Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2660
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¿qué otras opciones hay? )Echa un vistazo al anuncio de la nueva versión beta de la plataforma MetaTrader 5 build 3360: Float en OpenCL y funciones matemáticas, métodos de activación y pérdida para el aprendizaje automático, por favor.
Ya hemos trabajado mucho tanto en la introducción de los tipos de datos incorporados vector, vector (así como templated vector<double> vector<float>), matrix, matrixf, complex, como en la gran ampliación de las funciones matemáticas.
Ya ahora MQL5 se ha convertido en conveniente para la escritura nativa y rápida de redes neuronales y operaciones matriciales. Y con soporte extendido en OpenCL.
También hemos realizado trabajos preparatorios para implementar un potente motor de aprendizaje automático de forma nativa en el lenguaje MQL5. Esto nos permitirá escribir sistemas ML completos directamente en la plataforma.
Echa un vistazo al anuncio de la nueva versión de MetaTrader 5 build 3360 Plataforma Beta: Float en OpenCL y funciones matemáticas, métodos de activación y pérdida para el aprendizaje automático, por favor.
Ya hemos trabajado mucho tanto en la introducción de los tipos de datos incorporados vector, vector (así como templated vector<double> vector<float>), matrix, matrixf, complex, y una gran expansión de las funciones matemáticas.
Ya ahora MQL5 se ha convertido en conveniente para la escritura nativa y rápida de redes neuronales y operaciones matriciales. Y con soporte extendido en OpenCL.
También hemos realizado trabajos preparatorios para implementar un potente motor de aprendizaje automático de forma nativa en el lenguaje MQL5. Esto nos permitirá escribir sistemas ML completos directamente en la plataforma.
Hace unos 10 años, todo el mundo se habría quedado boquiabierto, ahora son como, bueno, bueno, bueno
.
La disponibilidad de matrices y vectores nativos con un amplio conjunto de funciones matemáticas estándar es una base necesaria para un gran avance en las capacidades de algo-trading. Y lo hemos conseguido.
La importación de modelos onnx también está en fase de desarrollo preliminar, aunque sin soporte al 100%. Por desgracia, hay pocos paquetes que puedan importar al 100% cualquier archivo onnx.
Sin duda, ahora mismo es más cómodo y productivo realizar la investigación y el desarrollo en los sistemas existentes. Pero la ejecución puede ser portado a través de modelos onnx sin el uso de bibliotecas de terceros.
Con la adición del motor ML, será posible hacer investigación y desarrollo directamente en MQL5. Este es el siguiente salto.
La disponibilidad de matrices y vectores nativos con un amplio conjunto de funciones matemáticas propias es una base necesaria para dar un salto en las capacidades de algo-trading. Y lo hemos conseguido.
La importación de modelos onnx también está en desarrollo preliminar, aunque sin soporte al 100%. Por desgracia, pocos paquetes pueden importar cualquier archivo onnx al 100%.
Sin duda, ahora mismo es más cómodo y productivo realizar la investigación y el desarrollo en los sistemas existentes. Pero el rendimiento puede transferirse a través de modelos onnx sin utilizar bibliotecas de terceros.
Con la adición del motor ML, será posible hacer investigación y desarrollo directamente en MQL5. Este es el siguiente salto.
Hace unos 10 años, todo el mundo se habría quedado boquiabierto, ahora son como, bueno, bueno, bueno
.
Hace 10 años, no se habrían quedado boquiabiertos.
Nadie ha sido capaz de representar correctamente la transformada de Fourier, porque en ella se utilizan números complejos.
Lo hacen y se quejan de que el final del indicador está distorsionado.
Han abierto el camino, desde el punto de vista de la investigación matemática.
Es normal, incluso super.
¿alguien tiene un pez robot de comercio en python?
Para ML robot...
Buen artículo https://pair-code.github.io/understanding-umap/
¿Cuál es la gracia?