トレーディングにおける機械学習:理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 2394 1...238723882389239023912392239323942395239623972398239924002401...3399 新しいコメント Maxim Dmitrievsky 2021.04.30 04:16 #23931 Aleksey Nikolayev: ML.NETを使って みた人はいるかな?まあ、ONNXと違って、MT5はすでに.NETに対応しているんですけどね。VPSでEAを運用する場合、この方法は有効なのでしょうかね。 マイクロソフトの製品はあまり人気がなく、tensorfloatやapacheなどの方がよく使われているようです。+ python もし、いくつかの複雑な耐え難い(道徳的ではなく、物理的に)モデルなら、今の最高の組み合わせは、私の意見では、パイソン + mt5 パイソンアピです。 Aleksey Nikolayev 2021.04.30 04:48 #23932 マキシム・ドミトリエフスキー: マイクロソフトの製品はあまり人気がなく、tensorflowやapacheなどの方が一般的です。+ pythonもしいくつかの複雑な耐え難い(道徳的ではなく物理的に)モデルなら、今の最高の組み合わせは、私の意見では、パイソン+ mt5 python apiです。 このような組み合わせをVPSで 運用することに興味があります。サーバーでのコンパイルや、長い設定を伴う追加プログラムのインストールをしないで済むようにしたい。理想は、1つの.ex5ファイルをサーバーにコピーして、通常通り実行するだけです。 Maxim Dmitrievsky 2021.04.30 05:19 #23933 アレクセイ・ニコラエフ: このようなバンドルをVPSで 動かすというのは、興味深い問題です。サーバーでコンパイルしたり、サーバーに追加のプログラムをインストールしたり、手間のかかる設定をせずに済ませたい。理想的には、1つの.ex5ファイルをサーバーにコピーして、通常通り実行するだけです。さて、pythonといくつかのパッケージ、そしてbot本体を.ex5を使わずにpythonでインストールします。分 15. ドッカーでさらに高速に Aleksey Nikolayev 2021.04.30 05:37 #23934 マキシム・ドミトリエフスキー: .ex5を使わずに、pythonといくつかのパッケージ、そしてbot自体をpythonでインストールすることができます。分 15. PythonでEAを書くことはすでに可能なのでしょうか?それとも、ループするスクリプトですか? Maxim Dmitrievsky 2021.04.30 06:22 #23935 アレクセイ・ニコラエフ: PythonでEAを書くことはすでに可能なのでしょうか?それとも、ループするスクリプトの話ですか? ループしており、実際にはEAのonTickやonTimerと変わりません。 Aleksey Nikolayev 2021.04.30 07:30 #23936 マキシム・ドミトリエフスキー: 実際にはEAのonTickやonTimerと変わりません 今のところ、fxsaberがこのアプローチに賛成してくれるまで待つことになりそうです) Maxim Dmitrievsky 2021.04.30 07:31 #23937 アレクセイ・ニコラエフ: 今はちょっと怖いけど、fxsaberがこの方法を祝福してくれるのを待っています) ふふ) Aleksey Nikolayev 2021.04.30 07:40 #23938 分類アルゴリズムに関する私の哲学的な質問を、セグメントのマージに関するAleksey Vyazmikin氏のスレッドからここに移します。 クラスがa)明確に分かれている、b)混在している、c)a)とb)の混合であることを考慮し、どのようにアルゴリズムを選択し、正しく訓練するかという問題に関心があります。(a)は明確な分類(答えは0か1)、(b)はファジーな分類( 答えは0から1までの範囲の数字)、(c)はシャッフルではなく、何らかの方法で混ぜる必要があります。 Maxim Dmitrievsky 2021.04.30 07:54 #23939 アレクセイ・ニコラエフ: 分類アルゴリズムに関する私の哲学的な質問を、セグメントのマージに関するAleksey Vyazmikin氏のスレッドからこちらに移しました。クラスがa)明確に分かれている、b)混在している、c)a)とb)の混合であることを考慮し、どのようにアルゴリズムを選択し、正しく訓練するかという問題に関心があります。(a)は明確な分類(答えは0か1)、(b)はファジーな分類( 答えは0から1の範囲の数字)、(c)はシャッフルではなく、何らかの方法で混ぜる必要があります。まあ、だいたいこんな感じの結果で、意味のない癇癪のようなものです。 