交易中的机器学习:理论、模型、实践和算法交易 - 页 2943 1...293629372938293929402941294229432944294529462947294829492950...3399 新评论 Aleksey Vyazmikin 2023.03.02 08:52 #29421 Valeriy Yastremskiy #:输入的只是价格数据。在一个地方处理,而不是在不同的地方。在终端和培训包中都不太合适。当然,从历史上看,将终端中的处理结果带入带有价格的训练包中更为方便,但这是一条死路。当然,指标的预计算很方便,而不是重新计算,但这似乎是任务的一部分。一般来说,接收主要数据和管理交易环境的地方不适合用于计算。 如何正确计算则是另一个问题。我仍然关心如何可行,即连接训练好的模型,但如何进行预处理。假设导出模型后没有 python。 Aleksey Nikolayev 2023.03.02 09:03 #29422 Aleksey Vyazmikin #:如何正确操作是另一个问题。我还在考虑如何可行,即连接训练好的模型,但如何进行预处理。假设导出模型后没有 python。 模型应该接收原始输入数据并自行进行预处理。为此,我们发明了管道的概念。例如,ONNX 格式的特点之一就是可以将整个管道压缩到一个文件中。 Forester 2023.03.02 09:22 #29423 Aleksey Nikolayev #:模型应接收原始输入数据并自行进行预处理。为此,我们发明了管道的概念。例如,ONNX 格式的特点之一就是可以将整个管道压缩到一个文件中。将人字形、MA 和其他标准和非标准指标的计算塞入模型,并以不同的设置进行复制?ONNX至少可以做一个ZZ变体,它有多少指标,至少是标准指标? Yep....那您就不需要 MT 了。您可以使用 API 工作 - 那里也只有价格和交易命令。Valeriy Yastremskiy#: 输入的只是价格数据。在一个地方处理,而不是在不同的地方。在终端和培训包中都不太合适。当然,从历史上看,将在终端中处理过的数据带入带价格的训练包更为方便,但这是一条死路。当然,指标的预计算很方便,而不是重新计算,但这似乎是任务的一部分。一般来说,获取主要数据和管理交易环境的地方不适合用于计算。 在我看来,模型应该只用于训练。训练用矩阵的生成应由其他程序完成,如指标和/或 MT 专家。 Aleksey Nikolayev 2023.03.02 09:30 #29424 Forester #: 是的......那你就不需要 MT 了。您可以使用 API 工作 - 那里也只有价格和交易命令。 要么就是创建一个编程环境,将 Python 代码与 mql5 代码交错在一起。第二种方案似乎不太可行。 Forester 2023.03.02 09:33 #29425 Aleksey Nikolayev #:要么这样,要么制作一个编程环境,在其中穿插 python 代码和 mql5 代码。第二个方案似乎不太可行。 我的数据完全由 MT 准备。并向模型输出一个矩阵用于计算(现在是文件形式,但也可以通过 DLL 阵列)。一切都已经在运行,为了它们,我认为您提出的任何方案都不值得考虑,更不用说花时间重复指标了。 Evgeny Dyuka 2023.03.02 09:40 #29426 Aleksey Vyazmikin #:我描述了我需要解决的情况。如果您只对价格和 python 中的所有转换感到满意,那么这样的概念又怎么会意味着要使用模型转移呢?您是否建议在 python 和终端中重复逻辑?很明显,你需要一个桥梁来处理数据,而现在只能通过文件来实现,但同步又只能通过文件,这就充满了问题。 如果数据交换像以前一样通过文件或套接字进行,那么在终端运行 python 又有什么用呢? 我的模型轮询数据是由 Expert Advisor 准备的,而不是由 python 准备的。 在这种情况下,使用 MT5 和 python 的任何集成都没有意义。 Aleksey Nikolayev 2023.03.02 10:10 #29427 Forester #: 我的数据完全由 MT 准备。并为模型提供了一个计算矩阵(现在是一个文件,但也可以通过 DLL 以数组形式进行)。一切都已经在运行,因此我认为您提出的任何方案都不值得考虑,更不用说浪费时间重复指标了。 好吧,我只写了平台内部数据交换的变体。当然,在实践中,我们都使用平台外部(文件、套接字等)的方式在数据分析工具和 TS 之间交换数据。 Valeriy Yastremskiy 2023.03.02 11:23 #29428 Forester #:将标准和非标准指标塞入模型,以计算 Zigzags、MAs 等,并以不同的设置复制它们?ONNX 至少可以做一个 ZZ 变体,它有多少指标,至少是标准指标? Yep....那您就不需要 MT 了。您可以使用 API 工作 - 那里也只有价格和交易指令。 在我看来,模型应该只处理训练。训练用矩阵的生成应由其他程序完成,例如指标和/或 MT 专家。 MT 不适合大额交易,因此可以忽略计算时间对交易订单影响的风险。但是,即使有这些风险,MT 的利基也很大))))人们喜欢风险) Stanislav Korotky 2023.03.02 14:46 #29429 请解释以下公式是如何在有痕量的树分类算法中获得的(可以提供 PDF 链接): 在我能从互联网上找到的所有资料中,该公式都是神奇地 "从天花板上取下来的"。 Aleksey Vyazmikin 2023.03.02 14:52 #29430 Stanislav Korotky #:请解释以下公式是如何在树分类算法中得到的(可以链接到 PDF):在我能从网上找到的所有资料中,这个公式都是神奇地 "从天花板上取下来的"。 很难说:)数学计算可以在这段视频中看到 1...293629372938293929402941294229432944294529462947294829492950...3399 新评论 您错过了交易机会: 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符(不带空格) 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号,请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置,否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码? 使用 Google 登录
输入的只是价格数据。在一个地方处理,而不是在不同的地方。在终端和培训包中都不太合适。当然,从历史上看,将终端中的处理结果带入带有价格的训练包中更为方便,但这是一条死路。当然,指标的预计算很方便,而不是重新计算,但这似乎是任务的一部分。
一般来说,接收主要数据和管理交易环境的地方不适合用于计算。
如何正确计算则是另一个问题。我仍然关心如何可行,即连接训练好的模型,但如何进行预处理。假设导出模型后没有 python。
如何正确操作是另一个问题。我还在考虑如何可行,即连接训练好的模型,但如何进行预处理。假设导出模型后没有 python。
模型应该接收原始输入数据并自行进行预处理。为此,我们发明了管道的概念。例如,ONNX 格式的特点之一就是可以将整个管道压缩到一个文件中。
模型应接收原始输入数据并自行进行预处理。为此,我们发明了管道的概念。例如,ONNX 格式的特点之一就是可以将整个管道压缩到一个文件中。
将人字形、MA 和其他标准和非标准指标的计算塞入模型,并以不同的设置进行复制?ONNX至少可以做一个ZZ变体,它有多少指标,至少是标准指标?
Yep....
那您就不需要 MT 了。您可以使用 API 工作 - 那里也只有价格和交易命令。
输入的只是价格数据。在一个地方处理,而不是在不同的地方。在终端和培训包中都不太合适。当然,从历史上看,将在终端中处理过的数据带入带价格的训练包更为方便,但这是一条死路。当然,指标的预计算很方便,而不是重新计算,但这似乎是任务的一部分。
一般来说,获取主要数据和管理交易环境的地方不适合用于计算。
是的......
那你就不需要 MT 了。您可以使用 API 工作 - 那里也只有价格和交易命令。
要么就是创建一个编程环境,将 Python 代码与 mql5 代码交错在一起。第二种方案似乎不太可行。
要么这样,要么制作一个编程环境,在其中穿插 python 代码和 mql5 代码。第二个方案似乎不太可行。
我描述了我需要解决的情况。如果您只对价格和 python 中的所有转换感到满意,那么这样的概念又怎么会意味着要使用模型转移呢?您是否建议在 python 和终端中重复逻辑?
很明显,你需要一个桥梁来处理数据,而现在只能通过文件来实现,但同步又只能通过文件,这就充满了问题。
如果数据交换像以前一样通过文件或套接字进行,那么在终端运行 python 又有什么用呢?
我的模型轮询数据是由 Expert Advisor 准备的,而不是由 python 准备的。
在这种情况下,使用 MT5 和 python 的任何集成都没有意义。
我的数据完全由 MT 准备。并为模型提供了一个计算矩阵(现在是一个文件,但也可以通过 DLL 以数组形式进行)。一切都已经在运行,因此我认为您提出的任何方案都不值得考虑,更不用说浪费时间重复指标了。
好吧,我只写了平台内部数据交换的变体。当然,在实践中,我们都使用平台外部(文件、套接字等)的方式在数据分析工具和 TS 之间交换数据。
将标准和非标准指标塞入模型,以计算 Zigzags、MAs 等,并以不同的设置复制它们?ONNX 至少可以做一个 ZZ 变体,它有多少指标,至少是标准指标?
Yep....
那您就不需要 MT 了。您可以使用 API 工作 - 那里也只有价格和交易指令。
在我看来,模型应该只处理训练。训练用矩阵的生成应由其他程序完成,例如指标和/或 MT 专家。MT 不适合大额交易,因此可以忽略计算时间对交易订单影响的风险。但是,即使有这些风险,MT 的利基也很大))))人们喜欢风险)
请解释以下公式是如何在有痕量的树分类算法中获得的(可以提供 PDF 链接):
在我能从互联网上找到的所有资料中,该公式都是神奇地 "从天花板上取下来的"。
请解释以下公式是如何在树分类算法中得到的(可以链接到 PDF):
在我能从网上找到的所有资料中,这个公式都是神奇地 "从天花板上取下来的"。
很难说:)数学计算可以在这段视频中看到