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PythonをちゃんとつなげばDLL経由の方が早いと思います。Pythonを接続するためのヘッダーファイルをMQL5で書くことにしました。Pythonを接続するためのヘッダーファイルをMQL5で書くことにしました。GitHubにコードを掲載する予定です。
RAMdiskやcsdを使うなら問題ないのですが...スクリプトを再起動したときの速度低下がまるまる1秒なので、テスターではとても遅いです...1回しか呼ばないなら問題ないのですが.........。+ 必要なたびに再トレーニングをするのは嫌だ．
ちなみに、https://www.mql5.com/ru/forum/223473/page9#comment_6279990
そこがポイントで、すべてのロードと初期化はMQLのInitとDeInit関数でDLLを通して行われ、スクリプト自体はPythonのコードから関数を呼び出す ようになっているのです。この方が早いでしょう。テスターではまだ遅いだろうが。
むしろGitHubに載せたほうがいい。
ml-assistantでは、外部スクリプトを呼び出しています。確かにシェルの起動やライブラリの読み込みに数秒かかりますが、m15-m30を下回ることはないので、私には関係ないですね。学習済みモデルでの予測にミリ秒単位の時間がかかることを考慮すると、良いモデルであればそれほど問題はないでしょう。
テスターに関しては、取引ロボットで動かすこともせず、すぐにデバッグ用のチャートに「取引」を付けました。
私は、許容できるパワーとコストで、ssdで動作するvdsサーバーを見つけました。
手頃なパワーとコストのvdsサーバーを見つけ、ssdで動作させています。セクション中 M A R K E T O P E R A T I O N S
ところで、Pythonのテスターやリソースには、オンラインでレポートを取得できるものがあります。 興味があれば、リンクをお送りします。 まだ使ったことはありません。
レポートについて： https://pypi.python.org/pypi/trackml
でも、まだわかっていないんです。なぜか公式サイトにたどり着けません。
https://www.quantopian.com/
と、金融を含むPythonを教えている人のサイトですhttps://pythonprogramming.net/getting-stock-prices-python-programming-for-finance/
本当に気に入りました！パイソンのロゴが入ったTシャツとキャップを買って応援しようと思います :)
https://www.quantopian.com/
と、金融を含むPythonを教えている人のサイトですhttps://pythonprogramming.net/getting-stock-prices-python-programming-for-finance/
気に入ったので、応援としてパイソンのロゴが入ったTシャツとキャップを買おうかな :)
ここでは、Googleのサーバーの計算能力を無償で提供しています。
クアントピアは聞いたことはあるが、何が入っているのか理解できていなかった。今調べたら、Googleのサービス https://towardsdatascience.com/neural-networks-with-google-colaboratory-artificial-intelligence-getting-started-713b5eb07f14 のようです。
まあ、ストラテジスト用のテスターがあるんですけどね。
グーグルラボはすごいらしい
質問にお答えします。Amazonのサービスを利用しているのですが、モデルビルダーがイマイチな感じなんですよね。いずれにせよ、これ以上ないほど質の高いモデルを作ることができました。でも、私のやり方が悪かったのか、あまり設定項目がないんです。今度はgoogleでやってみるか・・・。