Fast Artificial Neural Network Library is a free open source neural network library, which implements multilayer artificial neural networks in C with support for both fully connected and sparsely connected networks. Cross-platform execution in both fixed and floating point are supported. It includes a framework for easy handling of training...
ATclベータ2 リリース
少し遅れましたが、ATclの新バージョンをリリースしました。
リリースの詳細は、http://nektomk.ru/atcl:beta2 をご覧ください。
ドメインに問題があったため、配布を可能にするため、SourceForgeにプロジェクトが作られました: https://sourceforge.net/projects/mt-atcl/
このプロジェクトは、SFのページ、または通常のダウンロードページからダウンロードすることができます。http://nektomk.ru/atcl:install
また、アーカイブを添付します。
新機能を搭載。
- WebSocketの操作デモを追加
- Excel管理・データ交換デモを追加
- Tkが稼動開始（デモもあり）-これで、最も広大なGUIを素早く、簡単に作ることができる
既知のバグ。
- ATclインジケータとTkを使用したEAの同時ロードで競合が発生することが最後の瞬間に検出されました。エラーの性質は明らかですが、まだコードに記録されていないため、まだ修正されていません。
別々には、どれも問題なく動くので、このバグのままリリースすることにしました。
PS.サイトの不具合なのか、ブラウザの不具合なのか、このメッセージは3回目に記入したものです。
また、x64用のアセンブリを再構築する方法は？それともx64はもともと対応していないのでしょうか？
x64用にリビルドするにはどうしたらいいですか？それとも、x64は初期状態ではサポートされていないのでしょうか？
64版（つまりMT5用）はまだありません。長期的には1つですが、まだありません :-)
上の方にも書きましたが、5のDLLをデバッグするのはこっちの方がずっと大変だし、5はまだ安定して普及しているとは思っていないので、この2つです。
そして最後に、最も重要なことは、64ビットに移植する前に、現在のAPIが完全に安定し、受け入れられるものでなければならないということです。
1つのバージョンを維持、開発、デバッグするのは大変ですが、2つのバージョンを開発するのは、控えめに言っても少し大変です。
64版（つまりMT5用）はまだありません。長期的に見れば、私たちはそれを持っていますが、まだ持っていません :-)
上にもどこかで書きましたが、5のDLLをデバッグするのはこっちの方がずっと大変だし、5はまだ持続的に普及してないと思うので、その2つです。
そして最後に、最も重要なことですが、64ビットに移植する前に、現在のAPIが完全に安定し、快適であることが必要です。
1つのバージョンを維持、開発、デバッグするのは大変ですが、2つのバージョンを開発するのは、控えめに言っても少し大変です。
なるほど。
しかし、誰のためにニューラルネットワークを？:-)
ATclに（だからMT4に）FANN -Fast Artificial Neural Network Library - http://leenissen.dk/fann/wp/ を追加するのはかなり簡単です。
実際にDLLを添付して、そのAPIを確認するだけです。
もし誰かが興味を持っているなら、我々は議論することができ、テストケースが必要になります。
EA/指標でのトレーニングやNNを現在のトラックで実行したり、バックグラウンドで別個に（あるいは多数）実行することも可能でしょう。
しかし、誰のためのニューラルネットワークなのか？:-)
ATclに追加するのはかなり簡単（だからMT4では）FANN -Fast Artificial Neural Network Library - http://leenissen.dk/fann/wp/。
実際にDLLを添付して、そのAPIを確認するだけです。
もし、興味がある人がいれば、議論することができますし、テストケースが必要です。
EA/指標でのトレーニングやNN作業を、現在のトラックで、あるいは別のトラックで（あるいは多くのトラックで）バックグラウンドで実行することが可能になると思います。
面白そうだけど、よくわからない :)
面白そうだけど、よくわからない :)
ちくじょう
- 各種NNのFANNライブラリーが あります。かなり人気があり、MTで使おうとしたこともあるそうです（記事があります）。しかし、従来は見捨てられ、CodeBaseの年表に埋もれていたのです。
