記事「PythonとMQL5でロボットを開発する（第1回）：データ前処理」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2024.08.20 07:39 新しい記事「PythonとMQL5でロボットを開発する（第1回）：データ前処理」はパブリッシュされました: 機械学習に基づく自動売買ロボットの開発の詳細なガイドです。連載第1回は、データと特徴量の収集と準備についてです。プロジェクトは、Pythonプログラミング言語とライブラリ、およびMetaTrader 5プラットフォームを使用して実装されます。 市場はますます複雑になっています。今日、それはアルゴリズムの戦いに変わりつつあります。取引高の95%以上はロボットによって生み出されています。 次のステップは機械学習です。これらは強力なAIではありませんが、単純な線形アルゴリズムでもありません。機械学習モデルは困難な状況でも利益を上げることができます。機械学習を取引システムに応用するのは興味深いものです。ニューラルネットワークのおかげで、取引ロボットはビッグデータを分析し、パターンを見つけ、値動きを予測します。 データの収集、処理、サンプルの拡大、特徴量エンジニアリング、モデルの選択と訓練、Pythonを使った取引システムの作成、取引のモニタリングといった、取引ロボットの開発サイクルについて見ていきます。 Pythonでの作業には、機械学習の分野でのスピード、特徴量の選択と生成能力といった利点があります。ONNXにモデルをエクスポートするには、Pythonとまったく同じ特徴量生成ロジックが必要ですが、これは容易ではありません。Pythonを使用したオンライン取引を選択したのはこのためです。 作者: Yevgeniy Koshtenko 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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機械学習に基づく自動売買ロボットの開発の詳細なガイドです。連載第1回は、データと特徴量の収集と準備についてです。プロジェクトは、Pythonプログラミング言語とライブラリ、およびMetaTrader 5プラットフォームを使用して実装されます。
市場はますます複雑になっています。今日、それはアルゴリズムの戦いに変わりつつあります。取引高の95%以上はロボットによって生み出されています。
次のステップは機械学習です。これらは強力なAIではありませんが、単純な線形アルゴリズムでもありません。機械学習モデルは困難な状況でも利益を上げることができます。機械学習を取引システムに応用するのは興味深いものです。ニューラルネットワークのおかげで、取引ロボットはビッグデータを分析し、パターンを見つけ、値動きを予測します。
データの収集、処理、サンプルの拡大、特徴量エンジニアリング、モデルの選択と訓練、Pythonを使った取引システムの作成、取引のモニタリングといった、取引ロボットの開発サイクルについて見ていきます。
Pythonでの作業には、機械学習の分野でのスピード、特徴量の選択と生成能力といった利点があります。ONNXにモデルをエクスポートするには、Pythonとまったく同じ特徴量生成ロジックが必要ですが、これは容易ではありません。Pythonを使用したオンライン取引を選択したのはこのためです。
作者: Yevgeniy Koshtenko