L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2394
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Mi chiedo se qualcuno ha provato a usareML.NET? Beh, a differenza di ONNX, MT5 ha già il supporto per .NET. Mi chiedo se questa sia un'opzione praticabile quando si esegue un EA su un VPS.
I prodotti Microsoft non sono molto popolari, tensorfloat, apache ecc. sono usati più spesso. + python
Se alcuni modelli complessi intollerabili (non moralmente ma fisicamente), allora la migliore combinazione ora è python + mt5 python api, a mio parere
I prodotti Microsoft non sono molto popolari, tensorflow, apache ecc. sono più comuni. + python
Se alcuni modelli complessi intollerabili (non moralmente ma fisicamente), allora la migliore combinazione ora è python + mt5 python api, a mio parere.
Sono interessato a eseguire una tale combinazione su VPS. Vorrei fare a meno della compilazione sul server e dell'installazione di programmi aggiuntivi con la loro lunga configurazione. Idealmente, basta copiare un singolo file .ex5 su un server ed eseguirlo come al solito.
La questione dell'esecuzione di un tale bundle su un VPS è interessante. Vorrei fare a meno di compilare sul server e di installare programmi aggiuntivi sul server con la loro configurazione che richiede tempo. Idealmente, basta copiare un singolo file .ex5 sul server ed eseguirlo come al solito.
Bene, installa python + alcuni pacchetti e il bot stesso in python, senza .ex5. Verbale 15.
forse attraverso un docker ancora più velocebene installare python + alcuni pacchetti e il bot stesso in python, senza .ex5. Verbale 15.
È già possibile scrivere EAs in python? O è uno script in loop?
È già possibile scrivere EAs in Python? O stiamo parlando di uno script in loop?
in effetti, non è diverso da onTick o onTimer negli EA
Infatti, non è diverso da onTick o onTimer negli EA
Temo che per ora, aspetterò che fxsaber dia la sua benedizione per questo approccio)
Ho paura di aspettare che fxsaber dia la sua benedizione su questo approccio)
heh... )
Sto spostando qui la mia domanda filosofica sugli algoritmi di classificazione dal thread di Aleksey Vyazmikin sulla fusione dei segmenti:
Sono interessato alla domanda, come scegliere un algoritmo e addestrarlo correttamente, tenendo conto che le classi possono essere a) chiaramente separate, b) miste, c) un misto di a) e b). Per (a) hai bisogno di una classificazione chiara (le risposte sono o 0 o 1), per (b) hai bisogno di una classificazione fuzzy ( le risposte sono numeri in un intervallo da 0 a 1), e per (c) hai bisogno di mescolarle in qualche modo, ma non di mischiarle.
Sto spostando qui la mia domanda filosofica sugli algoritmi di classificazione dal thread di Aleksey Vyazmikin sulla fusione dei segmenti:
Mi interessa la questione di come scegliere un algoritmo e addestrarlo correttamente, tenendo conto che le classi possono essere a) chiaramente separate l'una dall'altra, b) miste, c) un misto di (a) e (b). Per (a) hai bisogno di una classificazione chiara (le risposte sono 0 o 1), per (b) hai bisogno di una classificazione fuzzy ( le risposte sono numeri in un intervallo da 0 a 1), e per (c) hai bisogno di mescolarle in qualche modo, ma non di mischiarle.
Beh, si tratta di capricci senza senso con più o meno questo tipo di risultato
Per il chiaramente separabile, SVM può a volte essere più adatto, ma altrimenti il boosting o NSBeh, sembra una tortura inutile con circa questo risultato.
Abbastanza logico) una domanda filosofica è una risposta filosofica)
Il pensiero era qualcosa come una composizione di algoritmi di classificazione. Per esempio, la classificazione fuzzy è fatta dal metodo K nearest neighbour, ma alcuni vicini sono scartati da un altro algoritmo con classificazione chiara. Se questo ha almeno un minimo di senso, ci deve essere qualche articolo su questo argomento sul web)