- MQL4 <-> Tclのダイレクトインターフェースを作りました。彼らは共有アドレス空間で働き、データを交換し共有する方法を知っています。Tclは非常に古く、よく知られた安定した言語です。そのため、多くのツール（特にFANN）がAPIを搭載している。
少なくとも、.h（C/C++のヘッダーファイル）だけで半自動的にビルド/接続するツールは存在します。
- ATclの開発では、マルチスレッドを使用できるようになりました。つまり、スレッドを作成して管理し、メインタスク（Expert Advisorなど）とバックグラウンド/パラレルで作業できるようになったのです。
- スレッドの直接使用 - 長い計算や忙しい計算。実行する計算が多いが、チャートまたは端末を停止できない場合。ニューラルネットワークは人気があり、これを試すのに良い候補です。
- ATclにFANNを入れる、つまりマルチタスクの環境でコンパイル/作成/デバッグ・インターフェースを作成し、テストすることを望んでいます。ライブラリの接続やマルチタスク環境のデバッグ・デバッグの実践の中で、これに興味を持っています。NN単体ではトレードでは使いません。
- 興味のある人がいたら、やってみよう。
アイテムごとに
- 各種NNのFANNライブラリーが あります。かなり人気があり、MTでも試されたことがある（記事がある）。しかし、伝統的にそれは放棄され、CodeBaseの歴史に埋もれてしまった。
- MQL4 <-> Tclのダイレクトインターフェースを作りました。共通のアドレス空間で動作し、データを交換・共有する方法を知っている。Tclは非常に古く、安定した言語です。そのため、多くのツール（特にFANN）がAPIを搭載している。
少なくとも、.h（C/C++のヘッダーファイル）だけで半自動的にビルド/接続するツールは存在します。
- ATclの開発では、マルチスレッドを使用できるようになりました。つまり、スレッドを作成して管理し、メインタスク（Expert Advisorなど）とバックグラウンド/パラレルで作業できるようになったのです。
- スレッドの直接使用 - 長い計算や忙しい計算。実行する計算が多いが、チャートまたは端末を停止できない場合。ニューラルネットワークは人気があり、これを試すのに良い候補です。
- ATclにFANNを入れる、つまりマルチタスクの環境でコンパイル/作成/デバッグ・インターフェースを作成し、テストすることを望んでいます。ライブラリの接続やマルチタスク環境のデバッグ・デバッグの実践の中で、これに興味を持っています。NN単体ではトレードでは使いません。
- 興味のある方は、ぜひやってみましょう。
しかし、私は単純なユーザーです。ここまで何も理解できず、ただ、ニューロンを接続することが可能であることだけを理解していますが、記事に書かれている方法とあなたの方法とでは、どのような利点があるのでしょうか？
MT5でニュートロニクスを導入したいのですが、可能でしょうか？
私は単純なユーザーです。今のところあまり理解しておらず、神経細胞を接続することが可能であることだけを理解していますが、記事に書かれている方法とあなたの方法とでは、どのような利点があるのでしょうか？
MT5にニューロニクスを実装することは可能なのでしょうか？
認識されているメリットは
1) 「積分器」は、非常に安定している（そしてMQよりマイルドに古い）tclでしょう。また、FANNとtclは、mql5.comのコミュニティだけでなく、相互のAPIが開発されています。
2) ニューロンのトレーニングと実行は、別のスレッドで行うことができます。つまり、Expert Advisor/Indicatorを「保持」しません。
3) MT5へのスムーズな移行が期待できる。移植の対象となるのはATclインターフェースなど1つだけで、すべてのユーザーのスクリプトやプログラムは変更せず、Mt4-MT5間で直接共有/共用することが可能だ。
という利点があります。
1) 「積分器」は、非常に安定している（控えめに言ってもMQより古い）tclを使用する予定です。また、FANNとtclは相互のAPIを持っており、それはmql5.comのコミュニティだけでなく開発されている。
2) ニューロニクスのトレーニングと実行は、別スレッドで行うことができる、つまりEA/インジケータを「遅延」させない。
3) MT5へのスムーズな移行を考えています。移植されるのはATclインターフェースなど1つだけで、すべてのユーザースクリプトとプログラムは変更されず、Mt4-MT5間で直接共有/共用することが可能です。
これは良いことですが、ここで主な疑問があります。ニューロニクスと組み合わせた場合、テスターの 変数（プレディクター）の戦略を 最適化することは可能なのでしょうか？
これは良いことですが、ここで主な疑問があります。ニューロニクスと組み合わせたときに、テスターの 変数（プレディクター）の戦略を最適化することは可能なのでしょうか？
ソフトウェア技術の面では、潜在的にはそうです。ライブラリは、クラウド上でない限り、オプティマイザから呼び出すことができます。
をNS側から見た場合、どのようなイメージでしょうか。