트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2660 1...265326542655265626572658265926602661266226632664266526662667...3399 새 코멘트 Maxim Dmitrievsky 2022.07.12 08:53 #26591 mytarmailS #: 네, 데모에 대해... 거래가 수동인지 알고리즘인지 알고리즘이 어떻게 결정하는지 궁금하고 명확하지 않습니다. 거래 ID를 통해 마커가 있습니다. mytarmailS 2022.07.12 08:58 #26592 Maxim Dmitrievsky #:트랜잭션 ID를 살펴보면 표시가 있습니다. 트랜잭션 식별자란 무엇인가요? Maxim Dmitrievsky 2022.07.12 09:06 #26593 mytarmailS #: 거래 식별자란 무엇인가요? 거래가 수작업으로 개설되었는지 여부를 나타내는 메모입니다. 다른 옵션에는 어떤 것이 있나요? ) mytarmailS 2022.07.12 09:15 #26594 Maxim Dmitrievsky #:손으로 열었는지 여부를 표시합니다. 다른 옵션에는 어떤 것이 있나요? ))) 옵션이 있습니다. Renat Fatkhullin 2022.07.14 18:53 #26595 새로운 메타트레이더 5 빌드 3360 플랫폼 베타 릴리스 발표 : OpenCL의 플로트 및 수학 함수, 머신러닝을 위한 활성화 및 손실 메서드에 대한 발표를 살펴보시기 바랍니다. 우리는 이미 내장 데이터 유형 벡터, 벡터(템플릿 벡터<더블> 벡터<플로트>), 행렬, 행렬f, 복소수의 도입과 수학 함수의 대규모 확장에 대해 많은 작업을 수행했습니다. 이미 MQL5는 신경망과 행렬 연산을 기본적이고 빠르게 작성하는 데 편리해졌습니다. 그리고 OpenCL에서 확장된 지원을 제공합니다. 또한 강력한 머신 러닝 엔진을 MQL5 언어로 네이티브 구현하기 위한 준비 작업도 완료했습니다. 이를 통해 플랫폼에서 직접 본격적인 ML 시스템을 작성할 수 있게 될 것입니다. 트레이딩을 위한 ONNX 학습 MetaTrader 5 플래폼 업데이트 트레이딩에서 OpenCL Maxim Dmitrievsky 2022.07.14 21:14 #26596 Renat Fatkhullin #:메타트레이더 5 빌드 3360 플랫폼 베타의 새로운 릴리스 발표 : OpenCL의 플로트 및 머신러닝을 위한 수학 함수, 활성화 및 손실 방법을 살펴보세요. 내장 데이터 유형 벡터, 벡터(템플릿 벡터<더블> 벡터<플로트>), 행렬, 행렬f, 복소수 및 수학 함수의 대규모 확장에 대해 이미 많은 작업을 수행했습니다. 이미 MQL5는 신경망과 행렬 연산을 기본적이고 빠르게 작성하는 데 편리해졌습니다. 그리고 OpenCL에서 확장된 지원으로. 또한 강력한 머신 러닝 엔진을 MQL5 언어로 네이티브 구현하기 위한 준비 작업도 완료했습니다. 이를 통해 플랫폼에서 직접 본격적인 ML 시스템을 작성할 수 있게 될 것입니다. 약 10년 전만 해도 모두가 숨을 헐떡였겠지만, 지금은 이렇게 되었습니다. 이제 모델을 MQL로 이전할 수 있는 가능성은 더 중요한 이벤트로 간주되며, 이는 혁신의 긍정적 효과를 손상시키지 않습니다. Renat Fatkhullin 2022.07.14 22:30 #26597 Maxim Dmitrievsky #: 약 10년 전만 해도 모두가 숨을 헐떡였을 텐데, 이제 그들은 '음, 음, 음, 음 . 