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 3233 1...322632273228322932303231323232333234323532363237323832393240...3399 新しいコメント mytarmailS 2023.09.12 07:24 #32321 Aleksey Nikolayev #:このパッケージではonnxモデルの作成と実行はできません。手掛けてったな。正直なところ、このパッケージの意味が（このパッケージのサイトの チュートリアルを見ても）よくわからない。ーIMHO、ーRのーonnxのーpythonのーユーザーがー笑) ーそしてーそしてーONNXをー実装するメタクォーツがーというー。In order for me to implement my model I need to learn onnx language as well as I need to learn python.フレンドリーなー、ーモデルをー実装したいーー2ー2ー言語をー2ー言語をー2ーモデルをーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーそして、私が理解しているように、すべての前処理は、特徴量のすべての生成は、入力として外部からでなければなりません...私にとっては、画期的ではなく、車輪の棒のように見えます。dockerのコーニナーがある。Everyone in any language can implement anything, any code, use any libraries and pack it into a container.ータはータはータはータはータはータはータはータはータはータはータはータはータはータはータはータはータはータ Machine learning in trading: Machine Learning EA How to check 'Market Roman Shiredchenko 2023.09.12 08:26 #32322 Aleksey Vyazmikin #: 主なルールは、モデルをONNXに変換することです。 ありがとうございます。 Aleksey Nikolayev 2023.09.12 09:30 #32323 mytarmailS #: 私は、ONNXを導入するというメタクォートの考えが理解できない。 私のモデルを実装するためには、onnx言語とpythonを学ぶ必要がある。 モデルを実装したいのなら、2つの新しい言語を学べばいい！ そして、私が理解したように、すべての前処理は、特徴量のすべての生成は、入力として外部からでなければなりません...私には、ブレークスルーではなく、車輪の棒のように見えます。 dockerのコーニナーがある。 どんな言語を使っている人でも、どんなものでも、どんなコードでも、どんなライブラリでも実装し、コンテナに詰め込むことができる。 いや、彼らは多くの制限と大きな敷居を持つ松葉杖を作り、それを誇りに思っているのだ...。 onnx言語を学ぶ必要はない-それは内部表現言語であり、pdfフォーマットを学ぶ必要がないのと同じだ。 Pythonを学ぶ必要があるのは、Rに本格的なONNXサポートがないからに他ならない。そして、これはすでに言語の陳腐化の始まりという重大な警鐘を鳴らしている。 mytarmailS 2023.09.12 10:10 #32324 仮定の例ですが... 例えば、私はjavascript（または他の） プログラマーで、マーケットに興味があります、 複雑な取引アルゴリズムを 思いついた。 1) OHLCを入力する。 2) 次に、特徴をどのように扱うか（前処理）に関する100,000行の膨大なjavascript コード。 3)TensorFlow.jsで javascriptのニューラルネットワークを 訓練する （ モデル ）。 出力としてロボットを得る。 このコードをすべてdockerコンテナにパッケージしておけば、どこにでも統合できる。 どんなコンピュータでも、依存関係は必要なく、すべてがすでにコンテナの中にある。 メタトレーダーがこれをサポートすれば、画期的なことだ！ しかし、私が提案しているのは次のようなことだ： 1) メタトレーダーでOHLCの日付を 取得する。 2) 新しいMQL5言語を学んで、データ前処理のコード全体を完全に書き直す。 3） 新しい Python、Python用Tensorflowフレームワーク、Python用ONNXを学び、モデルを訓練し、ONNXでモデルを保存する。モデルには制限があり、利用可能なものだけを 選択 し、 必要なものは選択しない。例えば、ONNXには 連想規則、dbscan 、その他何千もの アルゴリズムが ない 。 ============================================================================================== その結果、事前に学習したアルゴリズムを、2つの新しい言語で完全に書き直さなければならなくなった......。 ONNX フォーマットで 自分のモデルを実装できるように、 そしてどんなモデルでもいいわけではなく、このフォーマットがサポートするモデルだけを 実装できるようにね！ かっこいい!!!!!!!!!! Dockerを使った最初のバリエーションは、どんな問題でも、どんなアルゴリズムでも、どんな言語でも解決してくれる。 Aleksey Vyazmikin 2023.09.12 10:39 #32325 Maxim Dmitrievsky #:前処理もすべて変換できる。 