Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2983
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
Это просто вы не в курсе нового функционала штатных матричных методов MQL5:
Допилите метод Sort()
Без него не актуальны некоторые функции
Каузал инференс
там в конце про пакет интересный говорят, можешь попробовать пошевелить
Интересное видео
https://www.youtube.com/watch?v=vOIotMC_PQY
FidoNet 2.0 значит - занятно :)
Вопрос автоматической генерации признаков - весьма интересен конечно. Кто либо пробовал такой подход для трейдинга? Я видел программы делающие это, но там все очень сложно для внедрения, поэтому не стал разбираться. Поэтому важен вопрос интеграции этих преобразователей в MQL5, для использования в тех же ONNX моделях.
там в конце про пакет интересный говорят, можешь попробовать пошевелить
Боюсь завязнуть в этом и сложности с конвертацией в ботов будут. Делаю что-то похожее сам, полный цикл от нажатия кнопки "бабло" до получения бота на выходе. Тоже на автомате, в районе 10 минут.
Не располагаю командой кодеров, чтобы прикручивать большие чужие библы к своим маленьким задачам.
может onnx версию сделаю для метакаБоюсь завязнуть в этом и сложности с конвертацией в ботов будут. Делаю что-то похожее сам, полный цикл от нажатия кнопки "бабло" до получения бота на выходе. Тоже на автомате, в районе 10 минут.
Не располагаю командой кодеров, чтобы прикручивать большие чужие библы к своим маленьким задачам.
может onnx версию сделаю для метакаДа при чем тут этот... Onnx, что вы его всюду лепите...
не работает
не работает
Пробовал библу?
не будет такое работать, оно для других ВР
я нашел что работает, вернее придумал. Делаю разные варианты, смотрю какие лучше.Попробовал поискать посредством ИИ, какие существуют варианты локальных алгоритмов вроде KNN и LWLR. Сказал что вообще нет такого понятия, а эти два относятся к memory-based типу, где просто хранится в памяти обучающая выборка. Помимо этих двух ещё назвал memory-based collaborative filtering, но это вроде тот же KNN.
Собственно, хотел поискать локальную версию решающих деревьев, но ИИ прямо сказал что такого не бывает.
Интересно, есть ли смысл пытаться запихнуть эти memory-based в ONNX файл, или лучше делать расчёт средствами MQL?
Попробовал поискать посредством ИИ, какие существуют варианты локальных алгоритмов вроде KNN и LWLR