L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2949

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Stanislav Korotky #:

Donnez un lien vers la documentation pertinente, s'il vous plaît. Ou ne me faites pas le coup du pathos. R est une chose monstrueuse en soi. Vous suggérez d'étudier une encyclopédie au lieu d'une simple réponse à une question spécifique.

Personne au monde n'étudie une encyclopédie, mais un article spécifique. J'ai donné des liens vers un article très spécifique. Mais vous obtiendrez non seulement une réponse à votre question théorique, mais aussi un code fonctionnel.

 

Est-il possible d'implémenter le schéma suivant dans ONNX:

  • recevoir le prochain prix dans le terminal
  • le transmettre au modèle
  • entraîner le modèle. Il est évident que le modèle doit se trouver dans un environnement informatique dans lequel il peut être entraîné.
  • le modèle fait une prévision pour l'étape suivante
  • la prévision reçue est transférée au terminal
 
СанСаныч Фоменко #:

Est-il possible de mettre en œuvre le schéma suivant dans ONNX:

  • recevoir le prochain prix dans le terminal
  • le transmettre au modèle
  • entraîner le modèle. Il est évident que le modèle doit se trouver dans un environnement informatique dans lequel il peut être entraîné.
  • le modèle établit une prévision pour l'étape suivante
  • la prévision reçue est transmise au terminal
Vous ne pouvez pas, nous en avons déjà discuté.
ONNX est un modèle inaltérable une fois formé.
 
СанСаныч Фоменко #:

Personne au monde n'étudie une encyclopédie, mais un article spécifique. J'ai donné des liens vers un article très concret. Vous n'obtenez pas seulement une réponse à votre question théorique, mais aussi un code de travail.

Votre article concret porte sur R et sur un paquetage, en fait un manuel pour un logiciel. Il n'est pas du tout spécifique, ne contient pas de formules et est disproportionné.

J'ai besoin de comprendre la logique interne (une seule nuance des calculs, toutes les autres sont transparentes). La question s'adressait à ceux qui connaissent peut-être la formule (la connaissent et peuvent l'expliquer en deux phrases). On supposait que ceux qui ne la connaissaient pas resteraient simplement silencieux. Ne glissez pas de longues instructions avec des dépendances ou des sources fantaisistes au lieu d'une réponse.

 
mytarmailS #:
Vous ne pouvez pas, cela a déjà été discuté.
ONNX est un modèle immuable formé une seule fois.

Vous pouvez le faire :

  1. Périodiquement (une fois par heure, par jour, etc.), vous transférez les données à un système tiers pour un entraînement supplémentaire.
  2. Le système tiers effectue un nouvel apprentissage et place un nouveau fichier *.onnx dans le catalogue mis à la disposition du robot MQL5.
  3. Le robot vérifie si le fichier *.onnx a été modifié ou décharge l'ancien modèle et charge le nouveau sur une base programmée.
  4. Le robot travaille sur le modèle réentraîné sans interruption.

S'il s'agit d'une prédiction en boîte noire réalisée en parallèle, il n'est pas du tout question de ML ou de modèles. Il s'agit simplement de recevoir un signal du côté.
 
Stanislav Korotky #:

Votre article spécifique porte sur R et le package, en fait un manuel de logiciel. Complètement non spécifique, sans formules et disproportionné.

J'ai besoin de comprendre la logique interne (une seule nuance des calculs, toutes les autres sont transparentes). La question s'adressait à ceux qui connaissent peut-être la formule (la connaissent et peuvent l'expliquer en deux phrases). On supposait que ceux qui ne la connaissaient pas resteraient simplement silencieux. Ne glissez pas de longues instructions avec des dépendances ou des sources fantaisistes au lieu d'une réponse.

Personnellement, je joins un texte exhaustif sur les formules dans un fichier PDF. Cela inclut les "dépendances et les sources".

Quant aux nuances des calculs, je ne le fais pas, car je sais pertinemment que les formules n'ont RIEN à voir avec la programmation, c'est un problème indépendant, qui est résolu par d'autres personnes ayant une autre formation et dans d'autres cercles scientifiques.

Lisez donc le PDF.

Dossiers :
gbm.zip  257 kb
 
Renat Fatkhullin #:

Vous pouvez :

  1. Transférer périodiquement (une fois par heure, par jour, etc.) les données à un système tiers pour une formation supplémentaire.
  2. Le système tiers effectue un nouvel apprentissage et place un nouveau fichier *.onnx dans le catalogue mis à la disposition du robot MQL5.
  3. Le robot vérifie si le fichier *.onnx a été modifié ou décharge l'ancien modèle et charge le nouveau conformément au calendrier.
  4. Le robot travaille sur le modèle réentraîné sans interruption.
Et une telle chose peut être mise dans un Market ou un testeur de stratégie ?
 
Renat Fatkhullin #:

Vous pouvez :

  1. Transférer périodiquement (une fois par heure, par jour, etc.) les données à un système tiers pour une formation supplémentaire.
  2. Le système tiers effectue un nouvel apprentissage et place un nouveau fichier *.onnx dans le catalogue mis à la disposition du robot MQL5.
  3. Le robot vérifie si le fichier *.onnx a été modifié ou décharge l'ancien modèle et charge le nouveau conformément au calendrier.
  4. Le robot travaille sur le modèle réentraîné sans interruption.

S'il s'agit d'une prédiction en boîte noire réalisée en parallèle, il n'est pas du tout question de ML ou de modèles. Il s'agit simplement de recevoir un signal de la partie latérale.

Si nous parlons de fichiers, il y a un problème lors de l'utilisation de la propriété #property tester_file - si vous exécutez un test et qu'après son achèvement vous remplacez le fichier qui doit être transmis au Conseiller Expert, ce dernier ne le voit pas - cela ne peut être résolu qu'en rechargeant le terminal. Même situation, si vous exécutez le test sans attacher ce fichier par le lien spécifié dans le code, puis le mettez et l'exécutez à nouveau, vous obtiendrez une erreur due à l'absence du fichier. Cela se résout en redémarrant le terminal. Tout cela en mode portable sur semerka. Le problème est vieux de plusieurs années - j'ai écrit à ce sujet à plusieurs reprises....

 
mytarmailS #:
et qu'une telle chose peut être introduite dans un marché ou un testeur de stratégie ?

Je pense qu'ils ont déjà écrit que c'était possible - quelle est la difficulté ?

 
Renat Fatkhullin #:

Vous pouvez :

  1. Transférer périodiquement (une fois par heure, par jour, etc.) les données à un système tiers pour une formation supplémentaire.
  2. Le système tiers effectue un nouvel apprentissage et place un nouveau fichier *.onnx dans le catalogue mis à la disposition du robot MQL5.
  3. Le robot vérifie si le fichier *.onnx a été modifié ou décharge l'ancien modèle et charge le nouveau conformément au calendrier.
  4. Le robot travaille sur le modèle réentraîné sans interruption.

S'il s'agit d'une prédiction en boîte noire réalisée en parallèle, il n'est pas du tout question de ML ou de modèles. Il s'agit simplement de recevoir un signal du côté.

C'est exactement le point que j'aimerais résoudre sans " vérifie si le fichier *.onnx est modifié ou programmé".

Comment signaler de l'extérieur, "hey metatrader - data is ready !". ? Commentpasser un événement àun programme événementiel ? Depuis detrès nombreuses années, PAS QUESTION.

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