Обсуждение статьи "Освоение ONNX: Переломный момент для MQL5-трейдеров"
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Опубликована статья Освоение ONNX: Переломный момент для MQL5-трейдеров:
Погрузитесь в мир ONNX - мощного открытого формата для обмена моделями машинного обучения. Узнайте, как использование ONNX может произвести революцию в алгоритмической торговле на MQL5, позволяя трейдерам беспрепятственно интегрировать передовые модели искусственного интеллекта и поднять свои стратегии на новый уровень. Раскройте секреты кросс-платформенной совместимости и узнайте, как раскрыть весь потенциал ONNX в своей торговле на MQL5. Улучшите свою торговлю с помощью этого подробного руководства по ONNX.
Нельзя отрицать, что мы живем в эпоху искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения: каждый день появляются новые технологии на основе ИИ, применяемые в финансах, искусстве, играх, образовании и многих других аспектах жизни.
Для нас, трейдеров, ИИ полезен тем, что позволяет обнаруживать закономерности и взаимосвязи, которые мы не можем увидеть невооруженным глазом.
Несмотря на кажущуюся мощь и волшебство, за моделями ИИ скрываются сложные математические операции, требующие огромного объема работы и высокой степени точности для их правильного понимания и реализации. К счастью, открытый исходный код существенно упрощает задачу, устраняя необходимость реализовывать модель машинного обучения с нуля.
Сейчас не нужно быть гением математики и программирования, чтобы создавать и реализовывать модели ИИ. Необходимо лишь базовое понимание определенного языка программирования или инструментов, которые вы хотите использовать в вашем проекте. Иногда даже необязательно иметь компьютер. Благодаря таким сервисам как Google Colab, вы можете бесплатно кодировать, создавать и запускать модели ИИ с помощью Python.
Реализовать модели машинного обучения с использованием Python и других популярных и развитых языков программирования относительно просто, чего нельзя сказать об MQL5. Если только вы не хотите изобрести велосипед, создавая модели машинного обучения в MQL5 с нуля, что мы и делаем в этой серии статей, я бы настоятельно советовал использовать ONNX для интеграции моделей ИИ, построенных с помощью Python. К счастью, ONNX теперь поддерживается в MQL5.
Автор: Omega J Msigwa