Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2100
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Das kann ich nicht tun, sie werden mich auslachen.
Sehr interessant, danke für die Mitteilung. Sobald ich meine aktuellen Aufgaben geklärt habe, werde ich versuchen, den Code auszuführen.
Ich weiß nicht, warum Sie es brauchen, aber es gibt eine Möglichkeit, es zu synthetisieren, das ist der Sinn des Beitrags.
Das ist mir egal, sie werden mich auslachen
Warum sollten Sie es brauchen? Der Punkt ist, dass es einen Weg gibt, es zu synthetisieren, das ist der ganze Sinn des Beitrags.
Ich bin an der Methode interessiert, oder wollen Sie nicht, dass ich sie anwende?
Ich möchte nicht ausgelacht werden.
Schreiben Sie es auf, wir werden lachen... aber im Detail
weil es im Forum nicht klar ist. Ich verstehe sie nicht.
mehr Threads über das Verteidigungsministerium in Artikeln, es ist eine komplette SackgasseSchreiben Sie es auf, wir werden lachen ... aber im Detail.
weil es im Forum nicht klar ist. Ich habe sie nicht verstanden.
mehr Threads über MoD in Artikeln, aber das ist zu langweilig.Nun, schreiben Sie mehr. Ich werde sogar ein Thema vorschlagen: Automatisierung des maschinellen Lernens. Das ist es, was fast alle Teilnehmer dieses Threads brauchen.
Ich habe etwas zu schreiben, aber ich werde es nicht tun, weil Entwickler keine R-Codes in Artikeln sehen wollen.
In Bezug auf ONNX. Brauchen Sie das wirklich? Was können Sie jetzt nicht mehr ohne sie tun?
Schreiben Sie also mehr. Ich habe einiges zu schreiben, aber aufgrund der Abneigung der Entwickler, R-Codes in Artikeln zu sehen, werde ich das nicht tun.
Über ONNX. Brauchen Sie das wirklich? Was können Sie jetzt nicht mehr ohne sie tun?
Ich bereite die Fortsetzung über die Datenaufbereitung für catbust vor.
Deep Learning, das auf Metaque übertragen werden kann, z. B. Modelle in PyTorch
Was die Automatisierung angeht, so habe ich sie so weit wie möglich automatisiert. Ich erhalte auf Knopfdruck Modelle, die sofort als fertige Bots gespeichert werdenVorbereitung einer Fortsetzung zur Datenaufbereitung für catbust
Deep Learning für die Umstellung auf Meta, z. B. Modelle auf PyTorch
Und funktioniert das Modell auch ohne Portierung (schlechter, langsamer ...)?
Ich sehe Bedarf ONNX für zwei Kategorien von Programmierern - Verkauf und Hosting auf VPS. Und es ist nicht klar, was der Gewinn aus solchen Anwendungen ist.
Die Hauptaufgabe besteht nun darin, Arbeitsmodelle und Ansätze für deren Erstellung zu entwickeln. Alles andere ist ferne Zukunft.
Und funktioniert das Modell auch ohne Portierung (schlechter, langsamer ...)?
Ich sehe die Notwendigkeit für ONNX für zwei Kategorien von Programmierern - Verkauf und Hosting auf VPS. Und es ist nicht klar, was der Gewinn aus solchen Anwendungen ist.
Die Hauptaufgabe besteht nun darin, Arbeitsmodelle und Ansätze für deren Erstellung zu entwickeln. Alles andere ist ferne Zukunft.
Ohne Portierung ist es schwieriger zu produzieren, ja. Es ist schwieriger, es auf einen wpc zu portieren und es ist schwieriger, es auf verschiedenen Konten zu testen. Und jemand wird auf einem lokalen Marktplatz verkaufen wollen.
Im MT5 ist es viel einfacher, das Modell zu "tunen", indem man zusätzliche Dinge wie Stoplosses, Trailing Bars, etc. optimiert.Ohne Portierung ist es schwieriger zu produzieren, ja. Es ist schwieriger, auf einen wpc zu migrieren, schwieriger, auf verschiedenen Konten zu testen\dc. Und jemand wird auch auf einem lokalen Marktplatz verkaufen wollen.
Es ist viel einfacher, das Modell in MT5 zu "tunen", indem man zusätzliche Dinge wie Stoplosses, Trailing Bars, etc. optimiert.Aber das Modell funktioniert nicht in der Testversion. Nein?
Aber das Modell funktioniert nicht in der Testversion. Nein?
Natürlich wird es das, das habe ich auch gesagt, sonst hätte es ja keinen Sinn.
Hmmm, ein Gedanke kam mir, ist es möglich, ein Python-Paket für Metatrader5 in P-ka laufen und nutzen alle Charme von Metatrader?