MetaTrader 5 Python User Group - wie man Python in Metatrader verwendet - Seite 35

Neuer Kommentar
 
Sergey Chalyshev:

Urteilen Sie nicht zu hart, vielleicht gibt es da draußen Python-Liebhaber, die versuchen, Python in alles und jedes zu integrieren.

Python ist eine C++-Bibliothek, ist es nicht besser, MQL SB(Standardbibliothek) zu machen?

MQ ging ursprünglich in diese Richtung, gab dann aber unter dem Ansturm von Ruto, RWods und Algibods auf.)

Ich denke, das ganze Problem ist, dass MQ Angst hat, über den Sandkasten hinauszugehen, wie R, Py, Alglib ist nicht mehr unser Problem.

Sie fügten einen Link zu anderen "Programmiersprachen" hinzu und ließen die anderen Yaps machen, was sie wollten.

Erinnert mich an einen Strauß.)

Welche Maßnahmen müssen ergriffen werden, um die Integration mit R festzustellen?

 
Renat Fatkhullin:

Das Problem ist die geringe Wahrnehmung des Themas in der breiten Masse und das fehlende Verständnis für die Entwicklung des Algotradings:

  • Maschinelles Lernen ist der nächste technologische Schritt im Algotrading
  • Python ist keine C++-Bibliothek, sondern eine erfolgreiche Plattform für maschinelles Lernen
  • Die Integration von Python in Editor und Terminal gibt Ihnen die Möglichkeit, sofort handelsübliche und völlig unverträgliche Bibliotheken zur Entscheidungsfindung zu verwenden
  • Integrationen sind die Norm, wir haben Native DLL, .NET DLL, OpenCL, DirectX, SQLite zusätzlich zu einem großen Satz von nativen Funktionen und Standardbibliothek
  • Metatrader 5 und MQL5 entwickeln sich schnell weiter, um maschinelles Lernen zu unterstützen: zunächst über Python, die Terminal-API-Integrationsbibliothek und Funktionen für die Arbeit mit massiven Daten, und dann über die Standardformate WinML und das offene ONNX-Modell.

Strauß ist genau die Art von Person

  • versuchen, über die Komplexität von MQL5 und die Vorteile von MT4 zu streiten
  • Nicht entwickeln, ihre Energie sparen
  • Der Versuch, den Fortschritt aufzuhalten


Zum besseren Verständnis der Algotrading-Industrie:

  1. Denken Sie in großem Maßstab für Dutzende von Millionen von Verbrauchern, nicht an persönliche/private Wahrnehmungen oder Möglichkeiten
  2. Auswertung von 5-10-Jahres-Zeiträumen und Entwicklungstrends, öffentliche Informationen sind ausreichend.
  3. die Produkte (Roboter, Indikatoren, ...) werden hauptsächlich von mehr oder weniger professionellen Programmierern entwickelt, die immer mehr Möglichkeiten benötigen, einschließlich des Vertriebs
  4. Massenanwender nutzen die Ergebnisse professioneller Entwickler, ohne die Komplexität der angewandten Technologien zu verstehen.
  5. es gibt eine ausreichende Schicht von nicht öffentlichen, aber sehr potenten Entwicklern und Verbrauchern in Form von Hedge-Fonds
  6. Entweder man nimmt den Fortschritt an oder man bleibt außen vor - der Zug fährt ohne Unterbrechung.
Wenn man im Rahmen von "es gibt nur mich und meine Interessen, warum sollte ich über das Allgemeine und die Zukunft nachdenken" bleibt, verliert man natürlich die Fähigkeit, seinen Standpunkt in großem Maßstab zu verteidigen.

Beim "erwachsenen" Handel ist das Risikomanagement in erster Linie eine Matte. Das maschinelle Lernen ist hier im Wesentlichen nur eine Möglichkeit, Matstat-Probleme zu lösen. Das sind etwas andere Aufgaben als die, die bei der Entwicklung des Internets der Dinge und Ähnlichem anfallen.

 
Renat Fatkhullin:


  1. es gibt eine ausreichende Schicht von nicht-öffentlichen, aber sehr fähigen Finanzentwicklern und -verbrauchern in Form von Hedge-Fonds

Von diesem Punkt an wurde es plötzlich sehr interessant ;)

 
Aleksey Nikolayev:

Beim "erwachsenen" Handel ist das Risikomanagement in erster Linie eine Matte. Das maschinelle Lernen ist im Grunde nur eine Möglichkeit, Matstat-Probleme zu lösen. Dies sind etwas andere Aufgaben als die, die sich bei der Entwicklung des "Internet der Dinge" und anderer Dinge ergeben.

Steht da irgendwo "Nein zu Matstat!"?

Wir haben bereits einen großen Schritt nach vorne gemacht, indem wir die grundlegende mathematische Bibliothek von R in Form von MQL5-Quellen (mehr als 400 Funktionen) implementiert haben:

Allein durch die Integration mit Python erhalten Sie Zugang zu fast allen Möglichkeiten der statistischen Analyse.

Sobald wir Python fertiggestellt haben, werden wir die vollständige C/C++-Kompilierung im Editor aktivieren, um DLL, EXE und spezielle EX5-Module aus C++ zu erstellen. Dies wird es ermöglichen, bestehende C++-Bibliotheken mit minimaler Nacharbeit in EX5-kompatible Form umzukompilieren, und wird den Zugang zu vielen Open-Source-Bibliotheken eröffnen.

