交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2681

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发布了有关内置矩阵和矢量新功能的文档：

请仔细阅读功能说明。

如果您能提出意见和建议，我们将不胜感激。

 
Renat Fatkhullin #:
为测试人员提供一个 api，这样每个人都可以用他们习惯的任何语言做他们想做的事，这样他们就可以使用他们喜欢的库....。

这才是人们想要的，而不是 MO 上某个库的过时拷贝，你必须重新学习，它永远比最好的库落后 10 步....。
 
Aleksey Nikolayev 圣杯 的诞生（或证明其不可能）。

任何数学公式总是从一些假设中推导出来的，而这些假设并不一定总能实现。

错误的结论

数学公式总是被满足的！

由此得出的结论是......？

那就是盈利的策略不能仅仅依靠数学....。

 
mytarmailS #:
为测试人员 制作一个api，这样每个人都可以用 他们习惯的任何语言 做他们想 做的事情，这样他们就可以使用他们喜欢的库...

这才是人们想要的，而不是 MO 上某个库的过时拷贝，你必须重新学习，这永远比最好的库落后 10 步....。

简而言之：理论上根本不可能。这就是为什么有那么多弱智的拐杖（不是我们）试图将各种东西结合起来。

我们提供完整、节省资源和高速的解决方案。有一个（！）受保护的 *.ex5 文件可以分发和销售。



重要的是：我们在 MQL5 中实施 ML/矩阵/数学的复杂程度要高出几个数量级。因为测试/实施过程的基础是速度、速度和再速度。没有它，就不可能进行万亿次计算，也就不可能深入研究深度建模的细节。

原生数学可以摆脱外部库的负担，以最快的速度执行计算。如果可能，还能以完全透明的方式使用 GPU。

 
Renat Fatkhullin #:

发布了有关内置矩阵和向量新功能的文档：

请阅读功能说明。

如果您能提出意见和想法，我们将不胜感激。

事实证明，我们已经可以通过矩阵和向量来构建层，并计算它们的梯度，我们只需要添加几个像 Adam 这样的优化器，就可以尝试编写一个神经网络了。

我还不知道如何存储神经网络的权重。
 
Renat Fatkhullin #:

我们提供一体式、节省资源的高速解决方案。最终得到一个可以分发和销售的受保护 *.ex5 文件。

感谢您的详细解答...
但人们需要一个受保护的 *.ex5 文件吗？ 你的服务需要它，但人们不需要....

人们需要方便、少变化等...
为了方便，人们愿意牺牲速度和安全性。
 
mytarmailS #:
人们需要方便、少变化等....
人们愿意牺牲速度和安全来换取便利。
说得一点没错。
 
mytarmailS #:
感谢您的详细解答...
但人们需要一个受保护的 *.ech5 吗？您的服务需要它，但人们不需要....。

人们需要的是方便、少变化等......
人们愿意为方便而牺牲速度和安全。
在 15 分钟内编写自己的测试器，在不同的应用程序中测试是不方便的，也没有意义。
 
Maxim Dmitrievsky #:
在 15 分钟内编写自己的测试器，在不同应用程序中测试很不方便，而且没有意义

是的，我有，而且不只一个...

可以写一个简单的测试器，但要写多订单、多工具、止损、止盈等等....。正常情况下很难编写，最重要的是工作速度要快。

 
Sergey Gridnev #:
没错。

对现实的认识有限！

如果您把贸易视为一种商业，那么保护商业及其秘密的问题就会摆在最重要的位置....。

没有什么可争论的：首先要捍卫自己独创的盈利方法！

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