L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 3240

[sibirqk]

mytarmailS #:
Des modèles en bois sont également possibles

SanSanych Fomenko #:

J'ai vu quelque part qu'on peut mettre dans ONNX tout ce qui est disponible dans la bible Scikit, et il y a toutes sortes de modèles et pas mal d'entre eux.

Bon, je ne vais pas discuter, je ne suis pas trop fort en ONNX .

[Rorschach]

Question pour les développeurs, les modèles ONNX dans MT sont-ils exécutés sur le processeur ou la carte vidéo ?

[Aleksey Vyazmikin]

Une autre question importante est de savoir si le modèle obtiendra des informations sur l'environnement commercial - quelles sont les positions ouvertes, ce qu'il y a dans l'historique....

[Renat Fatkhullin]

Rorschach #:
Question aux développeurs, les modèles ONNX dans MT sont exécutés sur le processeur ou la carte vidéo ?

Sur le CPU en utilisant les instructions AVX/AVX2/AVX512 dans n'importe quel terminal ou testeur. Il s'agit d'un système exécutif qui fonctionne de manière réduite et rapide.

Et ONNX fonctionne sans problème sous Linux et Macs. Aucun système de support supplémentaire n'est nécessaire.

Les GPU ne sont critiques qu'au stade de la formation.

[Renat Fatkhullin]

Aleksey Vyazmikin #:

Une autre question importante est de savoir si le modèle recevra des informations sur l'environnement commercial - quelles sont les positions ouvertes, ce qu'il y a dans l'historique.....

Le système de test se composera de trois éléments :

1) notre modèle de robot unique

2) votre wrapper model.mq5 en code source pour fournir l'entrée/sortie des données au modèle ONNX, l'interprétation des résultats et la génération des transactions.

3) model.onnx - votre modèle neuronal

[Renat Fatkhullin]

Il existe une grande quantité d'informations sur ONNX sur notre site web.

Veuillez utiliser le moteur de recherche.

[Rorschach]

Renat Fatkhullin #:

Les GPU sont essentiels précisément au stade de l'apprentissage.

ONNX pourrait être une alternative à OpenCL. Mais ce n'est qu'une idée pour l'instant.

[fxsaber]

Renat Fatkhullin #:

1) notre modèle de robot unique

La discussion porte sur le modèle de robot pour Tester.

// Торговый сигнал.
double SignalONNX( const MqlTick &Tick ) { return(0); }

#define  MT4ORDERS_AUTO_VALIDATION // Торговые приказы отправляются только в случае успешной проверки на корректность
#include <MT4Orders.mqh> // https://www.mql5.com/ru/code/16006

void OnTick()
{
  MqlTick Tick;
  
  if (SymbolInfoTick(_Symbol, Tick))
  {
    const double Signal = SignalONNX(Tick);        
    const int Type = (MathAbs(Signal) < 1) ? -1 : (Signal < 0);
    
    if (Type != -1)
    {
      int Count = 0;

      for (uint i = OrdersTotal(); (bool)i--;)
        if (OrderSelect(i, SELECT_BY_POS))
        {
          if (OrderType() == Type)
            Count++;
          else
            OrderClose(OrderTicket(), OrderLots(), OrderClosePrice(), 0);
        }
        
      if (!Count)
        OrderSend(_Symbol, Type, 1, Type ? Tick.bid : Tick.ask, 0, 0, 0);
    }
  }
}

Le code est concis et donc immédiatement lisible. Il a trois états : acheter, vendre, ne rien faire.

Je ne vois pas l'intérêt de le compliquer, d'ajouter MM, etc. Ensuite, avec MO, il faut faire plus d'efforts.

L'élément aléatoire est éliminé si l'on exige que la fréquence des transactions (une par jour, par exemple) corresponde aux valeurs précédentes. En général, nous pouvons discuter de quelque chose au niveau du code.

[Maxim Dmitrievsky]

Renat Fatkhullin #:
Notre site web contient une grande quantité d'informations sur ONNX.

Veuillez utiliser le moteur de recherche.

La prise en charge de zipmap sera-t-elle ajoutée ? Elle n'est pas désactivée pour tous les modèles lors de la conversion.

commodité pour

ONNX : le paramètre de sortie a un type non supporté 'ONNX_TYPE_SEQUENCE'

Maintenant, s'ils vont là, presque tout le monde le fera, mais ils n'auront pas le désir et la capacité d'éditer des fichiers ONNX.

[Aleksey Vyazmikin]

Renat Fatkhullin #:
Le système d'essai se compose de trois éléments :

1) notre modèle de robot unique

2) votre wrapper model.mq5 en code source pour fournir des données d'entrée/sortie au modèle ONNX, l'interprétation des résultats et la génération de transactions.

3) model.onnx - votre modèle neuronal

Merci, c'est déjà mieux !

La classe de trading sera-t-elle standard ou puis-je utiliser la mienne, avec un wrapper plus pratique ?