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 2952

 
Sergey Golubev #:

テレグラムのフィードをここに掲載する必要はありません。


あなたはここでビジネスをしていて、MQL5環境でMOを開発することに労力を費やす代わりに、間違ったことを書かれることにイライラしているのです。
 
Evgeny Dyuka #:

あなたはここでビジネスをしていて、MQL5環境でMOを開発することに労力を費やす代わりに、間違ったことを書く人たちにイライラしている。

そこは議論していない。

この投稿(と上の投稿)は後で削除します。
 
Evgeny Dyuka #:

もしよろしければ、同じような質問をさせてください。
(これはあなたの仕事についてではなく、国防総省の話題についてです)

特に "具体的には "MOの

  • メタトレーダー5取引プラットフォーム
  • MQL5言語
  • ーMQL5におけるー
  • 通信ライブラリを含むPythonのターミナルへの統合
  • ONNXモデル統合
  • GPU使用のためのOpenCL/DirectX
  • ーテスターをークラウドネットワーク
  • www.mql5.com エコシステム(11言語

これは一般向けに作られたもので、世界中で大量に使われている。

機械学習の熟練者にありがちな)コピーされたスクリプトと 比較したいですか?

理性的になり、仕事をし、それを一般に公開している人たちに自分を投げかけないでください。

 

私は5コペックを追加し、ハエをカツから切り離したいと思う。カツはどんなに質的に優れていても、ハエの問題を解決することはできない。

このスレッドでは、金融市場の主な問題は非定常性 であり、非定常性の問題は現時点では最終的な解決策を持っていないということを、参加者の一部がしっかりと理解している。テスト期間や取引が成功する時間についての話はすべて空虚であり、非定常性の問題を認識していなかったノーベル賞受賞者を破滅させ、実践によって繰り返し反論されてきた。非定常性問題の存在は、このサイトのシグナル市場によって完全に確認されている。

金融市場の 非定常性問題を解決するには、2つのアプローチがある:

1.1.非定常性のモデル化。これはGARCHモデルの枠組みの中で行われようとするもので、すでに100以上のモデルがある。

2.2.非定常的な入力の流れにパターンを見いだし、そのパターンが将来も繰り返されることを期待する。これはいわゆる「機械学習」の枠組みで試みられている。例えば、RandomForestモデルは最低50のパターンを見つけ、150のパターンがどの期間でも使い尽くされる。しかし、次のステップではパターンのセットが変わる可能性があり、これらのパターンが変わったとしてもあまり変わらないように入力データを準備する特別な努力が必要である。

残念なことに、このスレッドはモデルそのものの議論に陥ってしまった。私の経験では、モデルを使うこと自体に問題はないのだが(Caretシェルには、どんなテイストのモデルでも最大200のモデルが含まれている)、これらのモデルのための入力データを準備することに問題が ある。統計学の主要なスローガンである「Garbage in - rubbish out」を忘れてはならない。

 
СанСаныч Фоменко #:

あなたのために、数式に関する包括的なテキストをPDFファイルで添付します。これには「依存関係とソース」も含まれている。

計算のニュアンスについて、私はそれをしません。なぜなら、数式はプログラミングとは何の関係もなく、独立した問題であり、それは他の訓練を受けた他の人々によって、他の科学的なサークルで解決されるからです。

ですから、PDFを読んでください。

ありがとう。

今のところ、私の質問に対する直接的な回答はここにありました -https://blog.paperspace.com/gradient-boosting-for-classification/

Gradient Boosting for Classification | Paperspace Blog
Gradient Boosting for Classification | Paperspace Blog
  • blog.paperspace.com
Machine learning algorithms require more than just fitting models and making predictions to improve accuracy. Most winning models in the industry or in competitions have been using Ensemble Techniques or Feature Engineering to perform better. Ensemble techniques in particular have gained popularity because of their ease of use compared to...
 
