입력은 가격 데이터일 뿐입니다. 다른 장소가 아닌 한 곳에서 처리합니다. 터미널과 교육 패키지에서는 옳지 않습니다. 물론 역사적으로 터미널에서 처리 된 것을 가격이 포함 된 교육 패키지로 가져가는 것이 더 편리하지만 이것은 막 다른 길입니다. 지표는 물론 재 계산이 아닌 사전 계산으로 편리하지만 작업에서도 설정되어있는 것 같습니다.
일반적으로 기본 데이터를 받고 거래 환경을 관리하는 곳은 계산에 사용하기에 적합하지 않습니다.
올바르게 수행하는 방법은 다른 문제입니다. 학습된 모델을 연결하는 것이 얼마나 실현 가능한지, 즉 전처리를 어떻게 할 것인지에 대한 것입니다. 모델을 내보낸 후 파이썬이 없다고 가정합니다.
입력은 가격 데이터뿐입니다. 다른 곳이 아닌 한 곳에서 처리합니다. 터미널과 트레이닝 패키지에서는 그렇지 않습니다. 물론 역사적으로 터미널에서 처리 된 것을 가격과 함께 교육 패키지로 가져가는 것이 더 편리하지만 이것은 막 다른 길입니다. 지표는 물론 재 계산이 아닌 사전 계산으로 편리하지만 작업에서도 설정되어있는 것 같습니다.
일반적으로 기본 데이터를 얻고 거래 환경을 관리하는 곳은 계산에 사용하기에 적합한 장소가 아닙니다.
IMHO 모델은 트레이닝에만 사용해야 합니다. 트레이닝을 위한 행렬 생성은 다른 프로그램(예: 지표 및/또는 MT 전문가)에서 수행해야 합니다.
아니면 파이썬 코드가 mql5 코드에 산재되어 있는 프로그래밍 환경을 만들 수도 있습니다. 두 번째 옵션은 실현 가능성이 훨씬 낮아 보입니다.
MT로 데이터를 완전히 준비했습니다. 그리고 계산을 위한 행렬을 모델에 출력합니다(지금은 파일로 출력하지만 DLL을 통해 배열할 수도 있습니다). 모든 것이 이미 작동하고 있으며이를 위해 귀하가 제안한 옵션 중 어느 것도 고려할 동기가 없으며 지표를 복제하는 데 시간을 할애하는 것은 훨씬 적습니다.
제가 해결해야 할 상황을 설명했습니다. 가격과 파이썬의 모든 변환만으로 만족한다면 그러한 개념이 모델 전송을 전혀 사용하지 않는다는 것을 어떻게 의미하나요? 파이썬과 터미널에 대한 로직을 복제할 것을 제안하시나요?
분명히 데이터로 작업하려면 다리가 필요하고 지금은 파일을 통해서만 가능하지만 동기화는 다시 파일을 통해서만 가능하므로 문제가 가득합니다.
네, 맞습니다. 데이터 교환이 이전처럼 파일이나 소켓을 통해 이루어지면 터미널에서 파이썬을 실행하는 것이 무슨 소용이 있습니까? 파이썬이 아닌 전문가 조언자가 준비한 모델 폴링을위한 데이터가 있습니다. 즉, 데이터를 전송한 다음 결과를 다시 가져와야 합니다. 이러한 시나리오에서는 MT5와 파이썬의 통합을 사용하는 것이 의미가 없습니다.
Forester #: MT로 데이터를 완전히 준비했습니다. 그리고 모델에 계산을 위한 행렬을 제공합니다(지금은 파일로 제공하지만 DLL을 통해 배열로 할 수 있음). 모든 것이 이미 작동하고 있으며이를 위해 귀하가 제안한 옵션 중 어느 것도 고려할 동기가 없으며 지표를 복제하는 데 시간을 낭비하는 것이 훨씬 적습니다.
글쎄요, 저는 플랫폼 내부에서만 데이터 교환의 변형에 대해 썼습니다. 물론 실제로는 모두 데이터 분석 도구와 TS 간에 플랫폼 외부(파일, 소켓 등)에서 데이터를 교환하는 방법을 사용합니다.
입력은 가격 데이터일 뿐입니다. 다른 장소가 아닌 한 곳에서 처리합니다. 터미널과 교육 패키지에서는 옳지 않습니다. 물론 역사적으로 터미널에서 처리 된 것을 가격이 포함 된 교육 패키지로 가져가는 것이 더 편리하지만 이것은 막 다른 길입니다. 지표는 물론 재 계산이 아닌 사전 계산으로 편리하지만 작업에서도 설정되어있는 것 같습니다.
일반적으로 기본 데이터를 받고 거래 환경을 관리하는 곳은 계산에 사용하기에 적합하지 않습니다.
올바르게 수행하는 방법은 다른 문제입니다. 학습된 모델을 연결하는 것이 얼마나 실현 가능한지, 즉 전처리를 어떻게 할 것인지에 대한 것입니다. 모델을 내보낸 후 파이썬이 없다고 가정합니다.
이를 올바르게 수행하는 방법은 또 다른 문제입니다. 학습된 모델을 연결하는 것이 얼마나 가능한지, 즉 전처리를 어떻게 할 것인지에 대해 여전히 고민하고 있습니다. 모델을 내보낸 후 파이썬이 없다고 가정합니다.
모델은 원시 입력 데이터를 받아 스스로 전처리를 수행해야 합니다. 이를 위해 파이프라인이라는 개념이 만들어졌습니다. 예를 들어 ONNX 형식의 특징 중 하나는 전체 파이프라인을 하나의 파일에 담을 수 있다는 것입니다.