이제 저는 혁신의 긍정적 효과를 훼손하지 않는 MQL로의 모델 이전 가능성을 더 중요한 이벤트로 보고 있습니다. 다양한 표준 수학 함수가 포함된 네이티브 행렬과 벡터의 가용성은 알고리즘 트레이딩 기능의 획기적인 발전을 위한 필수 기반입니다. 그리고 우리는 해냈습니다. 100% 지원되지는 않지만 ONNX 모델 가져오기도 예비 개발 단계에 있습니다. 안타깝게도 온넥스 파일을 100% 완벽하게 가져올 수 있는 패키지는 거의 없습니다. 현재로서는 기존 시스템에서 연구 개발을 하는 것이 확실히 더 편리하고 생산적입니다. 하지만 타사 라이브러리를 사용하지 않고도 onnx 모델을 통해 실행을 포팅할 수 있습니다. ML 엔진이 추가되면 MQL5에서 직접 연구 개발을 수행할 수 있게 됩니다. 이것이 바로 다음 단계의 도약입니다. Maxim Dmitrievsky 2022.07.15 03:40 #26598 Renat Fatkhullin #:대규모 자체 수학 함수 세트가 포함된 네이티브 행렬과 벡터의 가용성은 알고리즘 트레이딩 기능의 도약을 위한 필수 기반입니다. 그리고 우리는 해냈습니다. 아직 100% 지원되지는 않지만 ONNX 모델 가져오기도 예비 개발 단계에 있습니다. 안타깝게도 onnx 파일을 100% 완벽하게 가져올 수 있는 패키지는 거의 없습니다. 지금은 기존 시스템에서 연구 개발을 하는 것이 더 편리하고 생산적인 것은 분명합니다. 하지만 타사 라이브러리를 사용하지 않고도 onnx 모델을 통해 성능을 전송할 수 있습니다. ML 엔진이 추가되면 MQL5에서 직접 연구 개발을 할 수 있게 됩니다. 이것은 다음 단계의 도약입니다. 저는 파이토치에서 수행되는 방식과 다소 유사한 이 접근 방식, 즉 행렬/텐서 위에 ML을 위한 다양한 함수가 구현되는 방식이 마음에 듭니다. 매우 편리합니다. 다양한 디자인을 조합할 수 있습니다. Renat Akhtyamov 2022.07.15 03:55 #26599 Maxim Dmitrievsky #: 약 10년 전만 해도 모두가 숨을 헐떡였을 텐데, 이제는 . 이제 저는 모델을 MQL로 이전할 수 있는 가능성을 더 중요한 이벤트로 보고 있으며, 이는 혁신의 긍정적인 효과를 훼손하지 않습니다. 10년 전이었다면 이렇게 숨을 헐떡이지 않았을 겁니다. 복소수가 사용되기 때문에 아무도 푸리에 변환을 제대로 묘사 할 수 없었습니다. 그들은 그것을하고 지표의 끝이 왜곡되었다고 신음합니다. 그들은 수학 연구의 관점에서 길을 열었습니다. 그것은 정상이며 심지어 슈퍼입니다. mytarmailS 2022.07.15 07:02 #26600 멋진 기사 https://pair-code.github.io/understanding-umap/ 1...265326542655265626572658265926602661266226632664266526662667...3399 새 코멘트 트레이딩 기회를 놓치고 있어요: 무료 트레이딩 앱 복사용 8,000 이상의 시그널 금융 시장 개척을 위한 경제 뉴스 등록 로그인 공백없는 라틴 문자 비밀번호가 이 이메일로 전송될 것입니다 오류 발생됨 Google으로 로그인 웹사이트 정책 및 이용약관에 동의합니다. 계정이 없으시면, 가입하십시오 MQL5.com 웹사이트에 로그인을 하기 위해 쿠키를 허용하십시오. 브라우저에서 필요한 설정을 활성화하시지 않으면, 로그인할 수 없습니다. 사용자명/비밀번호를 잊으셨습니까? Google으로 로그인
네, 데모에 대해...
거래 ID를 통해 마커가 있습니다.
트랜잭션 ID를 살펴보면 표시가 있습니다.
거래 식별자란 무엇인가요?
거래가 수작업으로 개설되었는지 여부를 나타내는 메모입니다.
다른 옵션에는 어떤 것이 있나요? )손으로 열었는지 여부를 표시합니다.
다른 옵션에는 어떤 것이 있나요? )새로운 메타트레이더 5 빌드 3360 플랫폼 베타 릴리스 발표 : OpenCL의 플로트 및 수학 함수, 머신러닝을 위한 활성화 및 손실 메서드에 대한 발표를 살펴보시기 바랍니다.
우리는 이미 내장 데이터 유형 벡터, 벡터(템플릿 벡터<더블> 벡터<플로트>), 행렬, 행렬f, 복소수의 도입과 수학 함수의 대규모 확장에 대해 많은 작업을 수행했습니다.
이미 MQL5는 신경망과 행렬 연산을 기본적이고 빠르게 작성하는 데 편리해졌습니다. 그리고 OpenCL에서 확장된 지원을 제공합니다.
또한 강력한 머신 러닝 엔진을 MQL5 언어로 네이티브 구현하기 위한 준비 작업도 완료했습니다. 이를 통해 플랫폼에서 직접 본격적인 ML 시스템을 작성할 수 있게 될 것입니다.
메타트레이더 5 빌드 3360 플랫폼 베타의 새로운 릴리스 발표 : OpenCL의 플로트 및 머신러닝을 위한 수학 함수, 활성화 및 손실 방법을 살펴보세요.
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이미 MQL5는 신경망과 행렬 연산을 기본적이고 빠르게 작성하는 데 편리해졌습니다. 그리고 OpenCL에서 확장된 지원으로.
또한 강력한 머신 러닝 엔진을 MQL5 언어로 네이티브 구현하기 위한 준비 작업도 완료했습니다. 이를 통해 플랫폼에서 직접 본격적인 ML 시스템을 작성할 수 있게 될 것입니다.
약 10년 전만 해도 모두가 숨을 헐떡였을 텐데, 이제 그들은 '음, 음, 음, 음
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다양한 표준 수학 함수가 포함된 네이티브 행렬과 벡터의 가용성은 알고리즘 트레이딩 기능의 획기적인 발전을 위한 필수 기반입니다. 그리고 우리는 해냈습니다.
100% 지원되지는 않지만 ONNX 모델 가져오기도 예비 개발 단계에 있습니다. 안타깝게도 온넥스 파일을 100% 완벽하게 가져올 수 있는 패키지는 거의 없습니다.
현재로서는 기존 시스템에서 연구 개발을 하는 것이 확실히 더 편리하고 생산적입니다. 하지만 타사 라이브러리를 사용하지 않고도 onnx 모델을 통해 실행을 포팅할 수 있습니다.
ML 엔진이 추가되면 MQL5에서 직접 연구 개발을 수행할 수 있게 됩니다. 이것이 바로 다음 단계의 도약입니다.
대규모 자체 수학 함수 세트가 포함된 네이티브 행렬과 벡터의 가용성은 알고리즘 트레이딩 기능의 도약을 위한 필수 기반입니다. 그리고 우리는 해냈습니다.
아직 100% 지원되지는 않지만 ONNX 모델 가져오기도 예비 개발 단계에 있습니다. 안타깝게도 onnx 파일을 100% 완벽하게 가져올 수 있는 패키지는 거의 없습니다.
지금은 기존 시스템에서 연구 개발을 하는 것이 더 편리하고 생산적인 것은 분명합니다. 하지만 타사 라이브러리를 사용하지 않고도 onnx 모델을 통해 성능을 전송할 수 있습니다.
ML 엔진이 추가되면 MQL5에서 직접 연구 개발을 할 수 있게 됩니다. 이것은 다음 단계의 도약입니다.
약 10년 전만 해도 모두가 숨을 헐떡였을 텐데, 이제는
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그것은 정상이며 심지어 슈퍼입니다.