L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3241
Ti stai perdendo delle opportunità di trading:
- App di trading gratuite
- Oltre 8.000 segnali per il copy trading
- Notizie economiche per esplorare i mercati finanziari
Registrazione
Accedi
Accetti la politica del sito e le condizioni d’uso
Se non hai un account, registrati
Questo se si intende solo il modello di rete neurale , non qualsiasi modello come Forest.
Anche se probabilmente va bene anche hgboost.
---------------------------------
E dice che non è possibile convertire qualsiasi modello, il modello stesso deve supportare questo formato.
--------------------------------
Quindi, la conclusione è che ONNH è python, senza via d'uscita.
Esiste un elenco di preparazioni di modelli raccomandate per l'uso. Tutti e 3 i boost supportano sia il salvataggio in c++ o json che onnx. Tutti gli altri sono poco pratici da usare. Con le reti neurali è probabilmente più complicato, forse solo in python.
Qualsiasi preelaborazione, a livello di esecuzione di un modello già addestrato, è di solito abbastanza semplice e può essere riscritta in un altro linguaggio.imho, non ci sarà alcun concorso piuttosto che viceversa..conferma: nel thread più popolare del sito sulla MoD - tutto è ancora lo stesso :-)
Una domanda a im. drimer: dove sono i soldi, zin?
Non ci sono ancora risultati tangibili significativi (a parte l'esperienza personale e l'autosviluppo). E c'è un rischio significativo che non ne appaia nessuno durante il concorso - e questo sarebbe un fiasco. Gli organizzatori hanno il difficile compito di creare le condizioni affinché i cavalli designati raggiungano almeno il traguardo.
ONNX potrebbe essere un'alternativa a OpenCL. Ma questa è solo un'idea per ora.
No, non è nemmeno lontanamente un'alternativa.
Lo scopo principale di ONNX è un formato di scambio di neuromodelli aperto e un ambiente di esecuzione. Non l'addestramento.
Verrà aggiunto il supporto per le zipmap? Non tutti i modelli le hanno disabilitate durante la conversione.
convenienza per
ONNX: il parametro di uscita ha un tipo non supportato 'ONNX_TYPE_SEQUENCE'.
Ora, se ci vanno, quasi tutti ci riusciranno, ma non avranno la voglia e la capacità di modificare i file ONNX.Non posso ancora dire nulla su zipmap. Dobbiamo combattere l'output
imho, non ci sarà un concours piuttosto che viceversa...conferma: nel thread più popolare del sito sul MoD - tutto è ancora uguale :-)
domanda a im. drimer: dove sono i soldi, zin?
Non ci sono ancora risultati tangibili significativi (a parte l'esperienza personale e l'autosviluppo). E c'è un rischio significativo che non ne appaia nessuno durante il concorso - e questo sarebbe un fiasco. Gli organizzatori hanno il difficile compito di creare le condizioni affinché i cavalli designati raggiungano almeno il traguardo.
No, non è nemmeno lontanamente un'alternativa.
Lo scopo principale di ONNX è quello di essere un formato di scambio di neuromodelli aperto e un ambiente di esecuzione. Non l'addestramento.
Sì, ho capito, ONNX è un formato di archiviazione di reti neurali e di calcolo di grafi.
Se si è creativi, si può ottenere una programmazione visuale basata sul visualizzatore ONNX.
PS Non sto chiedendo nulla, sono solo riflessioni.
Non ci sono ancora risultati tangibili significativi (a parte l'esperienza personale e l'autosviluppo). E c'è il rischio che non appaiano durante il concorso e che sia un fiasco. Gli organizzatori hanno un compito difficile: creare le condizioni affinché i cavalli nominati possano almeno raggiungere il traguardo.
Questo è più o meno ciò che penso. Su un intervallo di tempo ampio i test possono mostrare profitti, ma anche drawdown fino a metà anno - un anno. In altre parole, il modello che non si trova nel periodo di drawdown nel mese del concorso vincerà.
Quindi potete facilmente inserire il risultato pratico e concreto che percepite nel modello e con la totale mancanza di concorrenti diventare un felice proprietario di 15 mila dollari.
E se avete una moglie e un'amante per prendere l'intero premio )
in generale stupisce il desiderio degli offtopper di affermarsi a spese dei fallimenti altrui, evidentemente non ne hanno abbastanza di loro stessi a causa di un'esistenza poco interessante :)La penso allo stesso modo. Su un intervallo ampio, i test possono mostrare profitti, ma anche drawdown fino a metà anno - un anno. In altre parole, vincerà il modello che non si trova nel periodo di drawdown nel mese del concorso.
A proposito del fattore tempo... per dimostrare qualcosa di una strategia è necessario un trimestre. Meno di questo sarà un grande random, anche da guardare sarà poco interessante, più è difficilmente sufficiente la pazienza e l'attenzione del pubblico....
E ora siamo già a settembre, e c'è già dicembre, dove tutto è completamente diverso e la fine dell'anno.
e (a proposito) del fattore tempo... per mostrare qualcosa di strategico ci vuole un quarto di dollaro. Meno di questo è sicuramente un grande random, anche da guardare sarà poco interessante, di più è improbabile avere la pazienza e l'attenzione del pubblico....
E ora siamo già a settembre, e c'è già dicembre, dove tutto è completamente diverso e la fine dell'anno.
No, non ha senso guardare meno di un anno...
Ma ha senso partecipare.