Diskussion zum Artikel "Multilayer-Perzeptron und Backpropagation-Algorithmus (Teil II): Implementierung in Python und Integration mit MQL5"
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Neuer Artikel Multilayer-Perzeptron und Backpropagation-Algorithmus (Teil II): Implementierung in Python und Integration mit MQL5 :
Für die Entwicklung von Integrationen mit MQL steht ein Python-Paket zur Verfügung, das eine Fülle von Möglichkeiten wie Datenexploration, Erstellung und Nutzung von maschinellen Lernmodellen ermöglicht. Die eingebaute Python-Integration in MQL5 ermöglicht die Erstellung verschiedener Lösungen, von der einfachen linearen Regression bis hin zu Deep-Learning-Modellen. Werfen wir einen Blick darauf, wie man eine Entwicklungsumgebung einrichtet und vorbereitet und wie man einige der Bibliotheken für maschinelles Lernen verwendet.
Zunächst sollten Sie Python von der offiziellen Website www.python.org/downloads/ herunterladen.
Um mit TensorFlow zu arbeiten, sollten Sie eine Version zwischen 3.3 und 3.8 installieren (ich persönlich benutze 3.7).
Nach dem Herunterladen und Starten des Installationsprozesses sollte man die Option "Add Python 3.7 to PATH" aktivieren. Dadurch wird sichergestellt, dass einige Dinge später ohne zusätzliche Konfiguration funktionieren.
Ein Python-Skript kann dann einfach direkt vom MetaTrader 5-Terminal aus gestartet werden.
Öffnen Sie MetaEditor und gehen Sie auf Extras \ Optionen.
Geben Sie hier den Pfad an, in dem sich die ausführbare Python-Datei befindet. Beachten Sie, dass nach der Installation der Standard-Python-Pfad verwendet werden sollte. Falls nicht, geben Sie den vollständigen Pfad zur ausführbaren Datei manuell ein. So können Sie Skripte direkt von Ihrem MetaTrader 5-Terminal aus starten.
Ich persönlich verwende eine völlig separate Bibliotheksumgebung, eine virtuelle Umgebung. Dies ist eine Möglichkeit, eine "saubere" Installation zu erhalten und nur die Bibliotheken zu sammeln, die für das Produkt erforderlich sind.
Autor: Jonathan Pereira