트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 3235

[Andrey Dik]

이제 베이직 팬들이 나와서 "베이직도 중요해요!" 플래카드를 흔들기 시작할 거예요.

그리고 e라스타들은 이미 손을 흔들고 있습니다.....

[Renat Akhtyamov]

웹사이트에 올라온 지 오래됐는데 왜 귀찮게 하나요?

ONNX 커뮤니티의 가상 회의는 소개로 시작되었습니다 - 자동 거래 시스템 - MQL5

//이 스레드만 읽으셨나요? ;)

[Aleksey Vyazmikin]

Aleksey Nikolayev #:
Google onnx.

감사합니다.

여러 표준 함수는 지원되지만 자체 작성 함수는 지원되지 않는다는 점을 올바르게 이해했나요?

[Aleksey Nikolayev]

Aleksey Vyazmikin #:

감사합니다.

여러 표준 함수는 지원되지만 자체 작성 함수는 지원되지 않는다는 점을 올바르게 이해했나요?

Google(또는 CHATGPTit) onnx를 처음부터 다시 작성해야 합니다. 저는 AI를 대체할 수 있는 능력이 부족합니다.

[Aleksey Vyazmikin]

Aleksey Nikolayev #:
Google(또는 CHATGRTit)을 처음부터 다시 시작합니다. 형편없는 AI 대체품을 만들었습니다.

ChatGPT:

"
ONNX(오픈 신경망 교환)는 서로 다른 딥 러닝 프레임워크와 도구 간에 모델을 저장하고 전송하도록 설계된 딥 러닝 모델 교환 형식입니다. ONNX의 기본 아이디어는 모델이 어떻게 만들어졌는지에 관계없이 모델을 표현하기 위한 공통 형식을 제공하는 것입니다.

ONNX는 임의의 사용자 정의 함수나 코드를 저장하도록 설계되지 않았습니다. 컨볼루션, 풀링, 활성화 등과 같은 표준 딥 러닝 연산에서 지원되는 레이어와 연산으로 구성된 계산 그래프로 표현할 수 있는 모델을 표현하도록 설계되었습니다.

딥 러닝 모델에 통합하여 ONNX 형식으로 저장하려는 사용자 정의 함수가 있는 경우, ONNX 지원 연산과 레이어를 사용하여 함수를 구현하거나 계산 그래프로 다시 작성해야 할 수 있습니다. 프로그래밍 언어로 작성된 사용자 코드나 함수는 표준 연산을 사용하여 이 그래프의 일부로 표현해야 합니다.

"

[Aleksey Nikolayev]

Aleksey Vyazmikin #:

ChatGPT:

"
ONNX(오픈 신경망 교환)는 서로 다른 딥 러닝 프레임워크와 도구 간에 모델을 저장하고 전송하도록 설계된 딥 러닝 모델 교환 형식입니다. ONNX의 기본 아이디어는 모델이 어떻게 만들어졌는지에 관계없이 모델을 표현하는 공통 형식을 제공하는 것입니다.

ONNX는 임의의 사용자 정의 함수나 코드를 저장하도록 설계되지 않았습니다. 컨볼루션, 풀링, 활성화 등과 같은 표준 딥 러닝 연산에서 지원되는 레이어와 연산으로 구성된 계산 그래프로 표현할 수 있는 모델을 표현하도록 설계되었습니다.

딥 러닝 모델에 통합하여 ONNX 형식으로 저장하려는 사용자 정의 함수가 있는 경우, ONNX 지원 연산과 레이어를 사용하여 함수를 구현하거나 계산 그래프로 다시 작성해야 할 수 있습니다. 프로그래밍 언어로 작성된 사용자 코드나 함수는 표준 연산을 사용하여 이 그래프의 일부로 표현해야 합니다.

"

지수이동평균(EMA)을 ONNX 형식으로 변환하려면 ONNX Python API를 사용하면 됩니다.

6

. 먼저 ONNX API를 사용하여 ONNX 모델을 만들어야 합니다. 그런 다음 모델에 EMA 계산을 추가할 수 있습니다. Python에서 EMA를 계산하는 한 가지 방법은 Pandas 라이브러리

1

2 를

사용하는 것입니다. Python에서 EMA 계산을 구현한 후에는 ONNX API를 사용하여 Python 코드를 ONNX 모델로 변환할 수 있습니다. 다음은 Pandas를 사용하여 EMA를 계산하는 Python 코드 예시입니다:

****************************

이것이 EMA에 대한 질문에 대한 AI의 답변의 시작입니다. 다시 한 번, 인간의 두뇌를 만드는 것에서 AI로 전환할 것을 촉구합니다.

[Aleksey Vyazmikin]

Aleksey Nikolayev #:

지수이동평균(EMA)을 ONNX 포맷으로 변환하려면 ONNX Python API를 사용하면 됩니다.

6

. 먼저 ONNX API를 사용하여 ONNX 모델을 만들어야 합니다. 그런 다음 모델에 EMA 계산을 추가할 수 있습니다. Python에서 EMA를 계산하는 한 가지 방법은 Pandas 라이브러리

1

2 를

사용하는 것입니다. Python에서 EMA 계산을 구현한 후에는 ONNX API를 사용하여 Python 코드를 ONNX 모델로 변환할 수 있습니다. 다음은 Pandas를 사용하여 EMA를 계산하는 Python 코드 예시입니다:

****************************

이것이 EMA에 대한 질문에 대한 AI의 답변의 시작입니다. 다시 한 번, 인간의 두뇌를 만드는 것에서 AI로 전환할 것을 촉구합니다.

저는 라이브러리의 함수가 아니라 제 자신의 함수에 관심이 있습니다. 그리고 AI는 탬버린 없이는 할 수 없다는 답을 주었습니다.

대답하고 싶지 않다면 담즙에 질식하는 대신 침묵하는 것이 좋습니다.

독성이 강한 가지.

[mytarmailS]

)))

그는 아름답다

[Maxim Dmitrievsky]

모든 것은 노드에 행렬 연산자가 있는 그래프로 인코딩됩니다. 초자연적인 것은 없습니다. 각 모델에는 이 형식에 대한 별도의 파서가 있습니다. 깃허브에 이러한 그래프를 시각적으로 만들거나 편집할 수 있는 프로그램이 있는데, netron을 기반으로 합니다.

[Aleksey Nikolayev]

Aleksey Vyazmikin #:

저는 라이브러리의 함수가 아니라 제 자신의 함수에 관심이 있습니다. 그리고 AI는 탬버린 없이는 불가능하다는 답을 주었습니다.

대답하고 싶지 않다면 담즙에 질식하는 대신 침묵하는 것이 좋습니다.

슈퍼 독성 지점.

무언가를 하고 싶은 사람은 기회를 찾고, 하고 싶지 않은 사람은 이유를 찾고 있습니다.

여러분 스스로가 스레드에 중독되어 참여자들이 여러분의 조작을 통해 "여러분의 이익을 위해 함께 일"하도록 강요하고 있습니다.