L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3232
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Si tratta di una barriera dalla setta dei pazzi
È anche una barriera dai modelli fatti in casa, anche in MQL5.
Se ci fosse un convertitore da un albero (per esempio, dalle condizioni if(if{ if{...}else{...})else{ if{...}else{...}) a ONNX, forse parteciperei. }) all'ONNX, forse parteciperei. E così solo sui modelli standard che hanno un convertitore, ma possiamo anche pensarci..... I premi non sono male, forse farò qualcosa su Catbusta.
E dalla barriera di modelli fatti in casa, anche in MQL5.
Se ci fosse un convertitore da un albero (per esempio, dalle condizioni if(if{ if{...}else{...})else{ if{...}else{...}) a ONNX, forse parteciperei. }) all'ONNX, forse parteciperei. E così solo sui modelli standard che hanno un convertitore, ma possiamo anche pensarci..... I premi non sono male, forse farò qualcosa su Catbusta.
Katbust dovrebbe essere facile, la cosa principale è impostare correttamente gli ingressi e le uscite.
2023.09.12 02:02:47.903 ONNX bot (EURUSD,H1) ONNX: dimensione parametro non valida, previsti 8 byte invece di 4, ispezionare codice 'Experts\ONNX bot.mq5' (51:44)
E quando si cerca di ottenere le probabilità
2023.09.12 02:28:16.996 ONNX bot (EURUSD,H1) ONNX: il parametro di output ha un tipo non supportato 'ONNX_TYPE_SEQUENCE', ispezionare il codice 'Experts\ONNX bot.mq5' (52:48)
Non so ancora come risolverlo
dalla documentazione di boost
probabilità
Il valore della chiave riflette la probabilità che l'esempio appartenga alla classe definita dalla chiave della mappa.
Tipi possibili: tensore di forma [N_esempi] e uno dei seguenti tipi:
Forse non è ancora stato risolto
oppure è necessario convertire il tipo in ONNX, ma non so ancora come fare.
Non è necessario farlo in Python, molte persone hanno familiarità con Matlab e Wolfram. Esistono altri prodotti gratuiti (o non costosi) con un ambiente grafico per lo sviluppo?
Gli scalper saranno banditi per regolamento.
L'obiettivo è chiaramente dichiarato - stimolare lo sviluppo di modelli ML per il trading, e non dare l'opportunità di fare soldi nel vecchio modo, per riversare banali scalper sotto la veste di modelli, ecc.
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Non ci sono ancora regole.
La regola principale è che il modello deve essere convertito in ONNX.
Non è necessario farlo in Python, molte persone hanno familiarità con Matlab e Wolfram. Esistono altri prodotti gratuiti (o non costosi) con un ambiente grafico per lo sviluppo?
SciKitLearn è un pacchetto molto grande con molti modelli.
XGBoost - può essere utilizzato anche da Python o R.
SciKitLearn - in generale un pacchetto molto grande con molti modelli.
Non so se sia possibile trovare un pacchetto in R qui.
Vedo che le persone cercano di lavorare con python attraverso R, ad esempio qui.
Ecco un altro approccio: impariamo un modello in un ambiente, ma lo eseguiamo in un altro, e questa potrebbe essere una soluzione: convertire solo il modello finito in python.
Non so se è possibile trovare un pacchetto su R.
Questo pacchetto non permette di creare ed eseguire modelli onnx. Sembra che sia possibile eseguirli con una connessione a python tramite reticulate, ma sembra che sia possibile crearli solo in python.
In generale, ad essere onesti, non capisco (guardando i tutorial dal sito di questo pacchetto) il significato di questo pacchetto, forse è solo incompiuto o abbandonato. IMHO, la situazione con onnx in R è un ottimo motivo per i ragazzi di python per ridere)