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 2442

[mytarmailS]

もしかしたら、誰かが退屈してしまうかもしれない。

https://www.econometrics-with-r.org/16-4-volatility-clustering-and-autoregressive-conditional-heteroskedasticity.html

[Igor_Gagarin]

Renat Fatkhullin:

行列演算のベータ版をまず待つ

おおよその時間帯は？

tensorflowで保存したモデルをアップロードする予定はありますか？

[Женя]

Renat Fatkhullin:

MQL5で機械学習を実装する方向で動いていることは、すでにお伝えしたとおりです。

近々、複素数のネイティブサポート（準備完了）、スピードベクターとマトリックスのリリースを予定しています。これはまさに言語 本来の機能 であり、ライブラリではありません。

そして、大規模なMLメカニックを搭載し、TensorFlowに近い機能を持たせる予定です。これによって、まったく別次元のネイティブロボットを書くことができるようになります。

もし、 同じようなスケールをデータで作ってくれたら、すごくかっこいいし、ロビンダやニンジを超える ものになると思います。 そうでないと、ただのボロボロの非同期型キャンドルスティックでは、あまりいい ことはないですからね。何が言いたいかというと

数百種類（少なくとも数十種類）の実経済指標と同期して、市場全体を秒単位で書き、ニュースもタイムサンプルで書けばいい。それこそ爆弾のようなものでしょう! 大小からこのすべての プラクティス 自分自身を 書くが、その場しのぎ、誰がどのように、全体的な情報の背景の いくつかの断片、そしてあなたは それが長いデータの全体アルファ、そしてnewfangledアルゴリズム ML ではないことにすべてに明らか であったので、合理的な価格で、場合にも 品質の歴史を販売 、 特級 marketdata-サーバーを作る ことができる、 "でこすり、ごみ "とIPをアウト。

がんばって ください。

[Renat Fatkhullin]

これは現在進行形で、何万ものマクロ経済 指標に関する独立したデータストレージを準備しています。

証券会社のフローに加え、証券会社の口座に関係なく、すべてのMT5端末で利用できるようになる予定です。

[Aleksey Vyazmikin]

Renat Fatkhullin:

これは現在進行形で、何万ものマクロ経済 指標に関する独立したデータストレージを準備しています。

証券会社のフローに加え、証券会社の口座に関係なく、すべてのMT5端末で利用できるようになる予定です。

これは面白いですね。履歴を復元するのか、ある時点からデータを収集するのか。年によって国によって時計の針が回る時間が違うことを考慮して、現在のチャートと自動的に同期されるのでしょうか？

[Renat Fatkhullin]

Aleksey Vyazmikin：

それは面白いですね。履歴を復元するのか、ある時点からデータを収集するのか。年ごとに異なる国での時計の瞬間を考慮して、現在のチャートとの自動同期が行われるのでしょうか？

フルヒストリー、UTCタイムで。

ほとんどの場合、端末の 設定で時刻を自動調整することが可能でしょう。

[Alexey Oreshkin]

また、メタエディタ自体の改良はいつになるのでしょうか？まるでメモ帳で書いているような、非常に限定的で不便なエディタです。pycharmを例にして、機能だけをコピーするのはどうでしょうか？

[削除済み]

Alexey Oreshkin:
メタエディタ自体の改良はいつになるのでしょうか？pycharmを例にして、その機能を単純にコピーするのはどうでしょうか？

あそこは何でも便利、デメリットはない、私をいじめているのか。

[Mihail Marchukajtes]

Renat Fatkhullin:

これは現在進行形で、何万ものマクロ経済 指標に関する独立したデータストレージを準備しています。

証券会社のフローに加え、証券会社の口座に関係なく、すべてのMT5端末で利用できるようになる予定です。

これはSFのようで、登場することはないと思います。実際、機械学習において最も重要なことは、定期的に発表される様々な指標にアクセスすることです。このデータの信頼できるリポジトリがあれば、私にとっての解決策です

[Женя]

Renat Fatkhullin:

これは現在進行形で、何万ものマクロ経済 指標に関する独立したデータストレージを準備しています。

証券会社のフローに加え、証券会社の口座に関係なく、すべてのMT5端末で利用できるようになる予定です。

リスペクト!

Mihail Marchukajtes:
幻想のような響きで、まさか登場するとは思いもしませんでした。基本的に、機械学習にとって最も重要なことは、厳密な周期で発表される様々な指標にアクセスできることです。このデータを確実に保存することが、問題の解決につながると私は考えています

しかし、アルゴリズムトレーダーやミニチ ームはこのタスクに凡庸に対処しており、これがアル ゴリズムトレーディングにおけるフラストレーションの主な 原因になっています。もし、トレーダーが慣れていないことを自覚していなければ、ブローカーに配慮され、その結果、ブローカー自身の意見を聞くことになる。