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 2984

[Aleksey Vyazmikin]

mytarmailS #:

興味深いビデオ

https://www.youtube.com/watch?v=vOIotMC_PQY

FidoNet 2.0とは - 興味深い :)

サインの自動生成の問題は、もちろん非常に興味深い。この方法をトレードで試した人はいますか？これを行うプログラムを見たことがありますが、実装が非常に複雑なので、わざわざ調べようとは思いませんでした。ですから、これらのコンバータをMQL5に統合し、同じONNXモデルで使用することが重要なのです。

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS #:

最後に面白いパッケージがある。

私はそれにはまることを恐れているし、ボットへの変換が困難になることを恐れている。私自身も似たようなことをやっています。"生地 "ボタンを押してから出力でボットを得るまでの完全なサイクルです。マシンでも10分程度です。

私の小さな仕事に大きな外国語の聖書をボルトで固定するコーダーチームは持っていない。

もしかしたら、メタック用にonnxバージョンが作られるかもしれない。

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:

これにはまり込んで、ボットへの変換が困難になることを恐れている。私も似たようなことをしています。"生地 "ボタンを押してからボットが出力されるまでの完全なサイクルです。マシンでも10分程度です。

私の小さなタスクに大きな外国語の聖書をボルトで固定するコーダーチームは持っていない。

metacのためにonnxバージョンを作ろうかな。

onnxがどうしたって？onnx、なんでどこにでも貼り付けるんだ...。

既成のソリューションを持って行って、それが全く機能しないかどうかチェックするんだ...。

そうでないなら、判断する必要はない。

もしそうなら、あなたのボットとその配置について考えてみてください。

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS #:
これは何だ？オンクス、なぜあなたはどこでも彼を置き続けるのですか？

既成の解決策を取り、それがまったく機能しないかどうかをまずチェックする......。

そうでなければ、判断はできない。

もしそうなら、あなたのボットとそのホスティング方法について考えてみてください。

うまくいかない

[mytarmailS]

Maxim Dmitrievsky #:

うまくいかない。

ビブラは試しましたか？

[Maxim Dmitrievsky]

mytarmailS #:
ビブラは試した？

使えないよ、他のVR用だ。

使えるものを見つけたというか、私が発明したんだ。いろいろなバリエーションを作って、何が一番うまくいくか試しているところだ。

[Aleksey Nikolayev]

KNNやLWLRのような局所的アルゴリズムの亜種は何なのか、AIで検索してみた。彼によると、そのような概念は全くなく、この2つはメモリベースのタイプに属し、学習サンプルが単にメモリに保存されるだけだという。この2つの他に、メモリーベースの協調フィルタリングというのもあるそうだが、同じKNNのようだ。

実は、決定木のローカル版を探したかったのだが、AIは直接「そんなものはない」と言った。

これらの メモリー ベースの ものをONNX ファイルに詰め込もうとするのは意味があるのだろうか、それともMQLツールで計算した方がいいのだろうか？

[mytarmailS]

Aleksey Nikolayev #:

AIで検索してみたが、KNNやLWLRのようなローカルアルゴリズムの亜種とは？

ローカル・アルゴリズムとはどういう意味ですか？

問題は何ですか？

[Aleksey Nikolayev]

mytarmailS #:
アルゴリズムが局所的とはどういう意味か？

KNNやLWLRが 局所的であるのと同じ意味だ。出力はトレーン全体ではなく、近い点だけに依存する。

mytarmailS#:

問題は何ですか？

それは問題ではありませんが、回帰にしましょう。

[mytarmailS]

Aleksey Nikolayev #:

KNNやLWLRが 局所的であるという意味で。出力は訓練全体ではなく、近い点だけに依存する。

では、個々の決定木を候補リストに加えることができます。

これは決定木モデルから抽出されたものです。

ちなみに、これはmtに統合するのが一番簡単です。

協調フィルタリングもあるかもしれないが、よくわからない。