Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2659
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
А почему в сигнале алготрейдинг не 100%, как это вообще работает?
ты про демку? не знаю, может руками что-то закрывал раньше, тот акк для тестов, не обращай внимание
ты про демку? не знаю, может руками что-то закрывал раньше, тот акк для тестов, не обращай внимание
Да, про демку...
через идентификаторы сделок, там есть пометки
через идентификаторы сделок, там есть пометки
А что такое идентификатор сделок?
пометка, руками была открыта или нет
какие еще варианты могут быть? )пометка, руками была открыта или нет
какие еще варианты могут быть? )Посмотрите на анонс нового релиза Бета-версия платформы MetaTrader 5 build 3360: Float в OpenCL и математических функциях, методы активации и потерь для машинного обучения, пожалуйста.
Мы уже провели огромную работу как по внедрению встроенных типов данных vector, vector (а также шаблонированных vector<double> vector<float>), matrix, matrixf, complex, так и по большому расширению математических функций.
Уже сейчас MQL5 стал удобен для нативного и быстрого написания нейросетей и матричных операций. Причем с расширенной поддержкой в OpenCL.
Мы также провели подготовительную работу по внедрению мощного движка машинного обучения нативно в MQL5 язык. Это позволит писать полноценные ML системы прямо в платформе.
Посмотрите на анонс нового релиза Бета-версия платформы MetaTrader 5 build 3360: Float в OpenCL и математических функциях, методы активации и потерь для машинного обучения, пожалуйста.
Мы уже провели огромную работу как по внедрению встроенных типов данных vector, vector (а также шаблонированных vector<double> vector<float>), matrix, matrixf, complex, так и по большому расширению математических функций.
Уже сейчас MQL5 стал удобен для нативного и быстрого написания нейросетей и матричных операций. Причем с расширенной поддержкой в OpenCL.
Мы также провели подготовительную работу по внедрению мощного движка машинного обучения нативно в MQL5 язык. Это позволит писать полноценные ML системы прямо в платформе.
Лет 10 назад все бы ахнули, сейчас такие ну да ну да
Наличие нативных матриц и векторов с большим набором штатных математических функций - это необходимый фундамент для рывка в возможностях алготрейдинга. И мы это сделали.
Импорт onnx моделей тоже есть в предварительных разработках, хоть и без поддержки 100% возможностей. К сожалению, мало какие пакеты могут на 100% полностью импортировать любой onnx файл.
Безусловно, сейчас удобнее и производительнее делать исследования и разработки в существующих системах. Но исполнение можно будет перенести через onnx модели без применения сторонних библиотек.
С добавлением ML движка исследования и тренировки можно будет вести напрямую в MQL5. Это следующий рывок.
Наличие нативных матриц и векторов с большим набором штатных математических функций - это необходимый фундамент для рывка в возможностях алготрейдинга. И мы это сделали.
Импорт onnx моделей тоже есть в предварительных разработках, хоть и без поддержки 100% возможностей. К сожалению, мало какие пакеты могут на 100% полностью импортировать любой onnx файл.
Безусловно, сейчас удобнее и производительнее делать исследования и разработки в существующих системах. Но исполнение можно будет перенести через onnx модели без применения сторонних библиотек.
С добавлением ML движка исследования и тренировки можно будет вести напрямую в MQL5. Это следующий рывок.