The numpy API is meant to simplofy the creation of ONNX graphs by using functions very similar to what numpy implements. This page only makes a list of the available functions. A tutorial is available at . This API was first added to mlprodict in version 0.6. Introduction# Converting custom code into ONNX is not necessarily easy. One big...
同じRで、モデルを保存し、onnxでpythonを通して数行で行うことができます
これは、Forestのようなモデルではなく、ニューラルネットワークモデルのみを 意味する場合です。
hgbustでも可能でしょうが。
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そして、どんなモデルでも変換できるわけではなく、モデル自体がこのフォーマットをサポートしている必要があると書かれています。
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ということで、結論としてはONNHはpythonである。
neuro、もちろん）。
最終的に学習されたグリッドのみをonnxファイルに入れることができる。また、グリッドのための特徴量の前処理を最初の価格から入れることも（理論的には）可能である。これらをまとめてパイプラインと呼びますが、問題はパイプラインをすべて1つの ONNX ファイルに詰め込むことができるかどうかです。
このトピックに飛び込もうとする人はいません。なぜなら、pythonに精通している必要があり、このトピックに関するマニュアルがほとんどないからです。）
最終的に学習されたグリッドのみをonnxファイルに入れることができる。また、初期値からグリッドの符号の前処理を入れることも（理論的には）可能である。これらをまとめてパイプラインと呼びますが、問題はパイプラインをすべて1つのONNXファイルに詰め込むことがどれだけ柔軟に可能かということです。
このトピックはパイソンに精通している必要があり、このトピックに関するマニュアルはほとんどありません。）
前処理とは、大雑把に言えば正規化であり、特徴の数は変わりません。
内部で新しい属性を生成することは可能なのでしょうか？モデルはohlcから配列を受け取りますが、ohlcフォーマットの内部ではすでに新しい属性が生成されています。
血の滲むような思いでできることなのか、いまだによくわからないのだが......。
前処理はおおまかな正規化なので、特徴の数は変わらない。
内部で新しい属性を生成することは可能なのでしょうか？モデルはohlcから配列を受け取りますが、ohlcフォーマットの内部では新しい属性がすでに生成されています。
血の滲むような思いで できることなのか、いまだによくわからないのだが......。
Pythonの初心者にとってはそうでしょうが、Pythonのプロにとってはそうではありません。マニュアルも少ないし、簡単な例しか載っていない。
とにかく
http://w ww.xavierdupre.fr/app/mlprodict/helpsphinx/tutorial/onnx_numpy.html
と
http://www.xavierdupre.fr/app/mlprodict/helpsphinx/api/npy.html#l-numpy-onnxpy
モデルを転送して、簡単な正規化でパイプを作るだけなら、onnxがいい。
しかし、何かカスタマイズする必要がある場合は、ADか全く不可能のどちらかです...
どのようなトレーダーを対象にしているのかわかりませんが...。
コンテストに参加するのは5人のようですが、そのうちの4人はメタトレーダーへのonnxの統合に携わったmetaquotesの社員です。
いずれにせよ
http://w ww.xavierdupre.fr/app/mlprodict/helpsphinx/tutorial/onnx_numpy.html
そして
http://www.xavierdupre.fr/app/mlprodict/helpsphinx/api/npy.html#l-numpy-onnxpy
モデルを転送し、単純な正規化でパイプを作るだけなら、onnxが良い。
しかし、何かカスタムメイドのものを作る必要がある場合は、ADか、まったく不可能かのどちらかだ...。
どんなトレーダー向けに設計されているのか分からないが......。
コンテストに参加するのは5人のようですが、そのうち4人はメタトレーダーへの統合に携わったmetaquotesの社員だそうです。
私はRを使った本物のEAを持っていて、その最初のバージョンでテスターになりました。
構成は以下の通りです：
1.通常のExpert Advisorがμl上にあり、注文、ストップ、MM......といった通常の機能を備えています。シグナル生成のブロックは、メタクォートの例では、2つのマッシュの交差点であるが、次のOHLCを送信するRへのアピールに置き換えられている。
2.Rのコードは大まかに言って2つの部分からなる：
2.1. OHLCをモデル用の予測変数の束に 変換する。2.1.OHLCをモデル用の予測変数の束に変換する。これらはRの数百（または数千）の演算子であり、Rからいくつかのパッケージ（モデルではない）にアクセスできる。
2.2. モデルによる実際のシグナル計算。
3.売買シグナルはエキスパートアドバイザーに送信される：-1; 0; 1。
話を戻すと、ONNXを使用するにはp.2.2がONNXに なり、EAではp.2.1を移動しなければならないことが判明した？というのも、モデル自体の他にRの他のパッケージが使われており、そのアルゴリズムをµlでコーディングしなければならないからだ。
今、社会には興味深い現象が起きている。科学の世界からの何かの人気である。以前は、科学的な説明は一般の人々の反感を買っていたが、今では逆に人々を惹きつけている。その結果、より多く販売するためには、「フーリエ変換」や「ラプラス変換」のような、科学的な用語に近い他の用語に言及することが理にかなっている。そしてもちろん、この話題に関する美しい写真やアニメーションも。
文章と写真だけでもう十分だ。
話を戻すと、ONNXを使うには2.2.2がONNXに あり、2.1はEAに移さなければならないことがわかった。ーこれはーこれはーモデル以外にー以外にー以外にー以外にー以外にー以外にーモデルをー以外にー以外にー以外にー以外にーそのーモデルをーモデルーーー
私が理解するところでは、すべては次のようなものです。
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この技術は人間のためのものではない
モデルで重要なのは属性であって、モデルそのものではない...。
ー プロフェッショナルはー プロフェッショナルはー プロフェッショナルはー プロフェッショナルはー プロフェッショナルはー プロフェッショナルはープロフェッショナルはー プロフェッショナルはー プロフェッショナルーーー プロフェッショナルーーー プロフェッショナルーーー プロフェッショナルーーー プロフェッショナルーーー プロフェッショナルーーー プロフェッショナルーーー プロフェッショナルーーー
初心者はONNXを 知らない。
これは誰のために作られたのだろう？
コンテストのため？:)