L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2660
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Quali altre opzioni esistono? )segnare se è stato aperto o meno a mano.
quali altre opzioni sono disponibili? )Date un'occhiata all'annuncio della nuova release Beta della piattaforma MetaTrader 5 build 3360: Float in OpenCL e funzioni matematiche, metodi di attivazione e di perdita per l'apprendimento automatico, per favore.
Abbiamo già lavorato molto sia sull'introduzione dei tipi di dati incorporati vector, vector (così come vector<double> vector<float> templati), matrix, matrixf, complex, sia sulla grande espansione delle funzioni matematiche.
Già ora MQL5 è diventato conveniente per la scrittura nativa e veloce di reti neurali e operazioni matriciali. E con un supporto esteso a OpenCL.
Abbiamo anche svolto un lavoro preparatorio per implementare un potente motore di apprendimento automatico nativamente nel linguaggio MQL5. Questo ci permetterà di scrivere sistemi di ML completi direttamente nella piattaforma.
Date un'occhiata all'annuncio della nuova release di MetaTrader 5 build 3360 Platform Beta: Float in OpenCL e funzioni matematiche, metodi di attivazione e perdita per l'apprendimento automatico, per favore.
Abbiamo già lavorato molto sull'introduzione dei tipi di dati incorporati vector, vector (nonché vector<double> vector<float> templati), matrix, matrixf, complex e su un'ampia espansione delle funzioni matematiche.
Già ora MQL5 è diventato conveniente per la scrittura nativa e veloce di reti neurali e operazioni matriciali. E con un supporto esteso a OpenCL.
Abbiamo anche svolto un lavoro preparatorio per implementare un potente motore di apprendimento automatico nativamente nel linguaggio MQL5. Questo ci permetterà di scrivere sistemi di ML completi direttamente nella piattaforma.
Circa 10 anni fa, tutti avrebbero sussultato, ora sono come, beh, beh, beh
.
La disponibilità di matrici e vettori nativi con un ampio set di funzioni matematiche standard è la base necessaria per una svolta nelle capacità di algo-trading. E noi l'abbiamo fatto.
Anche l'importazione di modelli onnx è in fase di sviluppo preliminare, sebbene non sia supportata al 100%. Purtroppo, sono pochi i pacchetti in grado di importare al 100% qualsiasi file onnx.
Al momento è certamente più comodo e produttivo fare ricerca e sviluppo nei sistemi esistenti. Ma l'esecuzione può essere portata avanti attraverso i modelli onnx senza l'uso di librerie di terze parti.
Con l'aggiunta del motore ML, sarà possibile fare ricerca e sviluppo direttamente in MQL5. Questo è il prossimo salto di qualità.
La disponibilità di matrici e vettori nativi con un'ampia serie di funzioni matematiche interne è la base necessaria per un salto di qualità nelle capacità di algo-trading. E noi l'abbiamo fatto.
Anche l'importazione di modelli onnx è in fase di sviluppo preliminare, sebbene non sia supportata al 100%. Purtroppo, pochi pacchetti sono in grado di importare al 100% qualsiasi file onnx.
In questo momento è certamente più comodo e produttivo fare ricerca e sviluppo nei sistemi esistenti. Ma le prestazioni possono essere trasferite attraverso i modelli onnx senza utilizzare librerie di terze parti.
Con l'aggiunta del motore ML, sarà possibile fare ricerca e sviluppo direttamente in MQL5. Questo è il prossimo salto di qualità.
Circa 10 anni fa, tutti avrebbero sussultato, ora sono come, beh, beh, beh
.
10 anni fa non avrebbero sussultato.
Nessuno è mai stato in grado di rappresentare correttamente la trasformata di Fourier, perché vi si usano numeri complessi.
Lo fanno e si lamentano che l'estremità dell'indicatore è distorta.
Hanno aperto la strada, dal punto di vista della ricerca matematica.
È normale, persino super.