Статистические распределения в MQL5 - берем лучшее из R и делаем быстрее
Статистические распределения в MQL5 - берем лучшее из R и делаем быстрее
  • www.mql5.com
Рассмотрим функции для работы с основными статистическими распределениями, реализованными в языке R. Это распределения Коши, Вейбулла, нормальное, логнормальное, логистическое, экспоненциальное, равномерное, гамма-распределение, центральное и нецентральные распределения Бета, хи-квадрат, F-распределения Фишера, t-распределения Стьюдента, а...
 
Renat Fatkhullin :

Steht da irgendwo "Nein zu Matstat!"?

Wir haben bereits einen großen Schritt nach vorne gemacht, indem wir die grundlegende mathematische Bibliothek von R in Form von MQL5-Quellen (mehr als 400 Funktionen) implementiert haben:

Allein die Integration mit Python ermöglicht den Zugang zu fast allen statistischen Analysemöglichkeiten.

Sobald wir Python fertiggestellt haben, werden wir die C/C++-Kompilierung in den Editor integrieren, um DLL, EXE und spezielle EX5-Module aus C++ zu erstellen. Dadurch können bestehende C++-Bibliotheken mit minimaler Nacharbeit in EX5-kompatible Form rekompiliert werden, was den Zugang zu einer Vielzahl von Opsource-Bibliotheken eröffnet.

Sehr interessant. Gibt es Pläne, die ex5-Bibliothek (als Ressource) in einen EA oder einen Indikator einzubetten, um sie auf dem Markt zu veröffentlichen?

 
Alain Verleyen:

Sehr interessant. Gibt es Pläne, die ex5-Bibliothek (als Ressource) in einen EA oder einen Indikator einzubetten, um sie auf dem Markt zu veröffentlichen?

Nein.

Aus Sicherheitsgründen können nur wir die Module öffentlich verbreiten.

Höchstwahrscheinlich wird es einen Bereich mit offiziellen Modulen in kodobase geben, die automatisch nach Anleitung hochgeladen werden:

#module "public_name_in_codebase"
Wir sind auch auf dem Weg zu automatischen Batchmanagern. Die Codebase-Engine wird reformiert werden.
 
Renat Fatkhullin :

Nein.

Aus Sicherheitsgründen können nur wir die Module öffentlich verbreiten.

Höchstwahrscheinlich wird es in der kodobase eine Sektion mit offiziellen Modulen geben, die automatisch gemäß den Anweisungen hochgeladen werden:

Das verstehe ich. Ich danke Ihnen.
 
Renat Fatkhullin:

Steht da irgendwo "Nein zu Matstat!"?

Wir haben bereits einen großen Schritt nach vorn gemacht, indem wir die grundlegende mathematische Bibliothek von R in Form von MQL5-Quellcode (über 400 Funktionen) implementiert haben:

Allein die Integration mit Python ermöglicht den Zugang zu fast allen Möglichkeiten der statistischen Analyse.

Sobald wir Python fertiggestellt haben, werden wir die C/C++-Kompilierung in den Editor integrieren, um DLLs, EXEs und spezielle EX5-Module aus C++ zu erstellen. Dadurch können bestehende C++-Bibliotheken mit minimaler Nacharbeit in EX5-kompatible Form rekompiliert werden, was den Zugang zu einer Vielzahl von Opsource-Bibliotheken eröffnet.

Ein sehr oberflächliches Studium der lokalen statistischen Bibliothek führt zur Entdeckung von schwerwiegenden Fehlern. Die fehlende Reaktion auf Meldungen dieser Fehler sieht sehr nach "matstat - nein!" aus.

Es ist unwahrscheinlich, dass Python jemals die Vielfalt von Paketen und die Gemeinschaft von Analytikern haben wird, die R hat.

 
Aleksey Nikolayev:

Eine sehr oberflächliche Untersuchung der lokalen statistischen Bibliothek führt zur Entdeckung schwerwiegender Fehler. Das Ausbleiben von Reaktionen auf Meldungen dieser Fehler sieht sehr nach "matstat - nein!

Sie haben dort selbst die falschen Argumente übergeben und die Fehlermeldung ERR_ARGUMENTS_INVALID (2) erhalten.
 
Aleksey Nikolayev:

1) Jede CDF - Wahrscheinlichkeitsverteilungsfunktion (diskrete Funktionen sind keine Ausnahme!) muss DEFINITIV für alle reellen Zahlen definiert sein. Nachfolgend finden Sie eine analoge Darstellung des Codes in R mit seinem Ergebnis, das zeigt, wie es in der Realität aussehen sollte. Übrigens, einige diskrete CDF-Funktionen werden korrekt gezählt, andere nicht.

2) Für den Wert 1 erhalten Sie einen Fehler bei der Division durch Null.

Wir haben eine Implementierung dieser Funktion für ganze Zahlen:

//--- m,k,n,x must be integer

Machen Sie Ihre eigene Funktion, wenn Sie müssen. Im Gegensatz zu R ist alles im Quellcode verfügbar.

1...282930313233343536373839404142...88
Neuer Kommentar
Grund der Beschwerde: