Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 3233
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Esse pacote não permite criar e executar modelos onnx. Parece ser possível executar com conexão ao python via reticulate, mas parece ser possível criar apenas em python.
Em geral, para ser honesto, não entendo (olhando os tutoriais do site desse pacote) o significado desse pacote, talvez ele esteja apenas inacabado ou abandonado. IMHO, a situação com onnx em R é um ótimo motivo para os usuários de python rirem)
A regra principal é que o modelo deve ser convertido para ONNX.
Obrigado - estudarei o tópico....
Eu, por sua vez, não entendo a metaquotes com sua ideia de implementar o ONNX.
Não há necessidade de aprender a linguagem ONNX - ela é uma linguagem de representação interna, assim como você não precisa aprender o formato PDF se apenas salvar ou ler documentos nesse formato.
Você só precisa aprender Python por causa da falta de suporte completo a ONNX no R. E isso, na minha opinião, já é um sinal sério sobre o início da obsolescência da linguagem.
apenas um exemplo hipotético...
Por exemplo, sou um programador de javascript (ou qualquer outro) e estou interessado no mercado,
Criei um algoritmo de negociação complexo.
1) Eu insiro o OHLC.
2) em seguida, um enorme código javascript de 100.000 linhas sobre como lidar com características (pré-processamento)
3) depois treino uma rede neural javascript no TensorFlow.js ( modelo ).
Obtenho meu robô como resultado.
Empacoto todo esse código em um contêiner do docker e posso integrá-lo em qualquer lugar.
Em qualquer computador, sem necessidade de dependências, tudo já está dentro do contêiner.
Se o metatrader suportasse isso, seria um grande avanço!
Mas o que me é oferecido é o seguinte:
1) Ter um metatrader para obter a data OHLC (bem, tudo está bem aqui).
2) Aprender a nova linguagem MQL5 para reescrever completamente todo o código de pré-processamento de dados (já estou empolgado, e você? Mas ainda tenho tudo pela frente).
3) Aprender o novo Python, a estrutura Tensorflow para Python, o ONNX para Python, treinar o modelo, salvar o modelo no ONNX. Os modelos têm limitações, você escolhe apenas o que está disponível, não o que você precisa, por exemplo, no ONNX não há regras associativas, não há dbscan e milhares de outros algoritmos MO NO .
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Como resultado, tenho que reescrever completamente todos os meus algoritmos em duas novas linguagens, depois de tê-los aprendido previamente....
Para que eu possa implementar meu modelo no formato ONNX, e não qualquer modelo, mas apenas aquele que esse formato suporta!!!!
COOL!!!!!!!!!!!
e a primeira variante com o docker resolve qualquer problema, com qualquer algoritmo, e em uma linguagem favorita, QUALQUER.
Onde você leu isso? Não estou vendo nenhuma informação desse tipo.
Onde você leu isso? Não estou vendo nenhuma informação desse tipo.
Onde você leu isso? Não estou vendo nenhuma informação desse tipo.
Pitorch, tensorflo, sklern. Qualquer estrutura grande.
É bom se for esse o caso. Li vários artigos e assisti a vídeos - em todos os lugares, tratava-se apenas do modelo.
Bom, se for esse o caso. Li alguns artigos e assisti a vídeos - em todos os lugares, tratava-se apenas do modelo.
Sim, é melhor passar meses aprendendo novas linguagens, estruturas e api onnx guts....
Tudo para reescrever algo que você já escreveu...