모델은 원시 입력 데이터를 받아 자체적으로 전처리를 수행해야 합니다. 이를 위해 파이프라인이라는 개념이 발명되었습니다. 예를 들어 ONNX 형식의 특징 중 하나는 전체 파이프라인을 하나의 파일에 담을 수 있다는 것입니다.
지그재그, MA 및 기타 표준 및 비표준 지표의 모델 계산에 밀어 넣고 다른 설정으로 복제 하시겠습니까? ONNX는 ZZ 변형 중 하나 이상을 수행할 수 있으며, 최소한 표준 지표는 몇 개나 있나요?
예....
그렇다면 MT가 필요하지 않습니다. API를 사용하여 작업 할 수 있습니다. 거기에도 가격과 거래 명령 만 있습니다.
입력은 가격 데이터뿐입니다. 다른 곳이 아닌 한 곳에서 처리합니다. 터미널과 트레이닝 패키지에서는 그렇지 않습니다. 물론 역사적으로 터미널에서 처리 된 것을 가격과 함께 교육 패키지로 가져가는 것이 더 편리하지만 이것은 막 다른 길입니다. 지표는 물론 재 계산이 아닌 사전 계산으로 편리하지만 작업에서도 설정되어있는 것 같습니다.
일반적으로 기본 데이터를 얻고 거래 환경을 관리하는 곳은 계산에 사용하기에 적합한 장소가 아닙니다.
지그재그, MA 및 기타 표준 및 비표준 지표의 모델 계산에 밀어 넣고 다른 설정으로 복제 하시겠습니까?
예 ...
그러면 MT가 필요하지 않습니다. API를 사용하여 작업 할 수 있습니다. 거기에도 가격과 거래 명령 만 있습니다.
아니면 파이썬 코드가 mql5 코드와 인터리빙되는 프로그래밍 환경을 만들 수도 있습니다. 두 번째 옵션은 실현 가능성이 훨씬 낮아 보입니다.
아니면 파이썬 코드가 mql5 코드에 산재되어 있는 프로그래밍 환경을 만들 수도 있습니다. 두 번째 옵션은 실현 가능성이 훨씬 낮아 보입니다.
제가 해결해야 할 상황을 설명했습니다. 가격과 파이썬의 모든 변환만으로 만족한다면 그러한 개념이 모델 전송을 전혀 사용하지 않는다는 것을 어떻게 의미하나요? 파이썬과 터미널에 대한 로직을 복제할 것을 제안하시나요?
분명히 데이터로 작업하려면 다리가 필요하고 지금은 파일을 통해서만 가능하지만 동기화는 다시 파일을 통해서만 가능하므로 문제가 가득합니다.
데이터 교환이 이전처럼 파일이나 소켓을 통해 이루어지면 터미널에서 파이썬을 실행하는 것이 무슨 소용이 있습니까?
파이썬이 아닌 전문가 조언자가 준비한 모델 폴링을위한 데이터가 있습니다. 즉, 데이터를 전송한 다음 결과를 다시 가져와야 합니다.
이러한 시나리오에서는 MT5와 파이썬의 통합을 사용하는 것이 의미가 없습니다.
MT로 데이터를 완전히 준비했습니다. 그리고 모델에 계산을 위한 행렬을 제공합니다(지금은 파일로 제공하지만 DLL을 통해 배열로 할 수 있음). 모든 것이 이미 작동하고 있으며이를 위해 귀하가 제안한 옵션 중 어느 것도 고려할 동기가 없으며 지표를 복제하는 데 시간을 낭비하는 것이 훨씬 적습니다.
글쎄요, 저는 플랫폼 내부에서만 데이터 교환의 변형에 대해 썼습니다. 물론 실제로는 모두 데이터 분석 도구와 TS 간에 플랫폼 외부(파일, 소켓 등)에서 데이터를 교환하는 방법을 사용합니다.
표준 및 비표준 지표를 모델에 밀어 넣어 지그재그, MA 등을 계산하고 다른 설정으로 복제 하시겠습니까? ONNX는 ZZ 변형 중 하나 이상을 수행할 수 있으며, 최소한 표준 지표는 몇 개나 있나요?
예....
그렇다면 MT가 필요하지 않습니다. API를 사용하여 작업 할 수 있습니다. 거기에도 가격과 거래 명령 만 있습니다.
IMHO 모델은 트레이닝만 처리해야 합니다. 트레이닝을 위한 행렬 생성은 다른 프로그램(예: 지표 및/또는 MT 전문가)에서 수행해야 합니다.MT는 대규모 거래를 위한 것이 아니므로 계산 시간이 거래 주문에 미치는 영향의 위험을 무시할 수 있습니다. 그러나 이러한 위험에도 불구하고 MT의 틈새 시장은 큽니다)))) 사람들은 위험을 좋아합니다)
부스팅이 있는 나무의 분류 알고리즘에서 다음 공식이 어떻게 얻어지는지 설명해 주세요(PDF에 대한 링크 가능):
인터넷에서 찾을 수있는 모든 자료에서 공식은 마술처럼 "천장에서 가져온"것입니다.
나무 분류 알고리즘에서 다음 공식이 어떻게 얻어지는지 설명해 주세요(PDF로 링크 가능):
인터넷에서 찾을 수있는 모든 자료에서 공식은 마술처럼 "천장에서 가져온"것입니다.
말하기 어렵다 :) 수학적 계산은 다음 비디오에서 볼 수 있습니다.