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 2660

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mytarmailS #:
デモについて
彼らのアルゴリズムがどのように取引が手動かアルゴリズムかを決定するのかが気になるし、はっきりしない。

取引IDを通して、マーカーがあります。

 
Maxim Dmitrievsky #:

トランザクションIDを通して、そこにマークがあります。

トランザクションIDとは？
 
mytarmailS #:
トランザクション識別子とは何ですか？

取引が手作業で行われたかどうかを示すものです。

他にどのようなオプションがありますか？)
 
Maxim Dmitrievsky #:

手で開けたかどうかをマークする。

他にどんなオプションがありますか？)
))まあ、選択肢はあった
 

新しいMetaTrader 5ビルド3360プラットフォームベータリリースの アナウンスをご覧ください：OpenCLと数学関数のフロート、機械学習のための活性化と損失メソッドを お願いします。

組み込みデータ型vector、vector（vector<double>、vector<float>）、matrix、matrixf、complexの導入と数学関数の大幅な拡張については、すでに多くの作業を行いました。

すでにMQL5は、ニューラルネットワークや行列演算をネイティブで高速に記述するのに便利になっている。そしてOpenCLのサポートが拡張された。

我々はまた、MQL5言語で強力な機械学習エンジンをネイティブに実装するための準備作業も行ってきた。これにより、このプラットフォームで本格的なMLシステムを直接書くことができるようになる。

 
Renat Fatkhullin #:

MetaTrader 5 build 3360 Platform Betaの 新しいリリースのアナウンスをご覧ください：OpenCLと数学関数のフロート、機械学習のための活性化と損失メソッド、 お願いします。

組み込みデータ型vector、vector（vector<double> vector<float>と同様にテンプレート化されたもの）、matrix、matrixf、complexの導入と数学関数の大幅な拡張の両方について、私たちはすでに多くの作業を行ってきました。

すでにMQL5は、ニューラルネットワークや行列演算をネイティブかつ高速に記述するのに便利になっている。また、OpenCLのサポートが拡張されました。

我々はまた、MQL5言語で強力な機械学習エンジンをネイティブに実装するための準備作業も行ってきた。これにより、このプラットフォームで本格的なMLシステムを直接書くことができるようになる。

10年ほど前なら誰もが息を呑んだだろうが、今ではこうだ、まあまあまあまあ
今では、MQLにモデルを移行できる可能性が、より重要な出来事として捉えられているが、これは技術革新のポジティブな効果を損なうものではない。
 
Maxim Dmitrievsky #:
10年ほど前なら、誰もが息を呑んだだろう。今は、まあ、まあ、まあ、 。
今では、モデルをMQLに移行する可能性はより重要な出来事であり、技術革新のプラス効果を損なうものではないと見ている。

標準的な数学関数の大規模なセットを備えたネイティブの行列とベクトルを利用できるようにすることは、アルゴ・トレーディングの能力を飛躍的に向上させるために必要な基盤である。そして、我々はそれを成し遂げた。

オンネックス・モデルのインポートも、100％のサポートはないものの、予備的に開発中である。残念ながら、どんなonnxファイルでも100％完全にインポートできるパッケージはほとんどない。

今は既存のシステムで研究開発を行う方が便利で生産的であることは確かだ。しかし、サードパーティのライブラリを使わなくても、onnxモデルを通じて実行を移植することができる。

MLエンジンが加われば、MQL5で直接研究開発ができるようになる。これが次の飛躍だ。

 
Renat Fatkhullin #:

ネイティブの行列とベクトル、そして社内の数学関数を利用できることは、アルゴ取引能力を飛躍させるために必要な基盤である。そして我々はそれを成し遂げた。

onnxモデルのインポートも、100％のサポートはないものの、予備的に開発中である。残念ながら、どんなonnxファイルでも100％完全にインポートできるパッケージはほとんどない。

今現在、既存のシステムで研究開発を行う方が便利で生産的であることは確かだ。しかし、サードパーティライブラリを使わなくても、onnxモデルを通じてパフォーマンスを移すことができる。

MLエンジンが加われば、MQL5で直接研究開発ができるようになる。これが次の飛躍だ。

このアプローチは、PyTorchで行われている方法、つまりML用のさまざまな関数が行列/テンソルの上に実装されている方法にいくらか似ていて気に入っている。とても便利だ。行列やテンソルから様々な設計を組み立てることができる。
 
Maxim Dmitrievsky #:
10年ほど前なら、誰もが息を呑んだだろう。今は、まあ、まあ、まあ、 。
今では、モデルをMQLに移行する可能性は、より重要な出来事であり、技術革新のプラス効果を損なうものではないと見ている。

10年前なら、彼らはあきれていなかっただろう。

フーリエ変換は複素数が使われるため、誰も正しく描けなかった。

彼らはそれをやって、指標の末尾が歪んでいると嘆くのだ。

数学的研究の観点から、彼らは道を開いたのだ。

それは普通であり、スーパーでさえある。

 
https:// pair-code.github.io/understanding-umap/
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