L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 2943
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Les données d'entrée sont simplement des données de prix. Il faut les traiter en un seul endroit, et non à différents endroits. Dans le terminal et dans les modules de formation, ce n'est pas tout à fait correct. Historiquement, bien sûr, il est plus pratique d'intégrer ce qui est traité dans le terminal dans les modules de formation avec les prix, mais c'est une voie sans issue. Les indicateurs sont bien sûr pratiques avec leur pré-calcul, et non leur recalcul, mais il semble que ce soit encore plus difficile.
En général, l'endroit où les données primaires sont reçues et où l'environnement commercial est géré n'est pas approprié pour les calculs.
Comment le faire correctement est une autre question. Je ne sais pas encore comment faire - c'est-à-dire connecter le modèle entraîné, mais comment faire le prétraitement ensuite. On suppose qu'il n'y a pas de python après l'exportation du modèle.
Comment le faire correctement est une autre question. Je ne sais pas encore comment faire - c'est-à-dire connecter le modèle entraîné, mais comment faire le prétraitement ensuite. On suppose qu'il n'y a pas de python après l'exportation du modèle.
Le modèle devrait recevoir des données d'entrée brutes et effectuer son prétraitement lui-même. Le concept de pipeline a été inventé à cette fin. L'une des caractéristiques du format ONNX, par exemple, est qu'il est possible d'intégrer l'ensemble du pipeline dans un seul fichier.
Le modèle doit recevoir des données d'entrée brutes et effectuer son prétraitement lui-même. C'est dans ce but que le concept de pipeline a été inventé. L'une des caractéristiques du format ONNX, par exemple, est qu'il est possible d'intégrer l'ensemble du pipeline dans un seul fichier.
Introduire dans le modèle le calcul des zigzags, des MA et d'autres indicateurs standard et non standard et les dupliquer avec différents paramètres ? ONNX peut faire au moins une des variantes ZZ, et combien d'indicateurs a-t-il, au moins les indicateurs standard ?
Yep....
Alors vous n'avez pas besoin de MT. Vous pouvez utiliser l'API pour travailler - il n'y a que des prix et des commandes de transactions.
Les données d'entrée sont uniquement des données de prix. Il faut les traiter en un seul endroit, et non à différents endroits. Dans le terminal et dans les programmes de formation, ce n'est pas tout à fait correct. Historiquement, bien sûr, il est plus pratique de prendre ce qui est traité dans le terminal dans les paquets de formation avec les prix, mais c'est une voie sans issue. Les indicateurs sont bien sûr pratiques avec leur pré-calcul, et non leur recalcul, mais il semble que ce soit encore plus difficile.
En général, l'endroit où les données primaires sont obtenues et où l'environnement commercial est géré n'est pas le bon endroit pour effectuer des calculs.
Introduire dans le modèle le calcul des zigzags, des MA et d'autres indicateurs standard et non standard et les dupliquer avec des paramètres différents ?
Oui...
Alors vous n'avez pas besoin de MT. Vous pouvez utiliser l'API pour travailler - il n'y a que des prix et des commandes de transaction là aussi.
Soit cela, soit créer un environnement de programmation dans lequel le code Python est intercalé avec le code mql5. La deuxième option semble beaucoup moins réalisable.
Soit cela, soit créer un environnement de programmation dans lequel le code python est intercalé avec le code mql5. La deuxième option semble beaucoup moins réalisable.
J'ai décrit la situation que je dois résoudre. Si vous vous contentez des prix et de toutes les transformations en python, en quoi un tel concept implique-t-il d'utiliser le transfert de modèle ? Proposez-vous de dupliquer la logique pour python et terminal ?
Il est évident que vous avez besoin d'un pont pour travailler avec les données, et maintenant ce n'est possible qu'à travers un fichier, mais alors la synchronisation ne se fait qu'à travers des fichiers, ce qui est plein de problèmes.
Quel est l'intérêt d'exécuter python dans le terminal si l'échange de données se fait via un fichier ou des sockets comme auparavant.
J'ai des données pour l'interrogation du modèle préparées par l'Expert Advisor, pas par python. C'est-à-dire que les données doivent être transférées, puis les résultats doivent être retournés pour être dessinés.
Dans un tel scénario, il n'y a aucun sens à utiliser une intégration de MT5 et de Python.
J'ai les données entièrement préparées par MT. Et je donne au modèle une matrice pour les calculs (maintenant sous forme de fichier, mais vous pouvez le faire sous forme de tableau via DLL). Tout fonctionne déjà, et pour le coup, je ne vois aucune des options que vous avez proposées comme une motivation à ne serait-ce qu'envisager, et encore moins à perdre du temps à dupliquer des indicateurs.
J'ai parlé de variantes d'échange de données uniquement à l'intérieur de la plateforme. Bien sûr, dans la pratique, nous utilisons tous des moyens externes à la plateforme(fichiers, sockets, etc.) pour l'échange de données entre les outils d'analyse de données et TS.
Introduire des indicateurs standard et non standard dans le modèle pour calculer les zigzags, les MA, etc. et les dupliquer avec des paramètres différents ? ONNX peut faire au moins une des variantes ZZ, et combien d'indicateurs a-t-il, au moins les indicateurs standards ?
Yep....
Alors vous n'avez pas besoin de MT. Vous pouvez utiliser l'API pour travailler - il n'y a que des prix et des commandes de transaction là aussi.
Selon moi, le modèle ne devrait s'occuper que de l'entraînement. La génération de matrices pour la formation devrait être effectuée par d'autres programmes, par exemple des indicateurs et/ou des experts en MT.Bien sûr, la MT n'est pas destinée aux transactions importantes, vous pouvez donc négliger les risques liés à l'impact du temps de calcul sur les ordres de transaction. Mais le créneau de la MT, même avec ces risques, est grand)))) Les gens aiment les risques)
Veuillez expliquer comment la formule suivante est obtenue dans l'algorithme de classification sur les arbres avec bousillage(un lien vers le PDF est possible) :
Dans tous les documents que j'ai pu trouver sur l'internet, la formule est simplement "prise au plafond" comme par magie.
Veuillez expliquer comment la formule suivante est obtenue dans l'algorithme de classification sur les arbres(vous pouvez faire un lien vers le PDF) :
Dans tous les documents que j'ai pu trouver sur l'internet, la formule est simplement "tirée du plafond" par magie.
Difficile à dire :) Les calculs mathématiques peuvent être vus dans cette vidéo