Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 546

 

Aleksey Terentev Ben de Keras'ta durdum. İki soru. Keras için hangi arka ucu kullanıyorsunuz? MT'ye nasıl bağlanacaksınız? Tensorflow arka ucunu kullanıyorum. MT için, eğitilmiş modeli kullanmak için C++ dilinde bir DLL yazıyorum. Ancak Tensorflow için başlık dosyalarına sahip bir C++ kitaplığı almak önemsiz bir mesele değildir. Kuras C++ için hiç kitaplık yok.

 
Grigory Chaunin :

Aleksey Terentev Ben de Keras'ta durdum. İki soru. Keras için hangi arka ucu kullanıyorsunuz? MT'ye nasıl bağlanacaksınız? Tensorflow arka ucunu kullanıyorum. MT için, eğitilmiş modeli kullanmak için C++ dilinde bir DLL yazıyorum. Ancak Tensorflow için başlık dosyalarına sahip bir C++ kitaplığı almak önemsiz bir mesele değildir. Kuras C++ için hiç kitaplık yok.

Arka uç henüz değişmedi. Varsayılan Tensorflow'dur. Söylentilere göre Theano daha hızlı öğrenir. Ancak Windows'ta, özellikle Anaconda'da yükleme sorunları yaşadım.

MT4 ile ML-Assistant yardımcı programımı kullanıyorum. Sınıflandırma ile çalışmak üzere tasarlanmıştır. Ticaret için, grafikte "sanal ticaret" işleviyle kendi aracım da var, daha sonra yayınlayabilirim.
ML-Assistant'ı destekliyorum. Şimdi bir sonraki sürümü hazırlıyorum. Bunu özellikle harici araçlarla çalışma, hızlı testler ve MO modellerinde hata ayıklama kolaylığı için yaptım.

not. Herkesin Köpeğin Yeni Yılı Kutlu Olsun! =)

 
Alexey Terentev :


MT4 ile ML-Assistant yardımcı programımı kullanıyorum. Sınıflandırma ile çalışmak üzere tasarlanmıştır. Ticaret için, grafikte "sanal ticaret" işleviyle kendi aracım da var, daha sonra yayınlayabilirim.
ML-Assistant'ı destekliyorum. Şimdi bir sonraki sürümü hazırlıyorum. Bunu özellikle harici araçlarla çalışma, hızlı testler ve MO modellerinde hata ayıklama kolaylığı için yaptım.


Son derece meraklı bir şey. Herhangi bir MO algoritmasını çalıştıran R için belirli bir örnek istedim, örneğin, en basit rastgele ormanlardan (rf).

 
San Sanych Fomenko :

Son derece meraklı bir şey. Herhangi bir MO algoritmasını çalıştıran R için belirli bir örnek istedim, örneğin, en basit rastgele ormanlardan (rf).

Ne yazık ki, kendim python'da çalışıyorum.
Ama senaryoyu hazırlamanın prensibini şöyle anlatabilirim:
1. Harici bir komut dosyasını başlatırken, yardımcı program başlatma parametrelerini iletir: InstrumentTimeframe + tren/tahminde belirtilen parametreler.
Yani, komut dosyası, araçlar ve TF açısından evrensel olabilir.
2. Komut dosyasına yalnızca csv dosyalarının konumunun yolunu yazmalısınız. Örneğin: "@MT4@/mql4/files/ml-assistant" + parametreler[0] + "_x.csv".
3. "_x.csv" + "_y.csv" (tren) ve "_xx.csv" -> "_yy.csv" (tahmin) varsayılan dosyalarına son düzeltmeler

4. Parametreleri okuyun, dosyalardan verileri okuyun - tüm veri seti hazır.
5. Tahmin dosyasını eğitin, tahmin edin, kaydedin ("_yy.csv" son ekiyle).
6. ml-asistanı yardımcı programı tahmininizi okur ve bunu grafikte görüntüler.

Bir sonraki sürüm ile güncelleme yaparken blog gönderisini düzelteceğim, açıklamayı biraz daha şeffaf hale getirmeye çalışacağım. Ayrıca R örnekleriyle de yardımcı olabilirsiniz, başkalarının başlamasını kolaylaştırmak için bazı kodlar ekleyeceğim.

İşte Python betiklerimin örnekleri.

 
Grigory Chaunin :

Bu arada, bağlantıyı saklayın. Oradan Keras için birçok çözüm aldım.

Start Here With Machine Learning
Start Here With Machine Learning
  • machinelearningmastery.com
Your guide to getting started and getting good at applied machine learning with Machine Learning Mastery.
 
Alexey Terentev :
Dilleriyle kaşıyan çarşı babaanneleri de var.

Akıllı insanlar size anahtarlar verir https://cran.r-project.org/web/packages/PSF/vignettes/PSF_vignette.html ve siz "kesinlikle" kelimesini karıştırmıyorsunuz...

Introduction to Pattern Sequence based Forecasting (PSF) algorithm
  • Neeraj Bokde, Gualberto Asencio-Cortes and Francisco Martinez-Alvarez
  • cran.r-project.org
This section discusses about the examples to introduce the use of the PSF package and to compare it with auto.arima() and ets() functions, which are well accepted functions in the R community working over time series forecasting techniques. The data used in this example are ’nottem’ and ’sunspots’ which are the standard time series dataset...
 

Bununla ilgili olarak, Ulusal Meclis'te hazır göstergeler ve danışmanlar yoktur. Son çalışmamı açık erişimde yayınlamadım ve yayınlamayacağım.

Bu arada, NS'yi MT'ye vidalamak hakkında. Python'u MT'ye bağlamayı düşünüyorum. Bunun için uyarlanmıştır. Sadece gerekli mi? Mesele şu ki Python'da çok sayıda hazır kitaplık var.

 
Grigory Chaunin :

Bununla ilgili olarak, Ulusal Meclis'te hazır göstergeler ve danışmanlar yoktur. Son çalışmamı açık erişimde yayınlamadım ve yayınlamayacağım.

Bu arada, NS'yi MT'ye vidalamak hakkında. Python'u MT'ye bağlamayı düşünüyorum. Bunun için uyarlanmıştır. Sadece gerekli mi? Mesele şu ki Python'da çok sayıda hazır kitaplık var.


Bir şeyi hesaplamanız gerekiyorsa, python betiğini wine api aracılığıyla çağırabilir, ardından sonucu bir dosyaya atabilir ve bir bot ile okuyabilirsiniz.

Hız açısından nasıl olacağını gerçekten bilmiyorum, senaryonun periyodik olarak yeniden başlatılması

 

Python'u düzgün bir şekilde bağlarsanız, DLL aracılığıyla hızın daha yüksek olacağını düşünüyorum. Aynı şekilde, disk işlemleri yavaştır, ancak bir RAM diski aracılığıyla bir dosya aracılığıyla alışveriş yapılır. Python'u bağlamak için MQL5'te bir başlık dosyası yazmaya karar verdim. Kodu Github'da yayınlayacağım.