明らかに分離可能な場合は、SVMの方が適している場合もあるが、そうでない場合はブースティングやNS Aleksey Nikolayev 2021.04.30 08:22 #23940 マキシム・ドミトリエフスキー: まあ、この程度の結果では、無意味な拷問にしか聞こえませんね。 哲学的な質問には哲学的な答えというように、極めて論理的なもの) 考えたのは、分類アルゴリズムの構成みたいなものです。例えば、ファジーな分類はK近傍法で行うが、一部の近傍は別のアルゴリズムで明確に分類して破棄する。もしこれが最低限の意味を持つのであれば、ウェブ上にこのトピックに関する記事があるはずです) 1...238723882389239023912392239323942395239623972398239924002401...3399 新しいコメント 理由: キャンセル 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか? Googleでログイン
ML.NETを使って みた人はいるかな?まあ、ONNXと違って、MT5はすでに.NETに対応しているんですけどね。VPSでEAを運用する場合、この方法は有効なのでしょうかね。
マイクロソフトの製品はあまり人気がなく、tensorfloatやapacheなどの方がよく使われているようです。+ python
もし、いくつかの複雑な耐え難い(道徳的ではなく、物理的に)モデルなら、今の最高の組み合わせは、私の意見では、パイソン + mt5 パイソンアピです。
マイクロソフトの製品はあまり人気がなく、tensorflowやapacheなどの方が一般的です。+ python
もしいくつかの複雑な耐え難い(道徳的ではなく物理的に)モデルなら、今の最高の組み合わせは、私の意見では、パイソン+ mt5 python apiです。
このような組み合わせをVPSで 運用することに興味があります。サーバーでのコンパイルや、長い設定を伴う追加プログラムのインストールをしないで済むようにしたい。理想は、1つの.ex5ファイルをサーバーにコピーして、通常通り実行するだけです。
このようなバンドルをVPSで 動かすというのは、興味深い問題です。サーバーでコンパイルしたり、サーバーに追加のプログラムをインストールしたり、手間のかかる設定をせずに済ませたい。理想的には、1つの.ex5ファイルをサーバーにコピーして、通常通り実行するだけです。
さて、pythonといくつかのパッケージ、そしてbot本体を.ex5を使わずにpythonでインストールします。分 15.
ドッカーでさらに高速に.ex5を使わずに、pythonといくつかのパッケージ、そしてbot自体をpythonでインストールすることができます。分 15.
PythonでEAを書くことはすでに可能なのでしょうか?それとも、ループするスクリプトですか?
PythonでEAを書くことはすでに可能なのでしょうか?それとも、ループするスクリプトの話ですか?
ループしており、実際にはEAのonTickやonTimerと変わりません。
実際にはEAのonTickやonTimerと変わりません
今のところ、fxsaberがこのアプローチに賛成してくれるまで待つことになりそうです)
今はちょっと怖いけど、fxsaberがこの方法を祝福してくれるのを待っています)
ふふ)
分類アルゴリズムに関する私の哲学的な質問を、セグメントのマージに関するAleksey Vyazmikin氏のスレッドからここに移します。
クラスがa)明確に分かれている、b)混在している、c)a)とb)の混合であることを考慮し、どのようにアルゴリズムを選択し、正しく訓練するかという問題に関心があります。(a)は明確な分類(答えは0か1)、(b)はファジーな分類( 答えは0から1までの範囲の数字)、(c)はシャッフルではなく、何らかの方法で混ぜる必要があります。
分類アルゴリズムに関する私の哲学的な質問を、セグメントのマージに関するAleksey Vyazmikin氏のスレッドからこちらに移しました。
クラスがa)明確に分かれている、b)混在している、c)a)とb)の混合であることを考慮し、どのようにアルゴリズムを選択し、正しく訓練するかという問題に関心があります。(a)は明確な分類(答えは0か1)、(b)はファジーな分類( 答えは0から1の範囲の数字)、(c)はシャッフルではなく、何らかの方法で混ぜる必要があります。
まあ、だいたいこんな感じの結果で、意味のない癇癪のようなものです。
まあ、この程度の結果では、無意味な拷問にしか聞こえませんね。
哲学的な質問には哲学的な答えというように、極めて論理的なもの)
考えたのは、分類アルゴリズムの構成みたいなものです。例えば、ファジーな分類はK近傍法で行うが、一部の近傍は別のアルゴリズムで明確に分類して破棄する。もしこれが最低限の意味を持つのであれば、ウェブ上にこのトピックに関する記事があるはずです)