트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 3239

 
저도 깨달았습니다. 모든 입력 데이터 전처리는 EA 내부에 있어야 합니다.
EA 내부에
 
옵션으로: MQL의 템플릿은 다양한 매개 변수(2,3,5,10,15,15,20,20,30,30,50,50,100,200,300,300,500,1000)로 5~10천 개의 기호(OHLCVV, 시간(YMDHMS), 마쉬키, 자그자기(비피킹) 등을 생성하고 모델이 이를 거래할 수 있도록 합니다. 아마도 5000 개 중 5 개만 모델에서 사용할 수 있습니다.
비 나무 모델은 배우는 데 매우 오랜 시간이 걸리지만. 그리고 챔피언십은 NS가 아니라 나무 / 숲 / 흉상에 관한 것이 될 것입니다)))))
 
fxsaber #:

마켓플레이스에서 작동했습니다.


텍스트와 사진으로 이미 충분합니다.

  • 세계 최초의 인공 지능 간 트레이딩 세계 선수권 대회.
  • 차트를 배경으로 평온한 사이보그와 당황한 증권 거래소 직원들.
  • 위기? - 인공지능은 미래입니다.
  • 머신러닝에 능통한 전문가인가요? - 역량을 증명/테스트하세요. 세계 최고 수준의 상으로 이력서를 장식하세요.
  • 기타
시청자는 분명히 부족하지 않을 것입니다. 전문가를 끌어들이는 것은 의심스럽지만 실제로 일어납니다. 전문가들은 저에게 TC가 없다고 말할 가능성이 더 높습니다. MoD에 새로 온 사람들을 격려하십시오 - 말하기는 어렵습니다. 확실히 효과가 있는 것은 AI를 통한 EA 마켓의 판매 수입니다. 1년 안에 마켓 매출이 늘어나면 대회 개최 비용을 충당할 수 있을 것 같습니다. 챔피언십을 조직하고 운영하는 데 필요한 예산은 최소 25만 달러입니다. 상금은 예산의 일부에 불과합니다.

적어도 누메라이를 생각하면 여전히 첫 번째는 아닙니다. 나머지는 동의하기 어렵습니다.

Numerai
Numerai
  • numer.ai
The hardest data science tournament on the planet. Build the world's open hedge fund by modeling the stock market.
 
Forester 마쉬키, 자그자기(비피킹) 등을 생성하고 모델이 이를 거래할 수 있도록 합니다. 모델이 충분하다고 생각하면 5000 개 중 5 개만 사용할 수 있습니다.
비 트리 모델은 배우는 데 매우 오랜 시간이 걸리지만. 그리고 챔피언십은 NS가 아니라 나무 / 숲 / 흉상에 관한 것이 될 것입니다)))))
목발을 다른 목발에 묶는 것처럼 보입니다.
 
mytarmailS #:

어떤 종류의 트레이더를 대상으로 하는 것인지 모르겠습니다.

5명이 대회에 참가할 것으로 보이는데, 그 중 4명은 메타트레이더에 통합하는 작업을 한 메타콰이어 직원들입니다.

저도 참석하겠습니다.

"적은 사람, 더 많은 산소"))))))))))))))))))))))))))))))))))

 
СанСаныч Фоменко #:

테스터에 도달한 첫 번째 변종인 R이 포함된 실제 EA가 있습니다.

구조는 다음과 같습니다:

1. 일반적인 기능 세트가있는 일반적인 mcl EA가 있습니다 : 주문, 중지, MM 작업..... 메타 따옴표의 예에서 신호 생성 블록 - 두 매쉬의 교차점은 다음 OHLC를 보내는 R에 대한 호소로 대체됩니다.

2. R 코드는 대략 두 부분으로 구성됩니다:

2.1. OHLC를 모델에 대한 여러 예측자로 변환합니다. R의 일부 패키지(모델이 아님)에 액세스할 수 있는 수백(또는 수천) 개의 연산자가 있습니다.

2.2. 모델에 의한 실제 신호 계산.

3. 거래 신호가 전문가 고문에게 다시 전송됩니다: -1; 0; 1.

주제로 돌아가서, ONNX p.2.2를 사용하려면 ONNX가 될 것이고, 전문가 고문에서 p.2.1을 이동해야 할 것입니까? 모델 자체 외에도 R의 다른 패키지가 사용되며 알고리즘을 µl로 코딩해야하기 때문에 이것은 저에게 심각한 작업입니다.

나무 모델을 사용하는 것 같고 ONNX에서는 제가 알기로 네트워크 모델 만 저장할 수 있습니다. 따라서 본질적으로 네트워크 모델 챔피언이 될 것입니다.

 
sibirqk #:

나무 모델을 사용하는 것 같지만 제가 알 기로는 ONNX에서는 네트워크 모델 만 저장할 수 있습니다. 그래서 실제로는 네트워크 모델 챔피언십이 될 것입니다.

그건 사실이 아닙니다.
 
mytarmailS #:
사실이 아닙니다.

왜요?

 
sibirqk #:

어떤 종류인가요?

나무 모델도 괜찮습니다.
 
sibirqk #:

그게 뭔가요?

어디선가 Scikit 바이블에서 사용할 수 있는 모든 것을 ONNX에 넣을 수 있다는 글을 본 적이 있는데, 모든 종류의 모델과 꽤 많은 모델이 있습니다.

사유: