Aleksey Terentev 나도 Keras에 들렀습니다. 두 가지 질문입니다. Keras에 어떤 백엔드를 사용하고 있습니까? MT에 어떻게 고정하시겠습니까? Tensorflow 백엔드를 사용하고 있습니다. MT의 경우 훈련된 모델을 사용하기 위해 C++로 DLL을 작성합니다. 그러나 Tensorflow용 헤더 파일이 있는 C++ 라이브러리를 얻는 것은 쉬운 일이 아닙니다. Kuras C++용 라이브러리는 전혀 없습니다.
Aleksey Terentev 나도 Keras에서 멈췄습니다. 두 가지 질문입니다. Keras에 어떤 백엔드를 사용하고 있습니까? MT에 어떻게 고정하시겠습니까? Tensorflow 백엔드를 사용하고 있습니다. MT의 경우 훈련된 모델을 사용하기 위해 C++로 DLL을 작성합니다. 그러나 Tensorflow용 헤더 파일이 있는 C++ 라이브러리를 얻는 것은 쉬운 일이 아닙니다. Kuras C++용 라이브러리는 전혀 없습니다.
백엔드는 아직 변경되지 않았습니다. 기본값은 Tensorflow입니다. 소문에 따르면 Theano는 더 빨리 배운다. 그러나 Windows, 특히 Anaconda에 설치하는 데 문제가 있었습니다.
MT4에서는 ML-Assistant 유틸리티를 사용합니다. 분류 작업을 수행하도록 설계되었습니다. 트레이딩의 경우 차트에 "가상 트레이딩" 기능이 있는 나만의 유틸리티가 있으므로 나중에 게시할 수 있습니다. 저는 ML 어시스턴트를 지원합니다. 이제 다음 버전을 준비 중입니다. 나는 외부 도구, 빠른 테스트 및 MO 모델 디버깅의 편의를 위해 특별히 수행했습니다.
MT4에서는 ML-Assistant 유틸리티를 사용합니다. 분류 작업을 수행하도록 설계되었습니다. 트레이딩의 경우 차트에 "가상 트레이딩" 기능이 있는 나만의 유틸리티가 있으므로 나중에 게시할 수 있습니다. 저는 ML 어시스턴트를 지원합니다. 이제 다음 버전을 준비 중입니다. 나는 외부 도구, 빠른 테스트 및 MO 모델 디버깅의 편의를 위해 특별히 수행했습니다.
굉장히 궁금한 것. 나는 R에 대한 특정 예를 원했습니다. 예를 들어 가장 단순한 rf(Random Forest) 중 하나인 MO 알고리즘을 실행하는 것입니다.
굉장히 궁금한 것. 나는 R에 대한 특정 예를 원했습니다. 예를 들어 가장 단순한 rf(Random Forest) 중 하나인 MO 알고리즘을 실행하는 것입니다.
불행히도, 나는 파이썬으로 일합니다. 그러나 나는 스크립트를 준비하는 원리를 설명할 수 있습니다. 1. 외부 스크립트를 시작할 때 유틸리티는 시작 매개변수를 전달합니다. InstrumentTimeframe + train/predict에 지정된 매개변수. 즉, 스크립트는 도구 및 TF 측면에서 보편적일 수 있습니다. 2. 스크립트에는 csv 파일의 위치에 대한 경로만 작성해야 합니다. 예: "@MT4@/mql4/files/ml-assistant" + 매개변수[0] + "_x.csv". 3. 기본 파일 "_x.csv" + "_y.csv"(기차) 및 "_xx.csv" -> "_yy.csv"(예측)에 대한 접미사
4. 매개변수 읽기, 파일에서 데이터 읽기 - 모든 데이터세트가 준비되었습니다. 5. 예측 파일을 훈련, 예측, 저장합니다(접미사 "_yy.csv" 포함). 6. ml-assistant 유틸리티는 예측을 읽고 차트에 표시합니다.
다음 버전으로 업데이트 시 블로그 글을 수정하여 설명을 좀 더 투명하게 하도록 노력하겠습니다. R 예제를 도와줄 수도 있습니다. 다른 사람들이 쉽게 시작할 수 있도록 몇 가지 코드를 추가하겠습니다.
Neeraj Bokde, Gualberto Asencio-Cortes and Francisco Martinez-Alvarez
cran.r-project.org
This section discusses about the examples to introduce the use of the PSF package and to compare it with auto.arima() and ets() functions, which are well accepted functions in the R community working over time series forecasting techniques. The data used in this example are ’nottem’ and ’sunspots’ which are the standard time series dataset...
파이썬을 제대로 연결하면 DLL을 통해 속도가 더 빨라질 거라고 생각합니다. RAM 디스크를 통해 파일을 통한 교환이 수행된다는 점을 제외하고는 모두 동일하게 디스크 작업이 느립니다. Python을 연결하기 위해 MQL5에 헤더 파일을 작성하기로 결정했습니다. Github에 코드를 게시하겠습니다.
Aleksey Terentev 나도 Keras에 들렀습니다. 두 가지 질문입니다. Keras에 어떤 백엔드를 사용하고 있습니까? MT에 어떻게 고정하시겠습니까? Tensorflow 백엔드를 사용하고 있습니다. MT의 경우 훈련된 모델을 사용하기 위해 C++로 DLL을 작성합니다. 그러나 Tensorflow용 헤더 파일이 있는 C++ 라이브러리를 얻는 것은 쉬운 일이 아닙니다. Kuras C++용 라이브러리는 전혀 없습니다.
