Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2440
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Está a funcionar. Tanto quanto sei, pip é melhor não usar
A função não é assim tão simples e desconhece-se como os seus dados são representados :-)
Não sei, existem 11 linhas de código com aspas, a versão anterior tinha 4 linhas de código ao todo
Dados - Matriz com valores numéricos + nomes de colunas no cabeçalho.
Tanto quanto eu entendi, só há comparação com uma constante, é por isso que é paralelo.
Não, deve ser capaz de levar quaisquer transformações como x>y , x!=y , x>0.5, x>y*2, x>y^2 ..... plus && || operadores...
Eu tenho uma pergunta não sobre a máquina, mas sobre a viabilidade de usar MQL como "player" para scripts Python. A MQL suporta toda a funcionalidade da serpente ou scripts que podem ser executados com algumas limitações?
Não, não há sentido nisso.
O script em Python é iniciado em seu intérprete e o terminal só mostrará o log, este início não dará nenhuma "vantagem".
Você não pode enviar quaisquer dados para o script, por exemplo on_tick() event, e obter a resposta do script. Só é possível solicitar dados do script em execução, e enviar comandos de volta.
Consequentemente, todas as ligações do terminal não funcionam, e o roteiro não pode ser executado com um testador de estratégia.
Não sei, existem 11 linhas de código com aspas, a versão anterior tinha 4 linhas de código em absoluto
Dados - Matriz com valores numéricos + cabeçalho com nomes de colunas
Não, deve ser capaz de engolir qualquer torção como x>y , x!=y , x>0.5 , x>y*2 , x>y^2 ..... plus && || operadores...
se você sabe C/C++ muito bem e velocidade é importante, você poderia tentar TCC (Tiny C Compiler)
Uma de suas características, além de ser pequena: você pode escrever texto da função C dentro do seu programa e ele irá compilá-lo, dllá-lo e plugá-lo. Podes usá-lo imediatamente.
Esta é a técnica utilizada por Lua, Python, Tcl em seus módulos (em módulos TCC).
Você também tem que pesquisar no Google, há algumas informações, mas são muito "estreitas" e você nunca vai encontrá-las atualizadas. Mesmo o repositório real :-)
Se você sabe C/C++ muito bem e velocidade é importante, você pode tentar TCC (Tiny C Compiler).
Uma de suas características, além de ser pequena, é que você pode escrever funções C no seu programa e ele as compilará, fará uma dll e as conectará. Podes usá-lo imediatamente.
Esta é a técnica utilizada por Lua, Python, Tcl em seus módulos (em módulos TCC).
Você também tem que pesquisar no Google, há algumas informações, mas são muito "estreitas" e você nunca vai encontrá-las atualizadas. Mesmo o repositório real :-)
se você conhece C/C++ muito bem.
Eu não sei um pouco, é essa a questão.
Já dissemos que estamos a avançar para a implementação da aprendizagem de máquinas na MQL5.
Em breve iremos lançar suporte nativo para números complexos (prontos), vetores de velocidade e matrizes. Esta é exatamente a funcionalidade nativa do idioma, não as bibliotecas.
Em seguida, incluiremos um grande conjunto de mecânica ML e daremos funcionalidade semelhante ao TensorFlow. Isto permitirá escrever robôs nativos a um nível completamente diferente.
Já dissemos que estamos a avançar para a implementação da aprendizagem de máquinas na MQL5.
Em breve iremos lançar suporte nativo para números complexos (prontos), vetores de velocidade e matrizes. Esta é exatamente a funcionalidade nativa do idioma, não as bibliotecas.
Em seguida, incluiremos um grande conjunto de mecânica ML e daremos funcionalidade semelhante ao TensorFlow. Isto permitirá escrever robôs nativos a um nível completamente diferente.
Tanto quanto sei, os vetores nativos e as matrizes serão os novos tipos.
Eles serão suportados no OpenCL ?
Ou talvez devesse haver uma tecnologia especial própria no OpenCL.
Segundo entendi, os vetores nativos , as matrizes serão os novos tipos.
Eles serão suportados no OpenCL ?
Ou o OpenCL terá de ter a sua própria tecnologia de escrita.
Planejamos aplicar o OpenCL de forma automática e transparente às operações matriciais e ML.
Na verdade vamos espremer o máximo sem usar toneladas de CUDA monstruosamente configuráveis e bibliotecas de fluxo tensor.