Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2660
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que outras opções existem? )Dê uma olhada no anúncio da nova versão Beta da plataforma MetaTrader 5 build 3360: Float em OpenCL e funções matemáticas, métodos de ativação e perda para aprendizado de máquina, por favor.
Já trabalhamos muito, tanto na introdução de tipos de dados embutidos vetor, vetor (bem como vetor modelado<double> vetor<float>), matriz, matrixf, complexo, quanto na grande expansão das funções matemáticas.
Agora, a MQL5 já se tornou conveniente para a escrita nativa e rápida de redes neurais e operações de matriz. E com suporte estendido em OpenCL.
Também fizemos um trabalho preparatório para implementar um poderoso mecanismo de aprendizado de máquina nativamente na linguagem MQL5. Isso nos permitirá escrever sistemas de ML completos diretamente na plataforma.
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Agora, a MQL5 já se tornou conveniente para a escrita nativa e rápida de redes neurais e operações de matriz. E com suporte estendido em OpenCL.
Também fizemos um trabalho preparatório para implementar um poderoso mecanismo de aprendizado de máquina nativamente na linguagem MQL5. Isso nos permitirá escrever sistemas de ML completos diretamente na plataforma.
Há cerca de 10 anos, todo mundo teria ficado boquiaberto, mas agora eles estão tipo, bem, bem, bem
.
A disponibilidade de matrizes e vetores nativos com um grande conjunto de funções matemáticas padrão é a base necessária para um avanço nos recursos de negociação de algoritmos. E nós conseguimos isso.
A importação de modelos onnx também está em desenvolvimento preliminar, embora sem 100% de suporte. Infelizmente, há poucos pacotes que podem importar 100% de qualquer arquivo onnx.
Certamente é mais conveniente e produtivo fazer pesquisa e desenvolvimento nos sistemas existentes no momento. Mas a execução pode ser transferida por meio de modelos onnx sem o uso de bibliotecas de terceiros.
Com a adição do mecanismo ML, será possível fazer pesquisa e desenvolvimento diretamente na MQL5. Esse é o próximo salto.
A disponibilidade de matrizes e vetores nativos com um grande conjunto de funções matemáticas internas é a base necessária para um salto nos recursos de comércio de algoritmos. E nós fizemos isso.
A importação de modelos onnx também está em desenvolvimento preliminar, embora sem 100% de suporte. Infelizmente, poucos pacotes podem importar 100% de qualquer arquivo onnx.
Certamente é mais conveniente e produtivo fazer pesquisa e desenvolvimento nos sistemas existentes no momento. Mas o desempenho pode ser transferido por meio de modelos onnx sem o uso de bibliotecas de terceiros.
Com a adição do mecanismo ML, será possível fazer pesquisa e desenvolvimento diretamente na MQL5. Esse é o próximo salto.
Há cerca de 10 anos, todo mundo teria se surpreendido, mas agora é como se fosse, bem, bem, bem
.
Há 10 anos, eles não teriam se surpreendido.
Ninguém jamais conseguiu representar a transformada de Fourier corretamente, porque nela são usados números complexos.
Eles fazem isso e reclamam que a extremidade do indicador está distorcida.
Eles abriram o caminho, do ponto de vista da pesquisa matemática.
Isso é normal, até mesmo excelente.