Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2938
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Hay algún tipo de autorización en alguna parte.
Pues no lo sé. Prueba a dejar y borrar el proyecto, luego vuelve a unirte a él y obtén una actualización del repositorio.
Al salir de un proyecto en el registro:
Al borrar, no se escribe nada. Al unirse a un proyecto:
Al recibir una actualización:
La autorización era sólo al conectarse al repositorio - es imposible unirse al proyecto sin ella.
No puedo ayudarte más. A no ser que tengas una versión antigua - yo lo hice en la última (beta y release).
Pues no lo sé. Prueba a salir del proyecto y borrarlo, luego vuelve a unirte a él y obtén una actualización del repositorio.
Cuando abandonas un proyecto en el registro:
Al borrar, no se escribe nada. Al unirse a un proyecto:
Al recibir una actualización:
La autorización era sólo cuando se conectaba al repositorio - sin ella es básicamente imposible unirse al proyecto.
No puedo ayudarte con nada más. A menos que tengas una versión antigua - yo lo hice en la última (beta y release).
Entendido, gracias.
Por si acaso, voy a publicar el proyecto en el archivo.
¿Con qué cuenta te has conectado a MQL5 Storage?
¿Ha especificado su correo electrónico o su nombre de usuario exacto con mayúsculas y minúsculas?
No se acepta el correo electrónico.
en el inicio de sesión de inicio de sesión, sólo mi inicio de sesión es torcida inicialmente, con puntos dr.mr.mom, tengo hace mucho tiempo, ¿puede cambiar el inicio de sesión?
Lanzada la beta 3589, en la que se puede probar el funcionamiento de los modelos ONNX.
Pasos:
. A continuación, vaya al paso 2.
El proyecto se descargará desde MQL5 Storage (Subversion).
En este caso, descarga el archivo ONNX Runtime 1.14, firmado por Microsoft, expándelo al directorio raíz del terminal junto a terminal64.exe y reinicia el terminal:
En el proyecto se adjunta inmediatamente el model.onnx más sencillo entrenado a modo de ejemplo para que pueda ver la demostración.
Para entrenar el modelo usted mismo, necesita utilizar los scripts de python incluidos en el proyecto:
python.exe -m pip install --upgrade pip pip install --upgrade tensorflow pip install --upgrade pandas pip install --upgrade scikit-learn pip install --upgrade matplotlib pip install --upgrade tqdm pip install --upgrade metatrader5 pip install --upgrade onnx==1.12 pip install --upgrade tf2onnxEl paquete onnx con indicar explícitamente la versión 1.12 para no entrar en conflicto con los requisitos de tensorflow.Si es necesario, especifique la ruta usted mismo, si el editor no puede detectarlo por sí mismo.
Asegúrese de que la integración con Python está activada en la configuración del terminal. Si estaba desactivada, actívela y reinicie el terminal:
El script se conectará al terminal con la ayuda del paquete MetaTrader5 (si está apagado, se iniciará automáticamente) y empezará a entrenar sobre EURUSD, H1:
Cuando termine, el editor de Journal contendrá:
. El nuevo model.onnx se guardará/actualizará en el proyecto. Ya se puede utilizar.
.
Este es un ejemplo especialmente creado para demostrar tanto el entrenamiento como la ejecución de los modelos.
Puedes convertir tus propios modelos TensorFlow al formato ONNX utilizando los paquetes de python onnx y tf2onnx:
ps: utiliza la última versión del proyecto, ya que los prototipos de las funciones han cambiado en la versión antigua.
Funcionó.
Paquete onnx con una mención explícita de la versión 1.12 para no entrar en conflicto con los requisitos de tensorflow.
No se pudo instalar este paquete. Primero requería CMake para ser instalado. Ahora requiere la instalación de Visual Studio.
No se pudo instalar este paquete. Primero exigían instalar CMake. ¿Y ahora exigen que se instale Visual Studio?
Aún estás al principio del camino de luchar contra el infierno de las incompatibilidades mutuas y crear entornos separados para las tareas en Python.
Algunos paquetes requieren compiladores para la compilación de destino.
Tú eres el que todavía está al principio del viaje de lidiar con el infierno de las incompatibilidades mutuas y crear entornos separados para tareas en Python.
Algunos paquetes requieren compiladores para la compilación de destino.
Totalmente de acuerdo. Es mucho trabajo. Dos preguntas a este respecto:
1. ¿Pueden convertirse a ONNX los modelos creados con GPU?
2. No necesitamos Python para obtener la predicción del modelo en ONNX en el MQL5 Expert Advisor, ¿verdad? ¿Los cálculos los realizará el entorno onnxruntime?
Estoy totalmente de acuerdo. Es mucho trabajo. Dos preguntas:
1. ¿Pueden convertirse a ONNX los modelos creados con GPU?
2. Para obtener la predicción del modelo en ONNX en el MQL5 Expert Advisor, no necesitamos Python, ¿verdad? ¿Los cálculos los realizará el entorno onnxruntime?
En teoría, esto es probablemente así. Pero puede resultar en la práctica que sólo los modelos entrenados en Python son adecuados, y sólo en algún entorno único de paquetes, utilidades y compiladores (teniendo en cuenta sus números de versión). Al menos así es como he entendido la sugerencia de Renate.