Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 3238
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Aynı R'de yapabilir, modeli kaydedebilir ve python aracılığıyla onnx'te birkaç satırda
Bu, Forest gibi herhangi bir modeli değil de yalnızca sinir ağı modelini kastediyorsanız geçerlidir.
Gerçi hgbust da muhtemelen mümkündür.
---------------------------------
Ve herhangi bir modeli dönüştüremeyeceğinizi, modelin kendisinin bu formatı desteklemesi gerektiğinisöylüyor.
--------------------------------
Sonuç olarak ONNH bir piton, çıkış yolu yok.
nöro, tabii ki).
Onnx dosyasına yalnızca son eğitilmiş ızgara konulabilir. Ayrıca (teorik olarak) ilk fiyattan ızgara için özelliklerin ön işlemesini koymak da mümkündür. Hepsi birlikte bir boru hattı olarak adlandırılır ve soru, tüm boru hattınızı tek bir ONNX dosyasına doldurma olasılığının ne kadar esnek olduğudur.
Kimse bu konuya gerçekten dalmak istemiyor, çünkü python'da çok iyi olmanız gerekiyor ve konuyla ilgili çok az kılavuz var ve AI her zamanki gibi yalan söylüyor).
Sadece son eğitilmiş grid onnx dosyasına konulabilir. Ayrıca (teorik olarak) ilk fiyattan ızgara için işaretlerin önceden işlenmesi de mümkündür. Hepsi birlikte bir boru hattı olarak adlandırılır ve soru, tüm boru hattınızı tek bir ONNX dosyasına doldurma olasılığının ne kadar esnek olduğudur.
Kimse bu konuya gerçekten dalmak istemiyor, çünkü python'da çok iyi olmanız gerekiyor ve konuyla ilgili çok az kılavuz var ve AI her zamanki gibi yalan söylüyor).
ön işleme kabaca normalleştirmedir, bu nedenle özellik sayısı değişmez....
İçeride yeni nitelikler oluşturmanın mümkün olup olmadığını merak ediyorum, model ohlc'den bir dizi kabul ediyor ve ohlc formatının içinde yeni nitelikler zaten üretiliyor, hala içinde iyi bir tam teşekküllü özel kod parçası var....
Hala az kanla yapılıp yapılamayacağını anlamıyorum ...
ön işleme kabaca normalleştirmedir, bu nedenle özellik sayısı değişmez.
İçinde yeni nitelikler oluşturmanın mümkün olup olmadığını merak ediyorum, model ohlc'den bir dizi kabul ediyor ve ohlc formatının içinde yeni nitelikler zaten üretiliyor, hala içinde tam teşekküllü özel kodun iyi bir parçası var....
Az kanla yapılıp yapılamayacağını hala anlamış değilim...
IMHO, Python'a yeni başlayan biri için kesinlikle hayır, bir Python uzmanı için - bu olasılıkların sınırlarıyla ilgili bir sorudur. Şimdiye kadar çok az kılavuz var ve bunlar sadece basit örnekler içeriyor.
Her neyse, bakılırsa
http://w ww.xavierdupre.fr/app/mlprodict/helpsphinx/tutorial/onnx_numpy.html
ve
http://www.xavierdupre.fr/app/mlprodict/helpsphinx/api/npy.html#l-numpy-onnxpy
Eğer sadece modeli ve pip'i basit normalleştirmelerle aktarmanız gerekiyorsa, o zaman onnx iyidir...
ancak özelleştirilmiş bir şey yapmanız gerekiyorsa, ya AD'dir ya da hiç mümkün değildir...
Bunun ne tür yatırımcıları hedeflediğini bilmiyorum...
yarışmaya 5 kişi katılacak gibi görünüyor. bunlardan 4'ü onnx'i metatrader'a entegre etmek için çalışan metaquotes çalışanları.
Her neyse.
http://w ww.xavierdupre.fr/app/mlprodict/helpsphinx/tutorial/onnx_numpy.html
ve tarafından
http://www.xavierdupre.fr/app/mlprodict/helpsphinx/api/npy.html#l-numpy-onnxpy
Sadece modeli ve pip'i basit normalleştirmelerle aktarmanız gerekiyorsa, onnx iyidir.
ancak özel bir şey yapmanız gerekiyorsa, bu ya AD'dir ya da hiç mümkün değildir....
Bunun ne tür tüccarlar için tasarlandığını bilmiyorum...
Yarışmaya 5 kişi katılacak gibi görünüyor, bunlardan 4'ü metatrader'a entegre etmek için çalışan metaquotes çalışanları.
R ile gerçek bir EA'm var, ilk versiyonu ile tester'a ulaştım.
Yapı aşağıdaki gibidir:
1. µl üzerinde olağan işlevlere sahip sıradan bir Uzman Danışman var: siparişlerle çalışma, durdurma, MM..... Metaquotes örneklerinde sinyal oluşturma bloğu - iki karışımın kesişimi, bir sonraki OHLC'yi gönderen R'ye bir itiraz ile değiştirilir.
2. R'nin kodu kabaca iki bölümden oluşmaktadır:
2.1. OHLC'nin modeller için bir grup tahmin ed iciye dönüştürülmesi. Bunlar, R'deki bazı paketlere (modellere değil) erişimi olan R'deki yüzlerce (veya binlerce) operatördür.
2.2. Model tarafından gerçek sinyal hesaplaması.
3. Ticaret için sinyal Uzman Danışmana geri iletilir: -1; 0; 1.
Konuya dönersek, ONNX p.2.2'yi kullanmak için ONNX olacağı ve EA'da p.2.1'i taşımak zorunda kalacağı ortaya çıkıyor? Bu benim için ciddi bir girişim, çünkü modellerin yanı sıra, algoritmaları µl'de kodlanması gereken R'den başka paketler de kullanılıyor.
Şimdi toplumda ilginç bir fenomen var - bilim dünyasından bir şeylerin popülerliği. Bu nedenle davranışlar değişti: daha önce bilimsel açıklama sıradan insanları iterken, şimdi tam tersine onları cezbediyor. Sonuç olarak, daha fazla satış için "Fourier ve Laplace dönüşümleri" gibi diğer yakın bilimsel terimlerden bahsetmek mantıklıdır. Ve tabii ki konuyla ilgili güzel resimler/animasyonlar.
Metin ve resimler zaten yeterli.
Konuya dönersek, ONNX'i kullanmak için 2.2.2'nin ONNX 'te olması ve 2.1'in EA'ya taşınması gerekeceği ortaya çıktı? Bu benim için ciddi bir girişim, çünkü modellerin yanı sıra, algoritmaları µl'de kodlanması gereken R'den başka paketler de kullanılıyor.
Anladığım kadarıyla her şey tam olarak şöyle
--------------------------------
bu teknoloji insanlar için değil...
Bir modeldeki en önemli şey niteliklerdir, modelin kendisi değil...
Profesyoneller zaten öznitelik oluşturma ve veri işleme sürecini oluşturdular, modelleri piyasaya nasıl bağlayacaklarını da biliyorlar, sadece ONNX 'e ihtiyaçları yok.
Ve yeni başlayanlar ONNX'i bile bilmiyor.
Bu kimin için yaratıldı, içten içe bilmiyorum ...
Bir yarışma için mi? :)