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 2948 1...294129422943294429452946294729482949295029512952295329542955...3399 新しいコメント Maxim Kuznetsov 2023.03.04 11:11 #29471 Evgeny Dyuka #:そもそも、なぜONNXで派手なことをするのか理解できない。 1.OnInit()から、pythonスクリプトを別プロセスとして起動する。 2.pythonとEAの間で、EAが情報の到着を待つことができるモードで、情報を交換するためのいくつかの関数が必要である。、、、ーこれだ!、、のののののののーこれでーMTとーMOのー統合がーMTとーMO！、、ったな。 Redisをフックアップし、PyTorch、ONNX、TensorFlowをサポートしたRedisAIを手に入れ、必要であればノードとクラウドに負荷を分散する。 Aleksey Nikolayev 2023.03.04 11:17 #29472 Maxim Dmitrievsky #: 松葉杖が1つ減り、使用するモデルの幅が大きく広がるだろう（以前は、ほとんどがターミナル入力でウェイトを最適化していた）。どうやらmacでも動くはずなので、近いうちにチェックしてみる。 さて、今回はpythonのレベルアップのために参加したのだが、今やpythonなしではやっていけない。onnxmltoolsとskl2onnxだ。 Renat Fatkhullin 2023.03.04 12:38 #29473 onnx モデルのネイティブな実行により、サードパーティの統合ではほとんど不可能なシステムオーバーヘッ ドなしに、テスターとクラウドネットで簡単かつ非常に迅速に実行できることに注意してください。サードパーティの統合ではほとんど不可能です。「1回のコールで50msのロスがあるのは大したことではない」ことが、テスト時間を何千倍にも増大させるのは、ストラテジー・テストの時です。 Aleksey Nikolayev 2023.03.04 12:46 #29474 Evgeny Dyuka #: スプレッドや取引所/ブローカーの手数料を考慮すると、数十分または数時間単位で予測する必要があります。50ミリ秒の差に何の関係があるのでしょうか？ 5ミリ秒差でfxsaberよりMQを上回ることが、実際の生活で具体的にどのように役立つのでしょうか？ お好きにどうぞ。でも、私はわずかなスピードアップでも気にしません。テスト/最適化においても、取引においても。 Forester 2023.03.04 12:48 #29475 Renat Fatkhullin #: onnxモデルのネイティブな実行により、サードパーティの統合ではほとんど不可能なシステムオーバーヘッドなしに、テスターや クラウドネットで モデルを簡単かつ非常に高速に実行できることに注意してください。 このような「1回の呼び出しで50msのロスがあるのは大したことではない」ことが、テスト時間を何千倍にも増加させるのは、戦略テストの時です。 私は、クラウドでの最適化が機能しないことを恐れている。最適化のポイントはTSパラメータを変更することだ。例えば、TP/SLの選択などだ。それらが変更されると、トレーニング用のデータも変更される。つまり、各パラメーターのバリエーションでモデルをトレーニングする必要があり、そのためにMOソフトウェア（Catbust、ニューラルネットワークなど）をインストールする必要がある。 。クラウド上で、誰かが必要なソフトウェアを、適切なバージョンでインストールしているとは考えにくい。 また、完成したモデルをクラウドにアップロードしても意味がない。 Aleksey Nikolayev 2023.03.04 12:50 #29476 Maxim Kuznetsov #:Redisをフックアップし、PyTorch、ONNX、TensorFlowをサポートしたRedisAIを入手し、必要であればノードやクラウド間で負荷を分散する。私たちの飛行機には、プール、ダンスフロア、レストラン、居心地の良いレクリエーションエリア、ウィンターガーデンがあります。乗客の皆さん、シートベルトを締めて ください。 Aleksey Nikolayev 2023.03.04 13:03 #29477 Forester #: クラウドで最適化してもうまくいかないと思う。最適化のポイントは、TSのパラメーターを変更することだ。例えば、TP/SLの選択などだ。それらが変更されると、トレーニング用のデータも変更される。つまり、各パラメーターのバリエーションでモデルをトレーニングする必要があり、そのためにMOソフトウェア（Catbust、ニューラルネットワークなど）をインストールする必要がある。 。クラウド上で、誰かが必要なソフトウェアを、適切なバージョンでインストールしているとは考えにくい。 また、完成したモデルをクラウドにアップロードしても意味がない。 公平を期すため、モデルは必ずしも完成したTSではない。例えば、モデルが価格の上昇を予測し、EAのパラメータに予測された上昇のしきい値が設定され、EAが取引を試みるとします。 Maxim Kuznetsov 2023.03.04 13:07 #29478 Aleksey Nikolayev #:プール、ダンスフロア、レストラン、居心地のいいラウンジ、ウィンターガーデン...。乗客の皆さん、シートベルトを締めて ください。 IMHOは、これがまさに現在のMQLの展開だと考えている。統合の代わりに、すべてを一度に詰め込もうとしている。 mytarmailS 2023.03.04 13:20 #29479 Maxim Kuznetsov #:IMHOは、これがまさに現在のMQLの開発についてだと考えている。