トレーディングにおける機械学習:理論、モデル、実践、アルゴトレーディング - ページ 2094

 
Evgeniy Chumakov:


論外、同じです・・・。横顔だけ

もちろん必ずしもそうではなく、運が良かっただけかもしれませんが、過去には時間 取引のフィルタリングや 一部の戦略の原始的な株式予測により、なんとか少しは稼ぐことができましたが、今の人形は誰にも惜しまず、私の背骨を折ってくれます。

 
Valeriy Yastremskiy:

こんにちは。

eXpertがtxtで見積もりを書いてくれて、それをP-keyで読んでいるのですが...。こうしてリアルタイムで分析するためのデータを取得しているのです。

もう一つ「素晴らしいアイデア」が浮かんだのですが、他の多くのペアを考慮した指標を作ることです...一度に多くの楽器をダウンロードしたいのです...

EXpertの 問題は、常に1つの名前のファイルを書き込むので、複数のツールを同時に書き込めないことなんですが...。


OHLC.txtではなく、eur_5m.txtやgbp_60m.txtのような商品名でファイルを保存できるようにする必要があります。

本当にありがたいことです。

ファイル:
OHLC.mq4  11 kb
 
mytarmailS:

こんにちは。

専門家にtxtで引用文を書いてもらい、それをp-kaで読む...。そうやって、リアルタイムで分析するためのデータを得ています。

もう一つ「素晴らしいアイデア」が浮かんだのですが、他の多くのペアを考慮した指標を作ることです...一度に多くの楽器をダウンロードしたいのです...

EXpertの 問題は、常に1つの名前のファイルを書き込むので、複数のツールを同時に書き込めないことなんですが......。


OHLC.txtではなく、eur_5m.txtやgbp_60m.txtのような商品名でファイルを保存できるようにする必要があります。

本当にありがたいことです。


このラインで設定できるのか、それとも自動的に必要なのか?

input string fileName = "OCHL.txt"; //Имя файла:
 
Evgeniy Chumakov:


この行で設定できるのか、それとも自動にするのか?

自動的に...

スクリプトは1つしかないので、たくさんのツールを一度に書きたいんです。

 
mytarmailS:

自動的に...

スクリプトは1つしかないので、同時にたくさんのツールを書きたいのです。


持ってけ

ファイル:
OHLC.mq4  12 kb
 
エフゲニー・チュマコフ

はい、どうぞ

効果あり!ありがとうございました!!!

 
mytarmailS:

効果あり!ありがとうございました!!!

が出なかった、ssvよりtchtの方が便利なのか?

 

https://habr.com/ru/company/skillfactory/blog/526542/

と誰かが興味を持つかもしれません(Pythonに 吸い寄せられそうです

Google Colaboratoryは、Googleが提供する比較的新しいクラウドベースのサービスで、主に機械学習の研究を促進することを目的としており、そのために必要なすべての機能をブラウザ上で提供します。

Google Colaboratoryを使用すると、nVidia Tesla K80 GPUを搭載したマシンにリモートでアクセスすることができます。これにより、機械学習を含む実験の実行が非常に容易になります。

Google Colaboratoryでは、
- Pythonプログラミングの習得
- TensorFlow、Keras、PyTorchなどの人気のディープラーニングモデル構築パッケージでの作業を学習することができます。何らかの理由で適切なパッケージがない場合は、パッケージマネージャのpipを使用して簡単にインストールできます。

Google ColaboratoryはJupyter Notebookのプラットフォームです(Notebookについてはこちら:https://webdevblog.ru/jupyter-notebook-dlya-nachinajushhih-uchebnik/)。クラウドで展開される。リモートマシン 上でJupyter Notebooksを実行できるようになります。これらのノートブックは.ipynbファイルで、Google Driveに保存されています。"

21 канал на YouTube, где вы можете бесплатно изучить ИИ, машинное обучение и Data Science
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Мы уже не раз делились в своем блоге полезными материалами для развития (их список можно найти в конце этого поста). Сегодня продолжаем это начинание и специально перед стартом новых потоков курсов по Data Analytics и Data Science...
 
もし、Pythonのユーザーが増えれば、メタトレーダーにONNXのネイティブサポートが追加され、Pythonから直接ターミナルにモデルを転送することが容易になるでしょう。テストすること、マーケットで公開 すること、などなど。しかし、これまでのところ、すべてが非常に退屈で活気がない...または、必要または興味を持っている生きている人がいれば、+を置く。例えば、tensorやtorchで学習したネットワークが良い結果を示しているとしよう。自分でメタトレーダーに転送するのは現実的ではありません。同じキャットバストがonnxをサポートしています。
 
Maxim Dmitrievsky:
もし、ここにPythonユーザーのクリティカルマスがあれば、彼らはメタトレーダーにONNXのネイティブサポートを追加するでしょう、Pythonから直接ターミナルにモデルを転送するのは簡単でしょう。テストすること、マーケットで公開 すること、などなど。しかし、これまでのところ、すべてが非常に退屈で活気がない...または、必要または興味を持っている生きている人がいれば、+を置く。例えば、tensorやtorchで学習したネットワークが良い結果を示しているとしよう。自分でメタトレーダーに転送するのは現実的ではありません。同じキャットバストがonnxをサポートしています。

+

専門家ではありませんが、応援しています。

理由: