트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2950

 
Maxim Kuznetsov #:

이것이 제가 " *.onnx 파일이 수정되거나 예약되었는지 확인" 하지 않고 해결하고 싶은 점입니다.

"안녕하세요 메타트레이더 - 데이터가 준비되었습니다!"라는 신호를 보내는 방법. ? 이벤트를이벤트 기반 프로그램에 전달하는 방법은?수년 동안, 절대 안 됩니다.

예, 사용자 지정 이벤트와 그 핸들러를 만드는 기능은 매우 유용할 것입니다.

 
Aleksey Vyazmikin #:

이미 가능하다고 쓰여 있는 것 같은데 뭐가 문제인가요?

모델이 지속적으로 재교육되고 있다는 것입니다. 대화를 전혀 이해하지 못하고 있나요?
 
mytarmailS #:
모델은 항상 재교육됩니다. 대화를 전혀 이해하지 못하고 있나요?

사전 학습된 모델 목록을 만들고 코드를 바꿔가며 테스트해 보세요.

 
mytarmailS #:
마켓이나 전략 테스터에 넣을 수 있다고요?

"내가 좋아하는 목발과 마켓/테스터" 카드는 그만 사용하세요.

실제 모델을 판매하려면 모델을 개선한 새 버전의 제품을 만들어 정기 업데이트로 배포하세요.

매일 수정되는 모델을 원하는 사람은 아무도 없다는 사실을 명심하세요.

 
Renat Fatkhullin #:


데일리 핏을 가진 모델은 누구도 좋은 핏이라고 생각하지 않는다는 점을 명심하세요.

재교육은 어느 정도의 시간 간격을 권장하나요?
예를 들어 모델이 3년 동안 트레이닝을 받은 적이 있는 경우입니다.

 
Renat Fatkhullin #:

"내가 좋아하는 목발과 시장/테스터" 카드는 이제 그만 사용하세요.

그냥 관심이 있을 뿐입니다.

레나트 팻쿨린 #:

실제 모델을 판매하고 싶다면 개선된 모델로 새 버전의 제품을 만들어 표준 업데이트로 배포하세요.

이해를 돕기 위해 5분마다 30명의 모델을 재교육하고 있으며, 이것은 시작에 불과합니다....

레나트 팻쿨린 #:

매일 수정하는 모델이 필요한 사람은 아무도 없다는 것을 명심하세요.

아무도 필요하지 않다고요? 전 세계를 대상으로 설문 조사를 하셨나요? 예를 들어 저는 필요합니다.

작동하지 않는 모델은 아무도 필요하지 않다는 것은 사실입니다.


여러분은 프로그래머이고 코드를 작성하는 방법을 알고 있지만, 그렇다고 해서 머신 러닝, 연구, 작업 모델의 전문가가 되는 것은 아니며, 누군가에게 필요한 모델이 무엇인지 철학적으로 생각하기 시작하거나 한 곳만 다루면 그들이 원하는 것을 줄 수 없다는 것을 이해하므로 "아무도 필요 없다"고 말하는 것이 더 낫습니다. ))

 
mytarmailS #:

여러분은 프로그래머이고 코드를 작성할 수 있지만 그렇다고 해서 머신러닝, 연구, 작업 모델의 전문가가 되는 것은 아니며, 이는 누군가에게 필요한 모델이 무엇인지 철학적으로 생각하기 시작하거나, 원하는 것을 줄 수 없다는 것을 깨닫고 한 곳만 다루면 바로 알 수 있으므로 "아무도 필요 없다"고 말하는 것이 더 낫습니다. ))

저는 이 업계에서 5분마다 재교육하는 것의 '가치'를 이해할 만큼 충분한 시간을 보냈습니다.

그리고 제가 어떤 사람이고 어떤 일을 해왔는지 조금 더 잘 알아가는 것이 좋습니다.

 
mytarmailS #:

마켓플레이스와 관련된 머신 러닝의 진행 상황은 어디에서 확인할 수 있나요?

회사 자체를 포함해 메타쿼츠에서 만든 모든 것은 모두 제 감독 하에 제 아이디어에 따라 만들어졌습니다. 물론 개발 팀과 함께요.

이러한 생태계를 만들고 개발하는 경험의 가치는 '시장 대비 머신러닝의 성공'보다 훨씬 더 높습니다. 그리고 MQL5와 메타트레이더 5에서 머신러닝을 현실화한 것은 바로 저입니다. 파이썬 통합도 마찬가지입니다.

그러니 5분마다 재교육이 필요하다는 동화에 대해 말하지 마세요. 스스로는 속일 수 있지만 제정신인 사람에게는 진부한 슈퍼피팅이라는 것이 분명합니다. 트레이딩 시스템을 위한 가장 단순/중간 신경망은 무엇인가요.


저는 제 성과를 보여줬습니다 - 모든 사람이 볼 수 있습니다. 그러나 당신의 것은 꽤 나쁘다 - 당신은이 포럼에 댓글 만 있습니다.

공개적으로 사용할 수 있는 코드나 보여줄 것이 있나요? 가시적인 성과가 있나요?

 
mytarmailS #:
아, 그게 다인가요? 저희는 할 말이 없을 때 방을 삭제합니다.

당신의 업적을 보여주세요.

허세만 가득하네요. 너무 자주 과대포장하는 것은 이미 명백합니다.

 
Roman #:


저도 같은 생각입니다.

이상적인 모델은 한 번만 훈련해야 합니다!
하지만 우리는 연속적인 값으로 작업하기 때문에 모델을 훈련시켜야 합니다.
하지만 5분마다 훈련하는 것은 정말 슈퍼 핏입니다.

매일 재교육을 받는다고 해도 좋은 모델은 아니죠.

로만, 저는 7년 동안 이 일을 해왔고, 다양한 MO 알고리즘이 적용된 1000개 이상의 스크립트를 사용했어요....
여기서 누군가에게 무언가를 말할 수있는 사람은 제가 아니라 저입니다...

5분마다 재훈련을 하는 게 아주 적합하다는 말씀이시군요,
좋아요, 하지만 일주일에 한 번은 슈퍼 핏이 아니라고요?

이 둘의 차이점은 무엇일까요?

그리고 왜 일주일에 한 번 훈련하는 것이 5분마다 훈련하는 것보다 더 나은가요?

그것에 대해 생각하고, 자신에게 답을 주려고 노력하고,이 대답으로 자신을 논쟁하십시오....


또는 전혀 생각하고 싶지 않다면 여기에 예가 있습니다 ...
이동 평균이 있는데, 이동 평균을 5분에 한 번 계산하는 것이 더 낫나요, 아니면 일주일에 한 번 계산하는 것이 더 낫나요?
그리고 어떤 값이 더 관련성이 있을까요?

생각해 보세요.
5분에 한 번은 적합하고 일주일에 한 번은 적합하지 않은 이유))))
또는 두 가지 모두 조정이며 두 번째 경우에만 일주일의 지연이 있습니다.


사유: