交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2660

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mytarmailS #:
是的，关于模拟...
我只是好奇，不清楚他们的算法是如何确定交易是手动还是算法的。

通过交易 ID，有一个标记。

 
Maxim Dmitrievsky #:

通过交易 ID，那里有标记。

什么是交易标识符？
 
mytarmailS #:
什么是交易标识符？

交易标识符指的是交易是否由人工开立。

还有什么其他选择？)
 
Maxim Dmitrievsky #:

标记是否为手工打开。

还有其他选择吗？)
)) 好吧，我有以下选项
 

请看MetaTrader 5 build 3360 平台 Beta 版的新公告：OpenCL 中的浮点运算和数学函数、机器学习的激活和损失方法。

我们已经在引入内置数据类型 vector、vector（以及模板 vector<double>、vector<float>）、matrix、matrixf、complex 和大量扩展数学函数方面做了大量工作。

现在，MQL5 已经可以方便地进行神经网络和矩阵运算的本地快速编写。并扩展了对 OpenCL 的支持。

我们还为在 MQL5 语言中实现强大的机器学习引擎做了准备工作。这将使我们能够直接在平台中编写成熟的 ML 系统。

 
Renat Fatkhullin #:

请查看MetaTrader 5 build 3360 Platform Beta 新版本的公告：OpenCL 中的浮点运算和数学函数、机器学习的激活和损失方法。

我们已经在引入内置数据类型 vector、vector（以及模板 vector<double>、vector<float>）、matrix、matrixf、complex 和大量数学函数方面做了大量工作。

现在，MQL5 已能方便地进行神经网络和矩阵运算的本地快速编写。并扩展了对 OpenCL 的支持。

我们还为在 MQL5 语言中实现强大的机器学习引擎做了准备工作。这将使我们能够直接在平台中编写成熟的 ML 系统。

大约 10 年前，每个人都会惊叹不已，而现在他们是这样的，好，好，好
现在，将模型转移到 MQL 中的可能性被视为一个更重要的事件，但这并不影响创新的积极作用。
 
Maxim Dmitrievsky #:
大约 10 年前，每个人都会惊叹不已，而现在他们则会说，好，好，好， 。
现在，我认为将模型转移到 MQL 的可能性是一个更重要的事件，这并不影响创新的积极作用。

提供带有大量标准数学函数的本地矩阵和向量是实现算法交易能力突破的必要基础。我们已经做到了。

导入 onnx 模型的工作也在初步开发中，但尚未得到 100%的支持。遗憾的是，很少有软件包能 100% 完全导入任何 onnx 文件。

目前，在现有系统中进行研究和开发当然更方便、更有成效。但是，可以通过 onnx 模型移植执行，而无需使用第三方库。

随着 ML 引擎的加入，直接在 MQL5 中进行研发将成为可能。这是下一个飞跃。

 
Renat Fatkhullin #:

提供带有大量内部数学函数的本地矩阵和向量，是实现算法交易能力飞跃的必要基础。我们已经做到了。

导入 onnx 模型的工作也在初步开发中，但尚未得到 100%的支持。遗憾的是，很少有软件包能够 100% 地导入任何 onnx 文件。

当然，目前在现有系统中进行研发更方便、更有成效。但是，通过 onnx 模型可以传输性能，而无需使用第三方库。

随着 ML 引擎的加入，直接在 MQL5 中进行研发将成为可能。这是下一个飞跃。

我喜欢这种方法，有点类似 PyTorch 中的方法，即在矩阵/张量之上实现 ML 的不同函数。这非常方便。你可以从中组合出不同的设计。
 
Maxim Dmitrievsky #:
大约 10 年前，每个人都会惊叹不已，而现在他们则会说，好，好，好， 。
现在，我认为将模型转移到 MQL 的可能性是一个更重要的事件，这并不影响创新的积极作用。

10 年前，他们还不会惊叹。

从来没有人能够正确描绘傅立叶变换，因为那里使用的是复数。

他们这样做，却抱怨指标的末端被扭曲了。

从数学研究的角度来看，他们已经开辟了一条道路。

这是正常的，甚至是超级的。

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