Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2984

 
Maxim Dmitrievsky #:

Tengo miedo de quedarme atascado en esto y dificultades con la conversión a bots será. Yo también hago algo parecido, un ciclo completo desde que se pulsa el botón de "masa" hasta que sale un bot. También en la máquina, en la región de 10 minutos.

No tengo un equipo de codificadores para atornillar grandes biblias extranjeras a mis pequeñas tareas.

Tal vez voy a hacer una versión onnx para metac
¿Qué tiene que ver onnx con esto... Onnx, por qué lo metes en todas partes...

Coge una solución ya hecha y comprueba si funciona en todos....

Si no lo hace, entonces no hay juicio.....

Si sí, entonces piensa en tu bot y en cómo colocarlo, si el bot es analógico a bibla....
 
mytarmailS #:
¿Qué es esto? Onnx, ¿por qué sigues poniéndolo en todas partes?

Coges una solución ya hecha y compruebas primero si funciona...

Si no lo hace, entonces no hay juicio....

Si es así, entonces piensa en tu bot y en cómo alojarlo

no funciona

 
Maxim Dmitrievsky #:

No funciona.

¿Has probado con la bibla?
 
mytarmailS #:
¿Has probado el bibla?

No funcionará. Es para otras RV.

He encontrado algo que funciona, o mejor dicho, lo he inventado. Estoy haciendo diferentes variantes, viendo qué funciona mejor.
 

Intenté buscar en AI cuáles son las variantes de algoritmos locales como KNN y LWLR. Dijo que no existe tal concepto en absoluto, y estos dos pertenecen al tipo basado en la memoria, donde la muestra de entrenamiento simplemente se almacena en la memoria. Además de estos dos, también llamó al filtrado colaborativo basado en memoria, pero parece ser el mismo KNN.

En realidad, yo quería buscar una versión local de los árboles de decisión, pero AI directamente dijo que no hay tal cosa.

Me pregunto si tiene sentido intentar meter estos basados en memoria en un archivo ONNX, o es mejor hacer el cálculo con herramientas MQL.

 
Aleksey Nikolayev #:

Intentado buscar a través de AI, ¿cuáles son las variantes de algoritmos locales como KNN y LWLR

¿Qué entiende por algoritmo local?
¿Cuál es el problema?
 
mytarmailS #:
¿Qué significa que un algoritmo es local?

En el sentido en que KNN y LWLR son locales. El resultado depende sólo de los puntos cercanos, no de toda la bandeja.

mytarmailS #:
¿Cuál es el problema?

No importa, pero que sea la regresión, por lo general es más fácil de tratar.

 
Aleksey Nikolayev #:

En el sentido en que KNN y LWLR son locales . La salida depende sólo de los puntos cercanos, no de todo el tren.

Entonces puedes añadir árboles de decisión individuales a tu lista de candidatos.
Que se extraen del modelo de árbol regrnsioo nal.

Por cierto, es el más fácil de integrar en mt.



Podría haber filtrado colaborativo, pero no estoy seguro.
 
Maxim Dmitrievsky #:

No funcionará, es para otros BPs.

Aun así lo probaría antes de sacar conclusiones precipitadas.
 
Aleksey Nikolayev #:

Me pregunto, ¿tiene algún sentido intentar meter estos cálculos basados en memoria en el archivo ONNX, o es mejor hacer el cálculo por medios MQL?

Si va a ser en el modelo a la vez, será más fácil cambiarlos.

Por cierto, ¿existe la posibilidad de utilizar más de un modelo en un Asesor Experto, digamos, para seleccionarlos sin cambiar el código?

Todavía no he analizado esta incrustación.