記事「PythonとMetaTrader5 Pythonパッケージを使用した深層学習による予測と注文とONNXモデルファイル」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.04.29 09:09 新しい記事「PythonとMetaTrader5 Pythonパッケージを使用した深層学習による予測と注文とONNXモデルファイル」はパブリッシュされました: このプロジェクトでは、金融市場における深層学習に基づく予測にPythonを使用します。平均絶対誤差(MAE)、平均二乗誤差(MSE)、R二乗(R2)などの主要なメトリクスを使用してモデルのパフォーマンスをテストする複雑さを探求し、すべてを実行ファイルにまとめる方法を学びます。また、そのEAでONNXモデルファイルを作成します。 現在、MetaQuotesの「MQL5でONNXモデルを使用する方法」稿を参考に、モデルをONNX形式に変換しているところです。同記事に記載されているガイドラインに従って、出来上がったONNXモデルをベースとなるEAに統合し、取引操作を開始します。このアプローチにより、機械学習モデルをMQL5環境にシームレスに統合し、取引アルゴリズムの機能を強化することができます。 ONNXに形式する前に、データをダウンロードする必要があります。これを実現するには、私がアップロードしたスクリプト(ticks_to_csv)を使用します。MQL5 EAフォルダに保存し、IDEで開いてコンパイルするだけです。完了したら、スクリプトをチャートに追加し、しばらく実行させます（銘柄のすべてのティックをダウンロードするので、しばらく時間がかかるかもしれない）。操作ログでは、プロセスが終了すると完了メッセージが表示されます。参考までに、EUR/USDで使用してみたところ、数ギガバイトを使用しました。 作者: Javier Santiago Gaston De Iriarte Cabrera 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
新しい記事「PythonとMetaTrader5 Pythonパッケージを使用した深層学習による予測と注文とONNXモデルファイル」はパブリッシュされました:
このプロジェクトでは、金融市場における深層学習に基づく予測にPythonを使用します。平均絶対誤差(MAE)、平均二乗誤差(MSE)、R二乗(R2)などの主要なメトリクスを使用してモデルのパフォーマンスをテストする複雑さを探求し、すべてを実行ファイルにまとめる方法を学びます。また、そのEAでONNXモデルファイルを作成します。
現在、MetaQuotesの「MQL5でONNXモデルを使用する方法」稿を参考に、モデルをONNX形式に変換しているところです。同記事に記載されているガイドラインに従って、出来上がったONNXモデルをベースとなるEAに統合し、取引操作を開始します。このアプローチにより、機械学習モデルをMQL5環境にシームレスに統合し、取引アルゴリズムの機能を強化することができます。
ONNXに形式する前に、データをダウンロードする必要があります。これを実現するには、私がアップロードしたスクリプト(ticks_to_csv)を使用します。MQL5 EAフォルダに保存し、IDEで開いてコンパイルするだけです。完了したら、スクリプトをチャートに追加し、しばらく実行させます（銘柄のすべてのティックをダウンロードするので、しばらく時間がかかるかもしれない）。操作ログでは、プロセスが終了すると完了メッセージが表示されます。参考までに、EUR/USDで使用してみたところ、数ギガバイトを使用しました。
作者: Javier Santiago Gaston De Iriarte Cabrera