交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2947

新评论
 
Aleksey Nikolayev #:

非常好。将支持 ONNX 的哪些版本和操作集？

开放源代码 ONNX Runtime 项目中出现的所有版本。

 
Renat Fatkhullin #:

所有这些都出现在开源 ONNX Runtime 项目中。

onnx.defs.onnx_opset_version()写道 opset=17。关于 MT 日志中的版本，它说是 1.14.0，但我认为 ONNX 的最新版本是 1.13.1。

 
Aleksey Nikolayev #:

onnx.defs.onnx_opset_version()写入 opset=17。关于 MT 日志中的版本，它说是 1.14.0，但 ONNX 的最新版本似乎是 1.13.1

不，没错。是ONNX 最新版本 1.13.1 和 ONNX Runtime 最新版本 1.14.1。

 
Renat Fatkhullin #:

上面给出了一组用于访问图表/点数/交易头寸/交易历史的函数。这足以让 python 脚本直接工作。

或许，我们还将增加指标访问功能。

转移指标并不是一种通用方法，不过对于大多数交易者来说可能已经足够。例如，我对传输数据更感兴趣，不是在每一个条形图上，而是在级别被突破的时刻。有人则对其他东西感兴趣，等等。

很难有一种理想的交换方式能满足所有人的需求，因此在开发阶段使用拐杖方法是不可避免的。最重要的是，在测试工具或 VPS 上启动阶段避免使用拐杖方法。

 

我在新版 MT5 b3601 中测试了 ONNX.Price.Prediction项目。一切似乎都正常--在 python 中训练和输出，在 MT5 中输出（我从根目录删除了 onnx 的 dll，并重新启动了终端）。

我们可以等待发布，然后开始尝试使用自己的模型）。

 
Aleksey Nikolayev #:

指标传输并不是一种通用的方法，尽管它对大多数交易者来说已经足够。例如，我更感兴趣的不是在每个条形图上传输数据，而是在级别被突破时传输数据。有人对其他东西感兴趣，等等。

很难有一种理想的交换方式能满足所有人的需求，因此在开发阶段使用拐杖方法是不可避免的。最重要的是，在测试工具或 VPS 上启动阶段避免使用拐杖方法。

在 python 中传递指标和任意数据（如字符串）的问题会影响 MetaQuotes 的商业利益。
。

如果解决了所有这些问题，MT 将从经纪人和客户之间的中介变为编写策略和指标的便捷工具。

MT 在提供报价的同时，还非常快速可靠，是交易系统的绝佳组成部分。允许将字符串传递给 python 意味着巩固终端的这一作用。

例如，加密货币已经超越 MT，因为加密货币中的经纪商是多余和不必要的元素，但这并不取消使用终端编写和使用智能交易系统。

简单地说：编写 EA => 在 BTCUSD 上运行它 => 通过 Python 脚本在 Binance 上交易 => 感谢 MetaTrader 拥有它。

 

我不明白您为什么需要 ONNX 的这些功能。

有一个显而易见的基本方案可以让 MT5 和 MO 成为朋友：
1. 从 OnInit() 启动 python 脚本作为一个单独的进程。
2. 在 EA 可以等待信息的模式下，您需要在 python 和 EA 之间设置几个信息交换函数。
3. 创建一个文件夹 Models，并将 TensorFlow 模型放入其中。

就这样MT 和 MO 的集成已经完成！大家都很高兴。

 
Evgeny Dyuka #:

我不明白为什么要在 ONNX 上搞这么多花样。

如何让 MT5 和 MO 成为朋友，有一个显而易见的基本方案：
1. 从 OnInit() 开始，python 脚本作为一个单独的进程启动。
2. 在 EA 可以等待信息到达的模式下，我们需要几个在 python 和 EA 之间交换信息的函数。
3. 我们创建一个文件夹 Models，并将 TensorFlow 模型放入其中。

就这样MT 和 MO 整合完成！大家都很高兴。

R 也有这样的集成。只是还不清楚为什么需要在 VPS 上使用 R，以及为什么需要解决支持 R 与 MT 集成的问题（语言和软件包的版本控制等）。python 也是如此。

还有一点与速度有关，这在我们的业务中非常重要。看看 fxsaber 是如何在与元报价的持续较量中耗费毫秒时间将其转化为利润点的。很明显，将任何程序与任何程序捆绑在一起运行，都会比单独运行这两个程序要慢。

看来还有什么比这更明显的.....。

 
Aleksey Nikolayev 项目。一切似乎都正常--在 python 中训练和输出，在 MT5 中输出（我从根目录删除了 onnx 的 dll，并重新启动了终端）。

我们可以等待发布，然后开始尝试使用自己的模型）。

少了一根拐杖，使用模型的范围将大大扩展（在此之前，大多数人都是通过终端输入来优化权重）。显然，它在 Mac 上也能运行，我很快就会检查一下：）有时候，什么都不做，等着食物自己飞到嘴里，会更好一些。
 
Aleksey Nikolayev #:

与 R 有这样的集成。只是不清楚为什么需要在 VPS 上使用 R，以及为什么需要解决支持 R 与 MT 集成的问题（语言和软件包的版本控制等）。python 也是如此。

还有一点与速度有关，这在我们的业务中非常重要。看看 fxsaber 是如何在与元报价的持续较量中耗费毫秒时间，将其转化为利润点的。显然，将任何程序与任何程序捆绑在一起运行，都会比单独运行这两个程序要慢。

看来还有什么比这更明显的.....。


考虑到点差和交易所/经纪商的佣金，有必要对以几十分钟或几小时计算的时间进行预测。
在现实生活中，MQ 比 fxsaber 快 5 毫秒对您有什么帮助？
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