ONNXのデータ構造 リファレンスは正しくないようだ。MTバージョン3602。
Документация по MQL5: ONNX модели / Структуры данных
Документация по MQL5: ONNX модели / Структуры данных
  • www.mql5.com
Структуры данных - ONNX модели - Справочник MQL5 - Справочник по языку алгоритмического/автоматического трейдинга для MetaTrader 5
 
また、OnnxRun()のキーについては、ヘルプには 何も書かれていない。
Документация по MQL5: ONNX модели / OnnxRun
Документация по MQL5: ONNX модели / OnnxRun
  • www.mql5.com
OnnxRun - ONNX модели - Справочник MQL5 - Справочник по языку алгоритмического/автоматического трейдинга для MetaTrader 5
 
ONNXのヘルプには、OnnxSetInputShape()関数とOnnxSetOutputShape()関数についての情報がありません。これらの関数が何をすべきかは、あまり明確ではありません。
 
Aleksey Nikolayev #:
ONNXのヘルプには、OnnxSetInputShape()関数とOnnxSetOutputShape()関数についての情報がありません。これらの関数が何をすべきかは、あまり明確ではありません。


これらのメソッドは、モデルの入力データと出力データの次元を設定します。今日は、これらの関数をヘルプ

//+------------------------------------------------------------------+
//|                                        ONNX.Price.Prediction.mq5 |
//|                                  Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. |
//|                                             https://www.mql5.com |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd."
#property link      "https://www.mql5.com"
#property version   "1.00"

const long  ExtOutputShape[] = {1,1};
const long  ExtInputShape [] = {1,10,4};
//+------------------------------------------------------------------+
//| Script program start function                                    |
//+------------------------------------------------------------------+
int OnStart(void)
  {
   matrix rates;
//--- получаем 10 баров
   if(!rates.CopyRates("EURUSD",PERIOD_H1,COPY_RATES_OHLC,2,10))
      return(-1);
//--- на вход модели должен подаваться набор вертикальных векторов OHLC
   matrix x_norm=rates.Transpose();
   vector m=x_norm.Mean(0);               // нормируем цены
   vector s=x_norm.Std(0);
   matrix mm(10,4);
   matrix ms(10,4);

   for(int i=0; i<10; i++)
     {
      mm.Row(m,i);
      ms.Row(s,i);
     }

   x_norm-=mm;
   x_norm/=ms;
//--- создаём модель
   long handle=OnnxCreateFromBuffer(model,ONNX_DEBUG_LOGS);

   if(!OnnxSetInputShape(handle,0,ExtInputShape))
     {
      Print("failed, OnnxSetInputShape error ",GetLastError());
      OnnxRelease(handle);
      return(-1);
     }

   if(!OnnxSetOutputShape(handle,0,ExtOutputShape))
     {
      Print("failed, OnnxSetOutputShape error ",GetLastError());
      OnnxRelease(handle);
      return(-1);
     }
//--- запускаем модель
   matrixf x_normf;
   vectorf y_norm(1);

   x_normf.Assign(x_norm);
   if(!OnnxRun(handle,ONNX_DEBUG_LOGS | ONNX_NO_CONVERSION,x_normf,y_norm))
     {
      Print("failed, OnnxRun error ",GetLastError());
      OnnxRelease(handle);
      return(-1);
     }

   Print(y_norm);
//--- обратно разнормируем цену из выходного значения
   double y_pred=y_norm[0]*s[3]+m[3];

   Print("predicted ",y_pred);
//--- завершили работу
   OnnxRelease(handle);
   return(0);
  }
//+------------------------------------------------------------------+
 
mytarmailS #:
どういう意味ですか?
パソコンからは10年間出入り禁止だけど、携帯からは出入り禁止から外れるんだ)))

おそらく「偽IP禁止」になっているのでしょう:

取引、自動取引システム、取引戦略のテストに関するフォーラム

サイトmql5.comの管理者への質問

セルゲイ・ゴルベフ, 2022.12.16 17:22


おそらくあなたはダイナミックIPを持っていて、それが誤って誰かの禁止されたIPに「落ちた」のでしょう。
私がそのような禁止を「キャッチ」するときは、自分のコンピュータの電源を切り、ルータの電源を切り、ルータの電源を入れ、自分のコンピュータの電源を入れるだけです。
その結果、私のIPは変わり(私もダイナミックIPを持っています)、約10年の碑文が消えます。

...

理由: