В статье даны описание и инструкция по практическому применению нейросетевых модулей на платформе Matlab. Также затронуты основные аспекты построения системы торговли с использованием НСМ. Для ознакомления с комплексом в рамках сжатого изложения для данной статьи мне пришлось его несколько модернизировать таким образом, чтобы в одной программе совместить несколько функций НСМ.
MQLで使えない理由は100500もある。なぜなら、安定したライブラリはMt4Orders（作者が見切りをつけるまで）だけであり、ほとんどないからだ :-) ALGLIBもあり、以前は野生の喜びだったが、今は放棄され、プラットフォームの2つ目のリリースごとに壊れている。安定性と確実性が必要なのだ。
そうでなければ、現実の取引ロボットはダウンし、あなたは完璧なモデルにもかかわらず、お金のために立ち往生してしまうでしょう。
枝葉末節の話題の文脈であれば、MOエンジン全体を最終製品に 組み込もうと する必要はない。特定の訓練されたモデルで十分であり、それは通常mql5ツールでかなり解決可能です。
消費者やベンダーの観客のことを言うのであれば、もちろん「安全な*.ex5」が必要だ。
研究結果を販売する現実的な可能性のない、自分たち自身のための研究ということであれば、ガムテープを使ってノートブックを作ればいい。Pythonプログラムやノートブックは、ターミナルやエディターでサポートされています。
モデルのトレーニングに関しては、誰もスピードを犠牲にしようとはしない。チャンスには食欲がつきものであり、リソースの容量には長い間限界があった。そのため、計算の精度を落とし、精度の低下を修正するという難しいゲームがある。
私たちは、MLソリューションの応用の方向性を次のように考えている：
MQL5への移行により、取引戦略テスターでロボットを適用し、仲介者なしで取引できるようになる。
興味深い。直接接続、でもどこに？
興味深い。直結しているが、どこに？
この文脈では、次のように読むべきです。
MQL5に転送すると、取引戦略テスターでロボットを使用し、サードパーティ製ソフトウェア（仲介者）なしで取引できるようになります。
クラスタリングについて、そして市場について、スマートな考えを共有するスマートな人々
冒頭を少し見た。初歩的な内容からするとチュートリアルのようだ。
冒頭を少し見た。初歩的な内容からすると、教育的な講義のようだ。
以前のダムダイアログに あった市場の仮定と説明（例えば、市場はシグナルではなく、固定された結果を持つモデルでもない）に基づき、ヒューリスティックなアルゴリズムしか使用できない。
このことに早く気づけば気づくほど、MOE がなぜ必要なのか、MOE がどのような質問に答えられるのか、答えられないのかを伝え、理解することが容易になる。
以前のダムダイアログに あった前提条件と市場の説明（例えば、市場はシグナルではなく、結果が固定されたモデルでもない）に基づき、ヒューリスティックアルゴリズムのみを使用することができます。
この認識が早ければ早いほど、MOE がなぜ必要なのか、MOE がどのような質問に答えられるのか、あるいは答えられないのかを、より簡単に伝え、理解することができる。
それについて記事を書き、新しいセクションに置く必要がある。
記事に機械学習のセクションを 追加した。
たくさんの記事があり、どれも非常に複雑で、単語の半分は理解できない。私は「ベスト」でソートし、実際の実用的なアプリケーションを説明している最初の ものを選んだ。
記事には9つのファイルが添付されており、そのうち3つは.exeファイルである。記事の下には5つのコメントがあり、4つは「ファイルのダウンロード先」、1つは否定的なものです。
他に有効な解決策はありますか？スイッチを入れるだけで動くように。リンクを教えてください。
比較のために、私のソリューションでは、1つのexeファイル+モデルですべてが動作しますが、それは「ダクトテープ」と「松葉杖」なので、「機械学習セクション」に入るチャンスがありません。