직접 VPS 거래에 대해 이야기하고 있다면 아마도 그렇습니다. 그러나 예를 들어 시간이 지남에 따라 KNN 용 ONNX 파일에 저장된 테이블에 줄을 추가해야하는 경우 방법이 없습니다. 아마도이 테이블을 ONNX 모델의 입력으로 사용할 수 있습니다. 여기서 ONNX를 사용하는 것이 합당한지 이해할 필요가 있습니다.
직접 VPS 거래에 대해 이야기하고 있다면 아마도 그렇습니다. 그러나 예를 들어 시간이 지남에 따라 KNN 용 ONNX 파일에 저장된 테이블에 한 줄을 추가해야하는 경우 방법이 없습니다. 아마도이 테이블을 ONNX 모델의 입력으로 사용할 수 있습니다. 여기서 ONNX를 사용하는 것이 합당한지 이해할 필요가 있습니다.
문제가없는 것 같습니다-각각 자체 핸들이있는 여러 모델이 열립니다. 멀티 기가 바이트 모델의 경우 문제가있을 수 있습니다.)
데이터가 원래 형태로 저장되어 있어서 그냥 추가할 수 있나요? 일반 모델에는 작업 속도를 높이기 위해 인덱싱을 통한 데이터 변환 및 정렬 기능이 있는 것으로 알고 있습니다. 그렇다면 매주 또는 매월, 또는 매일 주기적으로 모델을 재구축하면 됩니다.
그런 것이 없고 전체 데이터베이스가 작업 속도를 높이기 위해 메모리에로드되는 경우 예제를 자동으로 추가 할 수 있으며 여기에서 모든 것을 MQL에서 수행하는 것이 좋습니다. MQL에서 이러한 모델을 사용하는 방법에 대한 기사가 여기에 있습니다.
작동하지 않습니다. 다른 BP를 위한 것입니다.
이 메모리 기반으로 ONNX 파일에 밀어 넣는 것이 의미가 있는지, 아니면 MQL 수단으로 계산을 수행하는 것이 더 나은지 궁금합니다.
한 번에 모델에 있으면 변경하기가 더 쉬울 것입니다.
그건 그렇고, 예를 들어 코드를 변경하지 않고 선택하기 위해 Expert Advisor에서 두 개 이상의 모델을 사용할 수 있습니까?
아직 이 임베딩을 분석해 보지 못했습니다.
KNN과 LWLR이 로컬이라는 의미에서. 출력은 전체 트레이인이 아닌 가까운 지점에만 의존합니다.
트레이네가 필요한 크기로 축소되면 어떻게 되나요?
그런 다음 개별 의사 결정 트리를 후보 목록에 추가할 수 있습니다.
하지만 각 트리는 전체 훈련에 의존하기 때문에 글로벌 트리입니다.
트레이를 적절한 크기로 축소하면 어떨까요?
네, 그게 현재로서는 기본 아이디어입니다.
하지만 각 트리는 전체 트레나에 영향을 미치기 때문에 글로벌합니다.
주의를 기울이지 않아서 트레인을 놓쳤습니다.
모델에 바로 표시되어 있으면 변경하기가 더 쉽습니다.
직접 VPS 거래에 대해 이야기하고 있다면 아마도 그렇습니다. 그러나 예를 들어 시간이 지남에 따라 KNN 용 ONNX 파일에 저장된 테이블에 줄을 추가해야하는 경우 방법이 없습니다. 아마도이 테이블을 ONNX 모델의 입력으로 사용할 수 있습니다. 여기서 ONNX를 사용하는 것이 합당한지 이해할 필요가 있습니다.
그런데 코드를 변경하지 않고 Expert Advisor에서 두 개 이상의 모델을 사용하여 선택할 수 있나요?
문제가없는 것 같습니다. 각각 고유 한 핸들이있는 여러 모델이 열립니다. 하지만 멀티 기가 바이트 모델에는 문제가있을 수 있습니다.)
직접 VPS 거래에 대해 이야기하고 있다면 아마도 그렇습니다. 그러나 예를 들어 시간이 지남에 따라 KNN 용 ONNX 파일에 저장된 테이블에 한 줄을 추가해야하는 경우 방법이 없습니다. 아마도이 테이블을 ONNX 모델의 입력으로 사용할 수 있습니다. 여기서 ONNX를 사용하는 것이 합당한지 이해할 필요가 있습니다.
문제가없는 것 같습니다-각각 자체 핸들이있는 여러 모델이 열립니다. 멀티 기가 바이트 모델의 경우 문제가있을 수 있습니다.)
데이터가 원래 형태로 저장되어 있어서 그냥 추가할 수 있나요? 일반 모델에는 작업 속도를 높이기 위해 인덱싱을 통한 데이터 변환 및 정렬 기능이 있는 것으로 알고 있습니다. 그렇다면 매주 또는 매월, 또는 매일 주기적으로 모델을 재구축하면 됩니다.
그런 것이 없고 전체 데이터베이스가 작업 속도를 높이기 위해 메모리에로드되는 경우 예제를 자동으로 추가 할 수 있으며 여기에서 모든 것을 MQL에서 수행하는 것이 좋습니다. MQL에서 이러한 모델을 사용하는 방법에 대한 기사가 여기에 있습니다.
데이터를 추가할 수 있도록 원래 형태로 저장되어 있나요? 일반적인 모델에는 작업 속도를 높이기 위해 인덱싱을 통한 데이터 변환과 정렬이 있는 것으로 알고 있습니다. 그렇다면 매주 또는 매월, 심지어 매일 주기적으로 모델을 재구축하면 되는 건가요?
그런 것이 없고 전체 데이터베이스가 작업 속도를 높이기 위해 메모리에로드되는 경우 예제를 자동으로 추가 할 수 있으며 여기에서 모든 것을 MQL에서 수행하는 것이 좋습니다. MQL에서 이러한 모델을 사용하는 방법에 대한 기사가 여기에 있습니다.
MQL5를 사용하여 수행하는 방법은 다소 명확합니다. ONNX를 통해 수행하는 방법은 아직 명확하지 않습니다.
그건 그렇고, 포럼에서 ONNX 형식으로 KNN 모델을 실행하려는 시도를 발견했습니다. 그러나 내가 알기로는 아직 작동하지 않았습니다.
MQL5를 사용하는 방법은 어느 정도 명확합니다. ONNX를 통해 수행하는 방법은 아직 명확하지 않습니다.
그건 그렇고, 포럼에서 ONNX 형식으로 KNN 모델을 실행하려는 시도를 발견했습니다. 그러나 내가 알기로는 아직 작동하지 않았습니다.
글쎄, 이니셔티브가 빨리 표시 될수록 오류 수정 검색이 더 빨리 시작됩니다.
그리고 그러한 모델의 장점은 무엇입니까? 다른 모델보다 더 나은 것으로 입증 되었습니까? 입력 데이터의 변화에 대해 이론적으로 더 강력합니까?
모델에 바로 표시되어 있으면 변경하기가 더 쉽습니다.
그런데 코드를 변경하지 않고도 Expert Advisor에서 두 개 이상의 모델을 사용하여 선택할 수 있나요?
안 될 이유가 있나요? 곧 그러한 예제를 게시할 예정입니다.