記事「ONNXをマスターする：MQL5トレーダーにとってのゲームチェンジャー」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.01.29 10:30 新しい記事「ONNXをマスターする：MQL5トレーダーにとってのゲームチェンジャー」はパブリッシュされました: 機械学習モデルを交換するための強力なオープン標準形式であるONNXの世界に飛び込んでみましょう。ONNXを活用することでMQL5のアルゴリズム取引にどのような変革がもたらされ、トレーダーが最先端のAIモデルをシームレスに統合し、戦略を新たな高みに引き上げることができるようになるかがわかります。クロスプラットフォーム互換性の秘密を明らかにし、MQL5取引の取り組みでONNXの可能性を最大限に引き出す方法を学びましょう。ONNXをマスターするためのこの包括的なガイドで取引ゲームを向上させましょう。 AIと機械学習の時代が始まっていることは否定できません。毎日、金融、芸術、ゲーム、教育、その他生活のさまざまな側面に新しいAIベースのテクノロジーが導入されています。 私たちトレーダーは、人工知能の力を活用することを学べば、人間の目では見ることができなかったパターンや関係を検出できるようになり、市場で優位に立つことができるようになります。 AIはクールで魔法のように見えますが、モデルの背後には複雑な数学的演算があり、これらの機械学習モデルをゼロから実装する場合、正しく理解して実装するには膨大な量の作業と高い精度と集中力が必要です。オープンソースのおかげで、これは必要ではありません。 現在では、AIモデルを構築して実装するのに数学やプログラミングの天才である必要はありません。必要なのは、プロジェクトに使用する特定のプログラミング言語やツールの基本的な理解、また、場合によってはPCです。Google Colabのようなサービスのおかげで、PCを所有する必要さえなく、Pythonを使用してAIモデルを無料でコーディング、構築、実行できます。 Pythonや他の一般的で成熟したプログラミング言語を使用して機械学習モデルを実装するのは簡単ですが、正直に言うと、MQL5でそれを実行するのはそれほど簡単ではありません。本連載でおこなっているように、MQL5で機械学習モデルを最初から作成するという車輪の再発明を希望しない限り、ONNXを使用してPythonで構築されたAIモデルをMQL5に統合することを強くお勧めします。私はONNXがMQL5でサポートされるようになったことをとても嬉しく思っていますし、読者も嬉しく思うべきだと思います。 作者: Omega J Msigwa 新しいコメント 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
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機械学習モデルを交換するための強力なオープン標準形式であるONNXの世界に飛び込んでみましょう。ONNXを活用することでMQL5のアルゴリズム取引にどのような変革がもたらされ、トレーダーが最先端のAIモデルをシームレスに統合し、戦略を新たな高みに引き上げることができるようになるかがわかります。クロスプラットフォーム互換性の秘密を明らかにし、MQL5取引の取り組みでONNXの可能性を最大限に引き出す方法を学びましょう。ONNXをマスターするためのこの包括的なガイドで取引ゲームを向上させましょう。
AIと機械学習の時代が始まっていることは否定できません。毎日、金融、芸術、ゲーム、教育、その他生活のさまざまな側面に新しいAIベースのテクノロジーが導入されています。
私たちトレーダーは、人工知能の力を活用することを学べば、人間の目では見ることができなかったパターンや関係を検出できるようになり、市場で優位に立つことができるようになります。
AIはクールで魔法のように見えますが、モデルの背後には複雑な数学的演算があり、これらの機械学習モデルをゼロから実装する場合、正しく理解して実装するには膨大な量の作業と高い精度と集中力が必要です。オープンソースのおかげで、これは必要ではありません。
現在では、AIモデルを構築して実装するのに数学やプログラミングの天才である必要はありません。必要なのは、プロジェクトに使用する特定のプログラミング言語やツールの基本的な理解、また、場合によってはPCです。Google Colabのようなサービスのおかげで、PCを所有する必要さえなく、Pythonを使用してAIモデルを無料でコーディング、構築、実行できます。
Pythonや他の一般的で成熟したプログラミング言語を使用して機械学習モデルを実装するのは簡単ですが、正直に言うと、MQL5でそれを実行するのはそれほど簡単ではありません。本連載でおこなっているように、MQL5で機械学習モデルを最初から作成するという車輪の再発明を希望しない限り、ONNXを使用してPythonで構築されたAIモデルをMQL5に統合することを強くお勧めします。私はONNXがMQL5でサポートされるようになったことをとても嬉しく思っていますし、読者も嬉しく思うべきだと思います。
作者: Omega J Msigwa