統合の代わりにすべてを一度に詰め込もうとする試み + Renat Fatkhullin 2023.03.04 13:22 #29480 Maxim Kuznetsov #:IMHOは、これがまさに現在のMQLの開発についてだと考えている。統合の代わりにすべてを一度に詰め込もうとする試み統合の道は常に開かれている： ネイティブDLL .NET DLL HTTP/HTTPS 生ソケット ファイル/パイプ SQLite Pythonライブラリ しかし、完全なアプリケーションを書くことを可能にするのは、ネイティブ言語の統合です。 MLに関して言えば、私たちは機械学習の基礎としてベクトル、行列、そしてそれらに対する演算に取り組み、実装してきた： 機械学習の基礎としてのベクトル、行列、およびそれらを使った演算 Pythonとの統合（通常のスクリプトとしてPythonプログラムをターミナルで起動することを含む ニューロモデルの実用化への大きな扉を開く、ネイティブONNXモデルの使用。 私たちは、完全かつ迅速なソリューションを提供します。 詰め込もうとしている」という言葉は、合理的な理由のない否定的な態度を示しているに過ぎない。特に、可能性が あるからといって、書き手が制限されることはありません。 1...294129422943294429452946294729482949295029512952295329542955...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
そもそも、なぜONNXで派手なことをするのか理解できない。
1.OnInit()から、pythonスクリプトを別プロセスとして起動する。 2.pythonとEAの間で、EAが情報の到着を待つことができるモードで、情報を交換するためのいくつかの関数が必要である。
、、、ーこれだ!、、のののののののーこれでーMTとーMOのー統合がーMTとーMO！、、ったな。
Redisをフックアップし、PyTorch、ONNX、TensorFlowをサポートしたRedisAIを手に入れ、必要であればノードとクラウドに負荷を分散する。
松葉杖が1つ減り、使用するモデルの幅が大きく広がるだろう（以前は、ほとんどがターミナル入力でウェイトを最適化していた）。どうやらmacでも動くはずなので、近いうちにチェックしてみる。
さて、今回はpythonのレベルアップのために参加したのだが、今やpythonなしではやっていけない。onnxmltoolsとskl2onnxだ。
スプレッドや取引所/ブローカーの手数料を考慮すると、数十分または数時間単位で予測する必要があります。50ミリ秒の差に何の関係があるのでしょうか？ 5ミリ秒差でfxsaberよりMQを上回ることが、実際の生活で具体的にどのように役立つのでしょうか？
お好きにどうぞ。でも、私はわずかなスピードアップでも気にしません。テスト/最適化においても、取引においても。
onnxモデルのネイティブな実行により、サードパーティの統合ではほとんど不可能なシステムオーバーヘッドなしに、テスターや クラウドネットで モデルを簡単かつ非常に高速に実行できることに注意してください。
。クラウド上で、誰かが必要なソフトウェアを、適切なバージョンでインストールしているとは考えにくい。
また、完成したモデルをクラウドにアップロードしても意味がない。
Redisをフックアップし、PyTorch、ONNX、TensorFlowをサポートしたRedisAIを入手し、必要であればノードやクラウド間で負荷を分散する。
私たちの飛行機には、プール、ダンスフロア、レストラン、居心地の良いレクリエーションエリア、ウィンターガーデンがあります。乗客の皆さん、シートベルトを締めて ください。
クラウドで最適化してもうまくいかないと思う。最適化のポイントは、TSのパラメーターを変更することだ。例えば、TP/SLの選択などだ。それらが変更されると、トレーニング用のデータも変更される。つまり、各パラメーターのバリエーションでモデルをトレーニングする必要があり、そのためにMOソフトウェア（Catbust、ニューラルネットワークなど）をインストールする必要がある。 。クラウド上で、誰かが必要なソフトウェアを、適切なバージョンでインストールしているとは考えにくい。
また、完成したモデルをクラウドにアップロードしても意味がない。
公平を期すため、モデルは必ずしも完成したTSではない。例えば、モデルが価格の上昇を予測し、EAのパラメータに予測された上昇のしきい値が設定され、EAが取引を試みるとします。
プール、ダンスフロア、レストラン、居心地のいいラウンジ、ウィンターガーデン...。乗客の皆さん、シートベルトを締めて ください。
IMHOは、これがまさに現在のMQLの展開だと考えている。統合の代わりに、すべてを一度に詰め込もうとしている。
IMHOは、これがまさに現在のMQLの開発についてだと考えている。統合の代わりにすべてを一度に詰め込もうとする試み
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IMHOは、これがまさに現在のMQLの開発についてだと考えている。統合の代わりにすべてを一度に詰め込もうとする試み
統合の道は常に開かれている：
しかし、完全なアプリケーションを書くことを可能にするのは、ネイティブ言語の統合です。
MLに関して言えば、私たちは機械学習の基礎としてベクトル、行列、そしてそれらに対する演算に取り組み、実装してきた：
私たちは、完全かつ迅速なソリューションを提供します。
詰め込もうとしている」という言葉は、合理的な理由のない否定的な態度を示しているに過ぎない。特に、可能性が あるからといって、書き手が制限されることはありません。