Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2957

 
Otimize sua estratégia (se estiver com preguiça de fazer outra marcação) pelo critério de lucro máximo e, em seguida, treine com essa TS. Ou pegue qualquer TS lucrativa do mercado. Esse é o mesmo treinamento com um professor.

Se você estiver interessado em derivar uma TS com base apenas em NS, posso oferecer uma variante do meu último artigo. Você pode fazer isso de maneira semelhante. Inicialmente, eu estava me perguntando como fazer uma coisa dessas. Exclusivo.
 
Aleksey Nikolayev #:

Se alguém resolver um problema tão difícil, é improvável que compartilhe a solução.

Já a compartilhei tantas vezes que, em algum momento, fiquei entediado....

As pessoas começam a pensar e falar sobre o que discuti aqui anos atrás, mas ninguém entende
 
Aleksey Nikolayev #:

Se você remover a chave ONNX_NO_CONVERSION, poderá inserir um vetor duplo. A saída ainda deverá ser um vetor float.

Após a compilação, o modelo permanece como um arquivo separado ou é costurado em um arquivo .ex5?
 
Evgeny Dyuka #:
Após a compilação, o modelo permanece como um arquivo separado ou é costurado no .ex5?

Se ele não for "costurado", como vendê-lo? Presumo que ele se torne um recurso como os outros arquivos.

 
Vladimir Perervenko redução da dimensionalidade e outros truques de engenharia. A regra principal de qualquer preditor e transformação de destino nesse estágio é que todos os parâmetros de transformação (como média, mediana, sd, mad etc.) são calculados no conjunto de treinamento. O conjunto de teste e os novos dados são processados usando os parâmetros obtidos no conjunto de treinamento.

Portanto, no exemplo, foi necessário calcular a média/sd no conjunto de treinamento, passar esses dados para a parte em que o predicado é feito e processar os novos dados com esses parâmetros. Depois disso, desnormalizar e obter os valores reais do preço previsto. Essa sequência é importante.

É claro que ninguém alimenta a entrada do modelo com preços reais, mas isso já é específico.

Boa sorte

Em nosso exemplo de modelo onnx, os preços de entrada são normalizados usando a média e o padrão em toda a série. O resultado obtido é então vernormalizado usando as mesmas regras

 
Evgeny Dyuka #:
Após a compilação, o modelo continua sendo um arquivo separado ou é costurado no .ex5?

No meu exemplo, não, ele continua sendo um arquivo separado. No exemplo da Renate (projeto público ONNX.Price.Prediction), ele é gravado em um arquivo .ex5.

 
Slava #:

Em nosso exemplo de modelo onnx, os preços de insumos são normalizados usando a média e o std em toda a série. O resultado obtido é, então, varnormalizado usando as mesmas regras

Vou explicar com meus dedos. Em ONNX.Price.Prediction.mq5, você obtém 10 OHLC. Em seguida, com base nesses dados , você determina a média e o desvio padrão e normaliza esses 10 valores com eles. Isso não está correto.

Para esses novos dados, você deve usar a média e o sd obtidos no conjunto de treinamento. Ou seja, no script anterior. Ficou claro?

 
Vladimir Perervenko #:

Vou explicar com meus dedos. Em ONNX.Price.Prediction.mq5, você obtém 10 OHLC. Em seguida, com base nesses dados , você determina a média e o desvio padrão e normaliza esses 10 valores com eles. Isso não está certo.

Para esses novos dados, você deve usar a média e o sd obtidos no conjunto de treinamento. Ou seja, no script anterior. Está claro?

Claro que está claro e foi feito deliberadamente.

O exemplo foi criado para testar o carregamento do modelo onnx, não para extrair um resultado razoável do modelo.

 
Evgeny Dyuka #:
Após a compilação, o modelo continua sendo um arquivo separado ou é costurado em um arquivo .ex5 ?

Use projetos *.mqproj em vez de arquivos individuais, inclua seus modelos onnx e outros arquivos como recursos. Essa é agora a opção preferida para escrever programas.

Especialmente porque tem mais capacidade de configuração, e somente nos arquivos *.mqproj aumentaremos a capacidade de configuração dos programas. Em breve, habilitaremos o gerenciamento do conjunto de comandos AVX/AVX2/AVX512 ao otimizar o código do robô.

Os recursos são automaticamente incorporados ao arquivo EX5, compactados e criptografados para proteção.

Dê uma olhada no projeto público ONNX.Price.Prediction para ver um exemplo.

Создание и работа с проектом - Проекты и MQL5 Storage - Справка по MetaEditor
  • www.metatrader5.com
MetaEditor позволяет удобно работать над большими проектами: объединять множество файлов в одну структуру, управлять настройками проекта и вести...
 
Renat Fatkhullin #:

Certamente compreensível e feito de forma deliberada.

O exemplo foi feito com o objetivo de testar o carregamento do modelo onnx, não para extrair um resultado razoável do modelo.

Sim, é claro que eu entendi isso. Mas será que as pessoas que usaram o exemplo entenderam isso?

Talvez eu esteja sendo exigente.