Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2957

[Maxim Dmitrievsky]

Stratejinizi maksimum kâr kriterine göre optimize edin (başka bir işaretleme yapmak için çok tembelseniz), ardından bu TS üzerinde çalışın. Ya da piyasadan herhangi bir kârlı TS'yi alın. Bu, bir öğretmenle yapılan eğitimin aynısıdır.

Yalnızca NS'ye dayalı bir TS türetmekle ilgileniyorsanız, son makalemden bir varyant sunabilirim. Bunu benzer bir şekilde yapabilirsiniz. Başlangıçta böyle bir şeyi nasıl yapacağımı merak ediyordum. Özel.

[mytarmailS]

Aleksey Nikolayev #:

Birisi bu kadar zor bir problemi çözerse, çözümü paylaşması pek olası değildir.

Zaten o kadar çok paylaştım ki bir noktada sıkıldım....

İnsanlar yıllar önce burada tartıştığım şey hakkında düşünmeye ve konuşmaya başlıyor, ama kimse anlamıyor

[Evgeny Dyuka]

Aleksey Nikolayev #:

ONNX_NO_CONVERSION anahtarını kaldırırsanız, bir çift vektör girebilirsiniz. Çıktı hala bir float vektör olmalıdır.

Derlemeden sonra model ayrı bir dosya olarak mı kalır yoksa .ex5 içine mi dikilir?

[Aleksey Vyazmikin]

Evgeny Dyuka #:
Derlemeden sonra model ayrı bir dosya olarak mı kalıyor yoksa .ex5 içine dikiliyor mu?

Eğer "dikilmezse", nasıl satılır? Diğer dosyalar gibi bir kaynak haline geldiğini varsayıyorum.

[Slava]

Vladimir Perervenko boyut azaltmaya ve diğer mühendislik hilelerine kadar pek çok şeyi içerir. Bu aşamada herhangi bir tahminci ve hedef dönüşümünün ana kuralı, tüm dönüşüm parametrelerinin (ortalama, medyan, sd, mad gibi) eğitim seti üzerinde hesaplanmasıdır. Test seti ve yeni veriler, eğitim seti üzerinde elde edilen parametreler kullanılarak işlenir.

Yani örnekte trende ortalama/sd hesaplamak, bu veriyi yüklemin yapıldığı kısma aktarmak, yeni veriyi bu parametrelerle işlemek gerekiyordu. Bundan sonra, denormalize etmek ve tahmin edilen fiyatın gerçek değerlerini elde etmek. Bu sıralama önemlidir.

Kimsenin modelin girdisine gerçek fiyatları beslemediği açıktır, ancak bu zaten bellidir.

İyi şanslar.

Onnx-model örneğimizde, girdi fiyatları tüm seri üzerinde ortalama ve std kullanılarak normalleştirilmiştir. Elde edilen sonuç daha sonra aynı kurallar kullanılarak varnormalize edilir

[Aleksey Nikolayev]

Evgeny Dyuka #:
Derlemeden sonra model ayrı bir dosya olarak mı kalıyor yoksa .ex5 içine mi dikiliyor?

Benim örneğimde hayır, ayrı bir dosya olarak kalıyor. Renate'nin örneğinde (genel proje ONNX.Price.Prediction) .ex5 içine yazılmıştır.

[Vladimir Perervenko]

Slava #:

Onnx-model örneğimizde, girdi fiyatları tüm seri üzerinde ortalama ve std kullanılarak normalleştirilmiştir. Elde edilen sonuç daha sonra aynı kurallar kullanılarak varnormalize edilir

Parmaklarımla açıklayayım. ONNX.Price.Prediction.mq5'te 10 OHLC elde edersiniz. Daha sonra bu veriler üzerinde ortalama ve sd'yi belirlersiniz ve bu 10 değeri bunlarla normalleştirirsiniz. Bu doğru değil.

Bu yeni veriler için, eğitim setinde elde edilen ortalama ve sd değerlerini kullanmalısınız. Yani, önceki komut dosyasında. Anlaşıldı mı?

[Renat Fatkhullin]

Vladimir Perervenko #:

Parmaklarımla açıklayacağım. ONNX.Price.Prediction.mq5'te 10 OHLC elde edersiniz. Daha sonra bu veriler üzerinde ortalama ve sd'yi belirlersiniz ve bu 10 değeri bunlarla normalleştirirsiniz. Bu doğru değil.

Bu yeni veriler için, eğitim setinde elde edilen ortalama ve sd değerlerini kullanmalısınız. Yani, önceki komut dosyasında. Anlaşıldı mı?

Elbette açıktır ve kasıtlı olarak yapılmıştır.

Örnek, makul bir model sonucu elde etmek için değil, onnx model yüklemesini test etmek amacıyla yapılmıştır.

[Renat Fatkhullin]

Evgeny Dyuka #:
Derlemeden sonra, model ayrı bir dosya olarak mı kalır yoksa .ex5 içine mi dikilir?

Tek dosyalar yerine *.mqproj projeleri kullanın, onnx modellerinizi ve diğer dosyaları kaynak olarak ekleyin. Bu artık program yazmak için tercih edilen seçenektir.

Özellikle daha fazla yapılandırılabilirliğe sahip olduğu için ve yalnızca *.mqproj dosyalarında programların yapılandırılabilirliğini artıracağız. Yakında robot kodunu optimize ederken AVX/AVX2/AVX512 komut seti yönetimini etkinleştireceğiz.

Kaynaklar otomatik olarak EX5 dosyasına gömülür, koruma için sıkıştırılır ve şifrelenir.

Örnek için halka açık proje ONNX.Price.Prediction'a göz atın.

[Vladimir Perervenko]

Renat Fatkhullin #:

Kesinlikle anlaşılabilir ve kasıtlı olarak yapılmıştır.

Bu örnek, makul bir model sonucu elde etmek için değil, onnx model yüklemesini test etmek amacıyla yapılmıştır.

Evet, elbette bunu anladım. Ama örneği kullananlar bunu anladı mı?

Belki de seçici davranıyorum.