Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2936
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
Bem, ele diz: versão do ONNX = 1.2.1; versão do opset = 7. Não está claro o que é, mas obviamente suas configurações não atendem a esses requisitos.
Meu sistema: Windows 10 build 19045. De acordo com atabela, ele deve funcionar (1.2.2 > 1.2.1 e 19045 > 19041).
Com base na segunda linha da tabela: Windows 10, versão 2004 (build 19041) ONNX version = 1.2.2, 1.3 e 1.4 opset version = 7, 8 e 9.
PS. Talvez o problema seja o fato de eu ter a versão Home do Windows.Eu não encontrei tal coisa. Na lista de projetos públicos com a letra O, tenho apenas um projeto - o seu projeto OpenCL.Seascape
Não consegui encontrar nenhum. Na lista de projetos públicos com a letra O, tenho apenas um projeto - o seu projeto OpenCL.Seascape
Já disponível:
Dentro de um treinamento de modelo simples em Python com geração model.onnx, inversão Python e inversão em MQL5.
Na versão beta do MT5 de ontem, cometemos um pequeno erro na função OnnxRun; amanhã vamos corrigi-lo e publicá-lo.
Já disponível:
Por dentro de um treinamento de modelo simples em Python com geração model.onnx, inversão em Python e inversão em MQL5.
Na versão beta do MT5 de ontem, cometemos um pequeno erro na função OnnxRun. Amanhã, vamos corrigi-lo e enviá-lo para você
Como você disse, ele apresenta o erro: failed, OnnxSetInputShape error 4024.
Não entendo onde a matriz do modelo é declarada e definida. No arquivo python?
Como você disse, ele apresenta o erro: failed, OnnxSetInputShape error 4024
Não entendo onde a matriz do modelo é declarada e definida. Em um arquivo python?
Veja nos registros qual versão da API do ONNX está definida:
Coloque a versão mais recente das bibliotecas ONNX Runtime 1.14 do arquivo (elas são assinadas pela Microsoft) na raiz do terminal, ao lado dos arquivos exe, e tente novamente.
Agora há um erro na verificação de parâmetros:
ONNX.Price.Prediction (EURUSD,H1) failed, OnnxRun error 5807
O modelo de matriz como nome de arquivo curto apareceu automaticamente quando você adicionou recursos ao projeto:
Veja nos registros qual versão da API do ONNX está sendo definida:
Coloque a versão mais recente das bibliotecas do ONNX Runtime 1.14 do arquivo (elas são assinadas pela Microsoft) na raiz do terminal, ao lado dos arquivos exe, e tente novamente.
Agora há um erro na verificação dos parâmetros:
Antes de copiar as bibliotecas do seu arquivo estava no registro:
Depois de copiar as bibliotecas no registro:
e na guia experts:
O MO diz para fechar as posições vendidas no judeu e procurar uma compra...
Há uma boa chance de um aumento por 2-3 dias
Bem, exatamente como eu pedi...
Ele estará disponível no mercado e também no testador, incluindo a Cloud Network.
O ONNX Runtume será reescrito e reprojetado para não depender de bibliotecas de sistema desatualizadas.
Os arquivos ONNX são facilmente incluídos em projetos, criptografados e compactados dentro de arquivos EX5. Você obtém robôs limpos a partir de um único arquivo.
Esquema de operação:
Como você faz a sondagem dos modelos? No momento, estou pesquisando no Python TensorFlow, mas aqui como?
Já disponível:
Por dentro de um treinamento de modelo simples em Python com geração model.onnx, inversão em Python e inversão em MQL5.
Na versão beta do MT5 de ontem, cometemos um pequeno erro na função OnnxRun. Amanhã, vamos corrigi-lo e enviá-lo para você
Estou confuso.
Como você faz a sondagem dos modelos? Agora estou pesquisando no Python TensorFlow, mas aqui como?
Onde estão esses projetos? Como entrar neles?
Vá para o editor e procure no painel inferior "Public Projects" (Projetos públicos), nele você verá "ONNX.Price.Prediction".
No menu de contexto do projeto, clique em Join.
O projeto tem um script Python de treinamento e um modelo pronto em model.onnx
Para executar o treinamento, instale o Python (3.10, por exemplo), forneça os pacotes e clique em Compile diretamente no MetaEditor no arquivo PricePredictionTraining.py - o treinamento será iniciado.
python.exe -m pip install --upgrade pip pip install --upgrade tensorflow pip install --upgrade pandas pip install --upgrade scikit-learn pip install --upgrade matplotlib pip install --upgrade tqdm pip install --upgrade metatrader5 pip install --upgrade onnx==1.12 pip install --upgrade tf2onnx
Você pode executar a previsão executando o arquivo PricePrediction.py ao compilar:
Para obter informações, o MetaEditor pode:
Os compiladores são configurados em Ferramentas -> Opções -> Compiladores: