記事「予測による三角裁定取引」についてのディスカッション

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新しい記事「予測による三角裁定取引」はパブリッシュされました:

この記事では、三角裁定を簡略化し、市場に慣れていない方でも、予測や専用ソフトを使用してより賢く通貨を取引する方法をご紹介します。専門知識を駆使して取引する準備はできていますか？

裁定は非常に不思議なもので、スポーツ賭博のブックメーカーからは禁止されています。レアル・マドリードが2024年のチャンピオンになる確率が1.25で、ボルシア・ドルトムントが3.60だとすると、マドリードが勝つ確率は100/1.25＝80%、ボルシアが勝つ確率は27.7%ということになります。この2つを足すと、107.7%になります。これは、ブッキーがお金を勝ちたいからであり、100%以上は彼らの手数料です。しかし、ブッキー2号がボルシアの勝率19%、オッズ5.26を提示したとしましょう。そうすれば、ブッキー1番でレアル・マドリードに、ブッキー2番でボルシアに賭けることができ、それぞれのチームに適切な量を賭ければ、どちらも100%未満しか加算されないため、試合で勝つことができます。スポーツ賭博で禁止されている理由と、裁定とは何かを簡単に説明しましょう。

あなたが「合法的」な人間で、裁定をすることでスポーツ口座を閉鎖されたくないと思っているとします。マドリードに賭けたとしても、引き分けの場合は試合開始70分を待ったり、ボルシアに勝つためにレアル・マドリードの得点を待ったりすれば、「合法的」な裁定ができることを知っているはずです。...少しリスクが高く見えますが、ここでディープラーニングを活用することができます。レアル・マドリードが得点することがわかっているので、98%の確率でこのオッズを得ることができます（予測と実際の値の間の共位相でこれがわかります）。これがディープラーニングと裁定の新しいところです。

作者: Javier Santiago Gaston De Iriarte Cabrera

 
MetaQuotes:

新しい記事をご覧ください：予測による三角アービトラージ

著者ハビエル・サンティアゴ・ガストン・デ・イリアルテ・カブレラ

ハビエル、記事をありがとう。とても勉強になる。
 
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新しい記事をご覧ください：予測による三角アービトラージ

著者ハビエル・サンティアゴ・ガストン・デ・イリアルテ・カブレラ

ありがとうございます。

 
Isaac Amo #:
ハビエル、記事をありがとう。とても勉強になる。

どういたしまして！ありがとう！

 
Clemence Benjamin #:

ありがとう。

ありがとう！

 

ありがとうございます！
質問したいのですが、ONNXモデルを組み込んだEAの販売方法をご存知ですか？

ONNXモデルを表すバイトの配列でOnnxCreateFromBufferを使うことを考えていましたが、それが最善の解決策かどうかわかりません。

ありがとうございました！

 
Emanuele Mastronardi #:

ありがとうございます！
質問したいのですが、ONNXモデルを組み込んだEAの販売方法をご存知ですか？

ONNXモデルを表すバイトの配列でOnnxCreateFromBufferを使うことを考えていましたが、それが最善の解決策かどうかわかりません。

ありがとうございました！

はい、何度か試してみたのですが・・・なぜあるEAではたくさん売れて、他のEAでは売れないのかわかりません。

モデルのあるEAの問題は、それを更新し続けなければならないということです。

もう一つの問題は、各時間帯と各シンボルのモデルを用意しなければならないことです。

質問の答えになれば幸いです。

ONNXモデルは、他の言語への移植に使用されます。mql5でNNを作成することもできます。

しかし、私はボットも販売したいと思っています。

 
Javier Santiago Gaston De Iriarte Cabrera #:

はい、試したことがあります...しかし、なぜあるEAはたくさん売れ、他のEAは売れないのかわかりません。

モデルのあるEAの問題は、それを更新し続けなければならないということだ。

もう一つの問題は、各時間帯、各シンボルのモデルを用意しなければならないことです。

質問の答えになれば幸いです。

ONNXモデルは他の言語への移植に使われます。mql5でNNを作成することもできます。

しかし、はい、私はボットも販売したいと思っています。

こんにちは！お返事ありがとうございます。
Pythonでonnxモデルをバイトに変換し、uchar配列として直接mql5に取り込むことができました。
そうですね、確かにonnxモデルをeaに取り込むのは非常に便利ですが、特別な注意と制限があります。
おっしゃる通り、トレーニング中に使用される時間枠とシンボルに制限されますが、これはニューラルネットワークのライブラリを直接mql5にインクルードすれば避けられます。
私たちはニューラルネットワークの一種としてlstmを使用しており、mql5で無料のライブラリを見つけました。
もちろん、パイソンでネットワークをトレーニングすることは多くの利点をもたらしますが、私はそのライブラリを使用して、ネットワークをあらゆる時間枠とシンボルに「適合」させることを試みます。
もうひとつの利点は、数タイムフレームごとに自動再トレーニングを設定できることだ。
この点を考慮し、記事にしていただけるととてもうれしいです！
ありがとうございました。

https://www.mql5.com/ja/code/24200

LSTM Neural Network
LSTM Neural Network
  • www.mql5.com
Long Short-Term Memory Neural Network - for time series analysis.
 
Gianvito Fiume #:
こんにちは！お返事ありがとうございます。
onnxモデルをpythonでbyteに変換し、uchar配列として直接mql5に取り込むことに成功しました。
そうですね、確かにonnxモデルをeaに取り込むのは非常に便利ですが、特別な注意と制限が必要です。
おっしゃるとおり、トレーニング中に使用する時間枠とシンボルに制限があります。これは、ニューラルネットワークのライブラリを直接mql5にインクルードすれば避けられます。
私たちはニューラルネットワークの一種としてlstmを使用しており、mql5で無料のライブラリを見つけました。
もちろん、pythonでネットワークをトレーニングすることは多くの利点をもたらしますが、私はそのライブラリを使用して、どのようなタイムフレーム、どのようなシンボルにもネットワークを「適合」させることを試みます。
もう一つの利点は、数タイムフレームごとに自動再トレーニングを設定できることだ。
この点を考慮し、記事にしていただけるとありがたい！
ありがとうございました

https://www.mql5.com/ja/code/24200

こんにちは、ありがとうございます！

この記事では、EAはpyスクリプトを実行するためにdllを使用しています。pyスクリプトの1つはonnxモデルを作成するためのものです。それはあなたを助けることができます。

Pythonを使ったEAとバックテストのためのセンチメント分析とディープラーニング - MQL5 Articles

Sentiment Analysis and Deep Learning for Trading with EA and Backtesting with Python
Sentiment Analysis and Deep Learning for Trading with EA and Backtesting with Python
  • www.mql5.com
In this article, we will introduce Sentiment Analysis and ONNX Models with Python to be used in an EA. One script runs a trained ONNX model from TensorFlow for deep learning predictions, while another fetches news headlines and quantifies sentiment using AI.
 

MQからのテキストの翻訳に加えて、著者によって論文に記述された行為の記述の最小限の監査が必要である。

私はこのプログラミング言語を十分に知らないが、コードから理解したように、著者はデータセット全体を正規化し、2つのサブサンプルに分割する。

scaler=MinMaxScaler(feature_range=(0,1))

間接的に将来の情報を含むモデルを訓練し、その結果について賞賛に値する評価を与えている。著者が意図的にこのようなことをしていないことを望む。そうでなければ、それはすでに改竄であり、読者の預金を流出させることになる。

入金 通貨の1pipの価格の問題がどのように解決されているのか、記事を読んでもよくわからなかった。なぜVSとしたのか？

 
あなたのモデルを試していますが、計算がうまくいきません。なぜEURUSDを 3ロットでオープンし、他の2ペアを実質0.02ロットでオープンしなければならないのでしょうか？
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