Aleksey Terentev 나도 Keras에서 멈췄습니다. 두 가지 질문입니다. Keras에 어떤 백엔드를 사용하고 있습니까? MT에 어떻게 고정하시겠습니까? Tensorflow 백엔드를 사용하고 있습니다. MT의 경우 훈련된 모델을 사용하기 위해 C++로 DLL을 작성합니다. 그러나 Tensorflow용 헤더 파일이 있는 C++ 라이브러리를 얻는 것은 쉬운 일이 아닙니다. Kuras C++용 라이브러리는 전혀 없습니다.
백엔드는 아직 변경되지 않았습니다. 기본값은 Tensorflow입니다. 소문에 따르면 Theano는 더 빨리 배운다. 그러나 Windows, 특히 Anaconda에 설치하는 데 문제가 있었습니다.
MT4에서는 ML-Assistant 유틸리티를 사용합니다. 분류 작업을 수행하도록 설계되었습니다. 트레이딩의 경우 차트에 "가상 트레이딩" 기능이 있는 나만의 유틸리티가 있으므로 나중에 게시할 수 있습니다.
저는 ML 어시스턴트를 지원합니다. 이제 다음 버전을 준비 중입니다. 나는 외부 도구, 빠른 테스트 및 MO 모델 디버깅의 편의를 위해 특별히 수행했습니다.
추신. 강아지의 새해 복 많이 받으세요! =)
MT4에서는 ML-Assistant 유틸리티를 사용합니다. 분류 작업을 수행하도록 설계되었습니다. 트레이딩의 경우 차트에 "가상 트레이딩" 기능이 있는 나만의 유틸리티가 있으므로 나중에 게시할 수 있습니다.
저는 ML 어시스턴트를 지원합니다. 이제 다음 버전을 준비 중입니다. 나는 외부 도구, 빠른 테스트 및 MO 모델 디버깅의 편의를 위해 특별히 수행했습니다.
굉장히 궁금한 것. 나는 R에 대한 특정 예를 원했습니다. 예를 들어 가장 단순한 rf(Random Forest) 중 하나인 MO 알고리즘을 실행하는 것입니다.
굉장히 궁금한 것. 나는 R에 대한 특정 예를 원했습니다. 예를 들어 가장 단순한 rf(Random Forest) 중 하나인 MO 알고리즘을 실행하는 것입니다.
그러나 나는 스크립트를 준비하는 원리를 설명할 수 있습니다.
1. 외부 스크립트를 시작할 때 유틸리티는 시작 매개변수를 전달합니다. InstrumentTimeframe + train/predict에 지정된 매개변수.
즉, 스크립트는 도구 및 TF 측면에서 보편적일 수 있습니다.
2. 스크립트에는 csv 파일의 위치에 대한 경로만 작성해야 합니다. 예: "@MT4@/mql4/files/ml-assistant" + 매개변수[0] + "_x.csv".
3. 기본 파일 "_x.csv" + "_y.csv"(기차) 및 "_xx.csv" -> "_yy.csv"(예측)에 대한 접미사
4. 매개변수 읽기, 파일에서 데이터 읽기 - 모든 데이터세트가 준비되었습니다.
5. 예측 파일을 훈련, 예측, 저장합니다(접미사 "_yy.csv" 포함).
6. ml-assistant 유틸리티는 예측을 읽고 차트에 표시합니다.
다음 버전으로 업데이트 시 블로그 글을 수정하여 설명을 좀 더 투명하게 하도록 노력하겠습니다. R 예제를 도와줄 수도 있습니다. 다른 사람들이 쉽게 시작할 수 있도록 몇 가지 코드를 추가하겠습니다.
다음 은 내 Python 스크립트의 예입니다.
그건 그렇고, 링크를 유지하십시오 . 거기에서 Keras에 대한 많은 솔루션을 가져왔습니다.
혀로 긁는 시장 할머니도 있습니다.
똑똑한 사람들은 https://cran.r-project.org/web/packages/PSF/vignettes/PSF_vignette.html 키를 제공하며 "절대적으로"라는 단어를 더듬지 않습니다...
이에 대해 국회에는 기성 지표와 자문위원이 없다. 저는 최근 작업을 오픈 액세스에 게시하지 않았으며 앞으로도 게시하지 않을 것입니다.
그건 그렇고, NS를 MT에 조이는 것에 대해. 파이썬을 MT에 묶을 생각입니다. 그는 이것에 적응했습니다. 꼭 필요한가요? 요점은 Python에는 이미 만들어진 라이브러리가 많이 있다는 것입니다.
Aleksey Terentev 링크 주셔서 감사 합니다.
이에 대해 국회에는 기성 지표와 자문위원이 없다. 저는 최근 작업을 오픈 액세스에 게시하지 않았으며 앞으로도 게시하지 않을 것입니다.
그건 그렇고, NS를 MT에 조이는 것에 대해. 파이썬을 MT에 묶을 생각입니다. 그는 이것에 적응했습니다. 꼭 필요한가요? 요점은 Python에는 이미 만들어진 라이브러리가 많이 있다는 것입니다.
무언가를 계산해야 하는 경우 wine api를 통해 python 스크립트를 호출한 다음 결과를 파일에 덤프하고 봇으로 읽을 수 있습니다.
속도, 스크립트의 주기적 재시작 면에서 어떻게 될지 정말 모르겠습니다.
파이썬을 제대로 연결하면 DLL을 통해 속도가 더 빨라질 거라고 생각합니다. RAM 디스크를 통해 파일을 통한 교환이 수행된다는 점을 제외하고는 모두 동일하게 디스크 작업이 느립니다. Python을 연결하기 위해 MQL5에 헤더 파일을 작성하기로 결정했습니다. Github에 코드를 게시하겠습니다.