L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3243
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Un modello funzionante.e ancora non è chiaro: come il segnale onnx entrerà in questo modello funzionante?
e ancora non è chiaro: come onnx-signal entrerà in questo template funzionante?
Attraverso la vostra variante del corpo di questa funzione.
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L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading
fxsaber, 2023.09.13 19:28
Ogni tick arriva all'input - l'output è una decisione ONNX sul segnale di trading.
Una variante del corpo di tale funzione è stata mostrata sopra. Nel caso di ONNX è collegato il proprio model.onnx.
Il modello EA rimane invariato.
Attraverso la sua variante corporea di questa funzione.
Ogni tick arriva all'ingresso - l'uscita è la decisione di ONNX sul segnale di trading.
La variante del corpo di tale funzione è mostrata sopra. Nel caso di ONNX, è collegato il proprio model.onnx.
Il modello EA rimane invariato.
Cioè, il corpo di questa funzione dovrebbe implementare le funzioni specificate nella Guida MQL5 in questa pagina - https://www.mql5.com/ru/docs/onnx?
Cioè il corpo di questa funzione dovrebbe implementare le funzioni specificate nella Guida MQL5 in questa pagina - https://www.mql5.com/ru/docs/onnx?
Cioè il corpo di questa funzione dovrebbe implementare le funzioni specificate nella Guida MQL5 in questa pagina - https://www.mql5.com/ru/docs/onnx?
È così.
È più o meno così.
Per qualche motivo continua a parlare di reti neurali.
Ma c'è un convertitore elencato qui
ONNXMLTools di Microsoft consente di convertire i modelli nel formato ONNX.
che è in grado di convertire i seguenti modelli
Conversione nel formato ONNX (ONNXMLTools)
ONNXMLTools consente di convertire i modelli di vari toolkit di apprendimento automatico nel formatoONNX.
Le istruzioni per l'installazione e l'uso sono disponibili nelrepository ONNXMLToolssu GitHub.
Supporto
Attualmente sono supportati i seguenti toolkit:
Ci sono molte altre reti NON neurali rispetto alle reti neurali di questo elenco.
Perché il modello finale potrebbe essere più difficile da elaborare per i segnali di trading ricevuti rispetto a quello originale.
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Apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e trading di algoritmi
fxsaber, 2023.09.13 19:28
In generale, possiamo già discutere qualcosa a livello di codice.
Si doveva discutere del template. Passiamo.
In ONNX, i dati di input sono vettori e matrici.
Per la predizione di un modello già pronto, ci si può accontentare di queste caratteristiche (una matrice ha un solo tipo di dati, il che limita le opzioni del predittore), ma l'addestramento di un modello µl è impossibile: qualsiasi modello anche primitivo ha un numero molto maggiore di parametri di ingresso diversi.
Ad esempio, è impossibile inserire RF in una matrice:
Quindi, addestramento solo in python, test e altre gioie, e poi conversione per il caricamento in µl e verifica dell'EA da parte del tester. Non è chiaro come e dove preparare i predittori per il test in µl, se scrivendo il codice in µl, o rivolgendosi a python e ricavando da esso i predittori per la predizione...., e anche se fossero gli stessi su cui è stato addestrato il modello.