Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 547

 
Grigoriy Chaunin:

Ich denke, wenn Sie Python richtig anschließen, wird es über DLL schneller sein. Ich habe beschlossen, eine Header-Datei in MQL5 zu schreiben, um Python zu verbinden. Ich habe beschlossen, eine Header-Datei in MQL5 zu schreiben, um Python zu verbinden. Ich werde den Code auf Git Hub veröffentlichen.


Wenn Sie RAMdisk oder csd verwenden wollen, kein Problem... Der Geschwindigkeitsverlust beim Neustart des Skripts beträgt eine ganze Sekunde, was im Tester sehr langsam ist... Wenn Sie es nur einmal aufrufen, dann ist es OK... + Ich will sie nicht jedes Mal neu schulen, wenn sie es brauchen ...

 

Übrigens, https://www.mql5.com/ru/forum/223473/page9#comment_6279990

Обсудим совместные проекты в редакторе - зачем они и куда движутся
Обсудим совместные проекты в редакторе - зачем они и куда движутся
  • 2017.12.28
  • www.mql5.com
На текущий момент мы выпустили первую версию проектов, совместных проектов и новое хранилище...
 

Das ist der Punkt: Alle Lade- und Initialisierungsvorgänge werden über die DLL in den MQL Init- und DeInit-Funktionen durchgeführt, und das Skript selbst ruft Funktionen aus dem Python-Code auf. Das wird schneller gehen. Im Testgerät ist sie allerdings noch langsam.

Ich würde es lieber auf GitHub hochladen.

 

In ml-assistant rufe ich das externe Skript auf. Es stimmt, es dauert ein paar Sekunden, um die Shell zu starten und die Bibliotheken zu laden, aber das ist mir egal, denn ich will nicht unter m15-m30 gehen. Wenn man bedenkt, dass die Vorhersage mit einem trainierten Modell Millisekunden dauert, ist das bei einem guten Modell gar nicht so schlecht.

Wie für den Tester, habe ich nicht einmal versuchen, es mit dem Trading-Roboter laufen, habe ich sofort angehängt "Handel" auf dem Chart für das Debugging.

Ich habe einen vds-Server mit akzeptabler Leistung und Kosten gefunden, der mit SSD arbeitet.

Ich habe einen vds-Server mit angemessener Leistung und Kosten gefunden, der mit ssd arbeitet. Im Abschnitt M A R K E T O P E R A T I O N S

Dateien:
MASh_Market.mqh  36 kb
 

Übrigens, es gibt ganze Tester und Ressourcen für Python, wo man Online-Berichte bekommen kann, bei Interesse schicke ich Ihnen die Links. Ich habe sie noch nicht benutzt, ich habe sie nur gegoogelt

 

Über die Berichte: https://pypi.python.org/pypi/trackml
Aber ich habe es noch nicht herausgefunden. Aus irgendeinem Grund kann ich nicht auf die offizielle Website zugreifen.

trackml 0.1.12 : Python Package Index
  • pypi.python.org
An opinionated, minimal cookiecutter template for Python packages
 

Ich habe dies gefundenhttps://www.quantopian.com/

und hier ist die Website eines Mannes, der Python unterrichtet, einschließlich Finanzenhttps://pythonprogramming.net/getting-stock-prices-python-programming-for-finance/

Das gefällt mir sehr gut, ich denke, ich werde mir ein T-Shirt und eine Mütze mit Python-Logo kaufen, um ihn zu unterstützen :)

Quantopian
Quantopian
  • www.quantopian.com
You own your algorithms. Your algorithms are kept secret. Ideas are some of the most valuable assets anyone has. We are committed to protecting your intellectual property and keeping it safe. Once you've written your algorithm, you need to test it. Quantopian provides free backtesting with historical data and free paper trading (also called...
 
Maxim Dmitrievsky:

Ich habe dies gefundenhttps://www.quantopian.com/

und hier ist die Website eines Mannes, der Python unterrichtet, einschließlich Finanzenhttps://pythonprogramming.net/getting-stock-prices-python-programming-for-finance/

Mir gefällt es, ich denke, ich werde mir ein T-Shirt und eine Mütze mit dem Python-Logo als Unterstützung kaufen :)

Ich habe schon von Quantopian gehört, aber ich habe nicht verstanden, was sie gemeinsam haben. Ich habe es jetzt gestreichelt, es sieht aus wie Googles Service https://towardsdatascience.com/neural-networks-with-google-colaboratory-artificial-intelligence-getting-started-713b5eb07f14.

Hier bietet Google die Rechenleistung seiner Server kostenlos an.
Neural Networks with Google CoLaboratory | Artificial Intelligence Getting started
Neural Networks with Google CoLaboratory | Artificial Intelligence Getting started
  • 2017.12.25
  • Sagar Howal
  • towardsdatascience.com
Google Recently Launched its internal tool for collaborating on writing Data Science Code. The Project called Google CoLaboratory (g.co…
 
Aleksey Terentev:
Ich habe von Quantopian gehört, aber ich habe nicht verstanden, was es beinhaltet. Jetzt habe ich es überprüft, es sieht so aus, als ob der Google-Dienst https://towardsdatascience.com/neural-networks-with-google-colaboratory-artificial-intelligence-getting-started-713b5eb07f14

Nun, es gibt einen Tester für Strategen.

Google Lab scheint großartig zu sein

 

Ich schließe mich der Frage an. Ich nutze die Dienste von Amazon, aber ihr Model Builder sieht nicht gut aus. Auf jeden Fall konnte ich nicht mehr oder weniger5 Qualitätsmodelle bauen. Vielleicht habe ich etwas falsch gemacht, aber es gibt dort nicht allzu viele Einstellungen. Jetzt werde ich Google bemühen...

Grund der Beschwerde: