidad?
Se trata de un trabajo en curso, estamos preparando un almacenamiento de datos independiente sobre decenas de miles de indicadores macroeconómicos.
Estará disponible en todos los terminales MT5, independientemente de las cuentas de corretaje, además de los flujos de corretaje.
Se trata de un trabajo en curso, estamos preparando un almacenamiento de datos independiente sobre decenas de miles de indicadores macroeconómicos.
Estará disponible en todos los terminales MT5, independientemente de las cuentas de corretaje, además de los flujos de corretaje.
¡Respeto!
Suena como una fantasía, ni siquiera pensé que fuera a aparecer. Básicamente, para el aprendizaje automático lo más importante es tener acceso a diferentes indicadores con una estricta periodicidad de publicación. En mi opinión, un repositorio fiable de estos datos es la solución al problema.
Sí, los datos son casi todo en nuestro difícil negocio, en las organizaciones serias la mayoría de los datos se recogen por su cuenta, es una capa de trabajo a gran escala separada, los comerciantes algorítmicos individuales y los mini equipos hacen frente a esta tarea mediocremente, que es principalmente la causa de la frustración en el algorithotrading, y los "simples comerciantes" no van más allá de BP, que es un paso de bebé con resultados predecibles. En el caso de que los comerciantes no estuvieran acostumbrados a ello, el corredor los tendría en cuenta y podría obtener su propia opinión sobre los resultados.