Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 479
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Bem, então não posso ajudar - o problema tem de ser reproduzido antes de poder ser resolvido.
Você pode tentar usar oEventSetTimer para atraso- leia o indicador alguns segundos após a barra aparecer.
Obrigado pela recomendação.
Posso usá-lo não em alguns segundos, mas em cerca de 30 segundos? Como fazer isso?
Podes fazê-lo em 30 segundos em vez de alguns segundos? E como é que se faz isso?
Sim, você pode. Procure por indicadores na base de código no seu exemplo.
No que diz respeito à minha pergunta, presumo que não haja especialistas????
Alguém usa APi de Nvidea. Acabei de olhar em volta no outro dia em termos de cartões, e vejo que a empresa faz cartões para mineração, sem conectores de vídeo.
Alguém usa APi de Nvidea. Acabei de ver o plano do cartão no outro dia, vejo que a empresa faz cartões para mineração, sem conectores de vídeo.
Esqueci-me, e foi lançado algum API, ou seja, CUDA
Há muita nvidia api's por aí.
O OpenCL é um padrão popular, você precisa escrever um código C personalizado. É suportada tanto pela Nvidia como pela AMD, você pode até instalar a biblioteca para processadores cpu em vez da placa de vídeo. Eu uso na biblioteca R viahttps://cran.r-project.org/web/packages/OpenCL/index.html.
O MT5 também pode fazer isto.
A CUDA é uma espécie de biblioteca estritamente nvidiosa, e por exemplo, os visos AMD não a suportam. O objetivo é pegar um código C++ normal e compilá-lo para que seja executado na placa gráfica. Talvez haja restrições nas funções permitidas, não entrei em detalhes.
CUDNN é uma api e bibliotec do motor neural baseado em CUDA.
Existe tal neurônio MXNET, ele suporta todas essas tecnologias, você pode usá-lo para testar o vídeohttps://mxnet.incubator.apache.org/get_started/install.html
Ajude-me a entender o processo :)
Usando um classificador linear como exemplo. Suponha que ensinamos algo ao classificador, alimentamos aumentos de preço de 0 a 1 a 2 saídas, onde 0,5 não é sinal (a soma das saídas é sempre igual a uma)
Se simplesmente traçarmos uma linha de regressão, por exemplo, de acordo com os preços, os maiores aumentos de preços ficarão mais longe da linha, os menores mais próximos, ou seja, se as saídas do classificador forem 0,9; 0,1, o incremento positivo ficará longe da linha, ou seja, o sinal 0,9 será mais forte do que o sinal 0,6 para comprar
E se tomarmos uma rede neural com classificação não linear, as saídas mostrarão a força do sinal ou mostrarão apenas o grau de pertença a 1 de 2 classes e não mais
Isto é, se esta condição será cumprida:
Parece-me que nesta situação já metade dos principiantes, tendo um mau conhecimento da matriz, falhará... Porque o grau de pertença a esta ou aquela classe, intuitivamente, irá falar de maior/menos força de sinal. Mas é realmente assim e não é melhor criar mais classes para distribuir os valores de incremento em, digamos, %, então obter um valor em uma ou outra classe (uma de 10, digamos) já vai dizer exatamente o valor de incremento.Ajude-me a entender o processo :)
Usando um classificador linear como exemplo. Suponhamos que ensinamos algo ao classificador e aos aumentos de preços de fornecimento de 0 a 1 para as saídas, onde 0,5 não é um sinal
Se simplesmente traçarmos uma linha de regressão, por exemplo, de acordo com os preços, então os incrementos de preços maiores afastar-se-ão mais da linha e os menores aproximar-se-ão dela. Isto significa que se as saídas do classificador mostrarem 0,9; 0,1, o incremento positivo ficará longe da linha, ou seja, o sinal 0,9 será mais forte do que o sinal 0,6 para comprar
E se tomarmos uma rede neural com classificação não linear, as saídas mostrarão a força do sinal ou mostrarão apenas o grau de pertença a 1 de 2 classes e não mais
Isto é, se esta condição será cumprida:
Entenda: a linha é o limite (no caso mais simples, o valor médio). Quanto mais próximos os preços incrementais estiverem do limite, menos diferem da média, embora em valor absoluto possam não ser de todo pequenos. (para esta formulação do problema)
Entenda: a linha é um limite (no caso mais simples, o valor médio). Quanto mais próximos os preços incrementais estiverem do limite, menos eles diferem da média, embora em termos absolutos eles possam não ser pequenos em absoluto. (para esta formulação do problema)
Ou seja, pelo grau em que a meta pertence à classe não pode ser concluída sobre a mudança absoluta, 0,9 não significará que o incremento de preço será maior do que no caso de 0,6
Ou seja, o grau em que o alvo pertence a uma classe não pode ser usado para inferir uma mudança absoluta, 0,9 não significará que o incremento de preço será maior do que no caso de 0,6
Mais uma vez, isto depende de como a classificação é construída. No exemplo acima, a classificação foi baseada na distância da linha central (limite) sem levar em conta o valor absoluto do incremento. Se o valor absoluto de incremento fosse introduzido, a classificação seria, em princípio, diferente. A sua escala também será diferente.