L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 546
Vous manquez des opportunités de trading :
- Applications de trading gratuites
- Plus de 8 000 signaux à copier
- Actualités économiques pour explorer les marchés financiers
Inscription
Se connecter
Vous acceptez la politique du site Web et les conditions d'utilisation
Si vous n'avez pas de compte, veuillez vous inscrire
Aleksey Terentev J'ai également opté pour Keras. Deux questions. Quel backend utilisez-vous pour Keras ? Comment allez-vous le connecter à MT ? J'utilise le backend Tensorflow. Pour MT, j'écris une DLL en C++ pour utiliser le modèle formé. Mais obtenir une bibliothèque C++ avec des fichiers d'en-tête pour Tensorflow n'est pas trivial. Il n'existe pas du tout de bibliothèque C++ pour Kuras.
Aleksey Terentev J'ai également opté pour Keras. Deux questions. Quel backend utilisez-vous pour Keras ? Comment allez-vous le connecter à MT ? J'utilise le backend Tensorflow. Pour MT, j'écris une DLL en C++ pour utiliser le modèle formé. Mais obtenir une bibliothèque C++ avec des fichiers d'en-tête pour Tensorflow n'est pas trivial. Il n'existe pas du tout de bibliothèque C++ pour les Kuras.
Je n'ai pas encore modifié le backend. La valeur par défaut est Tensorflow. La rumeur dit qu'on apprend plus vite sur Teano. Mais j'ai eu des problèmes lors de l'installation sur Windows, de plus sur Anaconda.
Avec MT4, j'utilise mon utilitaire ML-Assistant. Il est conçu pour fonctionner avec la classification. Pour le trading, j'utilise également mon propre outil avec la fonction "trading virtuel" sur le graphique, je le publierai peut-être plus tard.
Je soutiens ML-Assistant. Je prépare la prochaine version. Je l'ai créé spécialement pour faciliter le travail avec des outils externes, les tests rapides et le débogage des modèles MO.
PS. Bonne année du chien ! =)
Avec MT4, j'utilise mon utilitaire ML-Assistant. Il est conçu pour fonctionner avec la classification. Pour le trading, j'utilise également mon propre outil avec la fonction "trading virtuel" sur le graphique, je le publierai peut-être plus tard.
Je soutiens ML-Assistant. Je prépare la prochaine version. Je l'ai fait spécialement pour la commodité des outils externes, les tests rapides et le débogage des modèles МО.
C'est extrêmement curieux. Recherche d'un exemple concret pour R - exécution de n'importe quel algorithme MO, par exemple l'un des plus simples est la forêt aléatoire (rf).
C'est extrêmement curieux. Recherche d'un exemple concret pour R - exécution de n'importe quel algorithme MO, par exemple l'un des plus simples est la forêt aléatoire (rf).
Mais je peux décrire le principe de la préparation du scénario :
1. Lors du lancement d'un script externe, l'utilitaire passe les paramètres de lancement : ToolTimeframe + les paramètres spécifiés dans train/predict.
Cela signifie que le script peut être universel par outil et par période.
2. Seul le chemin d'accès au fichier csv doit être spécifié dans le script. Par exemple : "@MT4@/mql4/files/ml-assistant" + paramètres[0] + "_x.csv".
3. Postfixes vers les fichiers par défaut "_x.csv" + "_y.csv" (train) et "_xx.csv" -> "_yyy.csv" (predict)
4. Lire les paramètres, lire les données des fichiers - tous les ensembles de données sont prêts.
5. Former, prévoir, sauvegarder le fichier de prévision (avec postfixe "_yyy.csv").
6. L'utilitaire ml-assistant lit votre prévision et l'affiche sur le graphique.
Lors de la mise à jour de la prochaine version, je corrigerai l'article de blog, j'essaierai de rendre la description un peu plus transparente. Et vous pouvez aussi m'aider avec des exemples en R, j'ajouterai du code pour faciliter le démarrage pour les autres.
Voici des exemples de mes scripts en Python.
Au fait, voici le lien. J'ai pris beaucoup de solutions pour Keras à partir de là.
Vous pouvez également y rencontrer des femmes du marché qui se grattent la langue.
Les gens intelligents vous donnent les cléshttps://cran.r-project.org/web/packages/PSF/vignettes/PSF_vignette.html et vous n'avez pas la moindre idée...
Au sujet de l'absence d'indicateurs et d'EA prêts à l'emploi sur NS. Je n'ai pas mis mes derniers travaux dans le domaine public et ne le ferai pas.
Au fait, à propos de l'ajout de NS à MT. Je pense attacher Python à MT. J'envisage de boulonner Python à MT. Il est conçu pour cela, mais est-ce vraiment nécessaire ? Le fait est que Python dispose d'un grand nombre de bibliothèques prêtes à l'emploi.
Aleksey Terentev Merci pour le lien.
Au sujet de l'absence d'indicateurs et d'EA prêts à l'emploi sur NS. Je n'ai pas mis mes derniers travaux dans le domaine public et ne le ferai pas.
Au fait, à propos de l'ajout de NS à MT. Je pense attacher Python à MT. J'envisage de boulonner Python à MT. Il est conçu pour cela, mais est-ce vraiment nécessaire ? Le fait est que Python contient un grand nombre de bibliothèques prêtes à l'emploi.
Vous pouvez simplement utiliser l'api wine pour appeler un script Python, si vous avez besoin de calculer quelque chose, puis de transférer le résultat dans un fichier et de laisser le robot le lire, ce n'est pas un problème :) En général, vous pouvez effectuer toute la logique en Python et ne recevoir les signaux qu'en MT.
Bien que je ne sache pas à quel point cela sera rapide, les redémarrages périodiques du script
Je pense que si vous connectez Python correctement, ce sera plus rapide via DLL. J'ai décidé d'écrire un fichier d'en-tête en MQL5 pour connecter Python. J'ai décidé d'écrire un fichier d'en-tête en MQL5 pour connecter Python. Je vais télécharger le code sur GitHub.