Обсуждение статьи "Пример ансамбля ONNX-моделей в MQL5"
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Опубликована статья Пример ансамбля ONNX-моделей в MQL5:
ONNX (Open Neural Network eXchange) — открытый стандарт представления нейронных сетей. В данной статье мы покажем возможность одновременного использования двух ONNX-моделей в одном эксперте.
Для стабильной торговли желательно иметь диверсификацию как по торгуемым инструментам, так и по торговым стратегиям. Такая же ситуация и с моделями машинного обучения — проще создать несколько более простых моделей, чем одну сложную. Но собрать потом эти модели в одну ONNX-модель может быть непросто.
Однако можно комбинировать использование нескольких уже обученных ONNX-моделей в одной MQL5-программе. Мы покажем, как можно просто реализовать один из ансамблей, который называется классификатор голосования.
Результаты тестирования первой модели.
Теперь протестируем только вторую модель. Вот результаты тестирования второй модели.
Вторая модель оказалась гораздо сильнее первой модели. Результаты подтверждают теорию — ансамблировать нужно слабые модели. Но в данной статье речь шла не о теории ансамблирования, а о практике применения.
Автор: MetaQuotes