どこでそれを読んだのですか？そんな情報は見当たらない。 Maxim Dmitrievsky 2023.09.12 10:46 #32326 Aleksey Vyazmikin #:Where did you read that?そんな情報は見当たらない。 ピトーチ、テンソルフロ、スクラン。、、フレンドリーなフレーズン。 Maxim Dmitrievsky 2023.09.12 10:46 #32327 Aleksey Vyazmikin #:どこでそれを読んだのですか？そんな情報は見当たらない。 ピトーチ、テンソルフロ、スクラン。どんな大きな枠組みでも。Freestyle rak zer tensorflo, henh henh henh zer flo, この歌を聞いたか？ Aleksey Vyazmikin 2023.09.12 10:49 #32328 Maxim Dmitrievsky #: 手掛けてったな。どんな大きな枠組みでもいい。 もしそうなら良いことだ。、、、、、、、ののののののソフトバンクのアルバルクのソフトバンクのソフトバンクホークスの、の、の西野朗朗君（法政大学法学部卒）明治大学法学部卒 Maxim Dmitrievsky 2023.09.12 10:51 #32329 Aleksey Vyazmikin #:もしそうなら良かった。いくつかの記事を読んだし、ビデオも見た。、フレンドリーなフレンドリーなフレンドリーなフレンドリーなーリエンセー。 mytarmailS 2023.09.12 10:53 #32330 Maxim Dmitrievsky #:そのためにドッカーのオーバーヘッドをたくさん持つ必要はない。 そう、新しい言語やフレームワーク、api onnxのガッツを学ぶのに何ヶ月も費やした方がいい...。 すでに書いたものを書き換えるために...。 1...322632273228322932303231323232333234323532363237323832393240...3399 新しいコメント 理由: キャンセル 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
このパッケージではonnxモデルの作成と実行はできません。手掛けてったな。
正直なところ、このパッケージの意味が（このパッケージのサイトの チュートリアルを見ても）よくわからない。ーIMHO、ーRのーonnxのーpythonのーユーザーがー笑)
主なルールは、モデルをONNXに変換することです。
ありがとうございます。
私は、ONNXを導入するというメタクォートの考えが理解できない。
onnx言語を学ぶ必要はない-それは内部表現言語であり、pdfフォーマットを学ぶ必要がないのと同じだ。
Pythonを学ぶ必要があるのは、Rに本格的なONNXサポートがないからに他ならない。そして、これはすでに言語の陳腐化の始まりという重大な警鐘を鳴らしている。
仮定の例ですが...
例えば、私はjavascript（または他の） プログラマーで、マーケットに興味があります、
複雑な取引アルゴリズムを 思いついた。
1) OHLCを入力する。
2) 次に、特徴をどのように扱うか（前処理）に関する100,000行の膨大なjavascript コード。
3)TensorFlow.jsで javascriptのニューラルネットワークを 訓練する （ モデル ）。
出力としてロボットを得る。
このコードをすべてdockerコンテナにパッケージしておけば、どこにでも統合できる。
どんなコンピュータでも、依存関係は必要なく、すべてがすでにコンテナの中にある。
メタトレーダーがこれをサポートすれば、画期的なことだ！
しかし、私が提案しているのは次のようなことだ：
1) メタトレーダーでOHLCの日付を 取得する。
2) 新しいMQL5言語を学んで、データ前処理のコード全体を完全に書き直す。
3） 新しい Python、Python用Tensorflowフレームワーク、Python用ONNXを学び、モデルを訓練し、ONNXでモデルを保存する。モデルには制限があり、利用可能なものだけを 選択 し、 必要なものは選択しない。例えば、ONNXには 連想規則、dbscan 、その他何千もの アルゴリズムが ない 。
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その結果、事前に学習したアルゴリズムを、2つの新しい言語で完全に書き直さなければならなくなった......。
ONNX フォーマットで 自分のモデルを実装できるように、 そしてどんなモデルでもいいわけではなく、このフォーマットがサポートするモデルだけを 実装できるようにね！
かっこいい!!!!!!!!!!
Dockerを使った最初のバリエーションは、どんな問題でも、どんなアルゴリズムでも、どんな言語でも解決してくれる。
どこでそれを読んだのですか？そんな情報は見当たらない。
Where did you read that?そんな情報は見当たらない。
どこでそれを読んだのですか？そんな情報は見当たらない。
手掛けてったな。どんな大きな枠組みでもいい。
もしそうなら良いことだ。、、、、、、、ののののののソフトバンクのアルバルクのソフトバンクのソフトバンクホークスの、の、の西野朗朗君（法政大学法学部卒）明治大学法学部卒
もしそうなら良かった。いくつかの記事を読んだし、ビデオも見た。
そう、新しい言語やフレームワーク、api onnxのガッツを学ぶのに何ヶ月も費やした方がいい...。
すでに書いたものを書き換えるために...。