記事「Pythonを使ったEAとバックテストのための感情分析とディープラーニング」についてのディスカッション
もし僕に完全なボットを作って欲しいなら、ここで言ってくれれば、お店で売るためのボットを作ることもできるよ。記事はみんなが学ぶためのものだ。もし、私にボットで妥協してほしい、学びたくないというのであれば、そう言ってください。そして、何人の方がボットの月額プランを購入することに興味があるか教えてください。今のところ、ボットを作っていません。だから、売上につながらないものに時間を費やしたくないんだ。フィードバックをください。もし私のボットに十分な購読者がいるのであれば、機能し、リターンがあり（過去の結果が将来の結果を意味するわけではありません。なぜなら、私はボットに大金を費やしたが、今ではそのボットは存在せず、私はそのお金をすべて失ったからだ。読者のために私が使うのと同じものを作ることはできますが、時間を投資するためには、まず人々がどれくらい興味を持っているかを知る必要があります（私のためのボットは簡単にできますが、mql5.comのコントロールに 合格するには、もっと努力する必要があります）。
記事を読んでいる人は、おそらく自分のボットを作りたいと思うだろうけど、どこでフィードバックをもらえばいいのかわからない。
私は、ディープラーニング、センチメント分析によるディープラーニング、自動最適化によるストラテジーによるディープラーニング...を備えたボットを考えています。私はすでに似たようなことをやっていて、それをマーケットにロードしたのですが、売上がなかったので、それ以上取り組まず、マーケットから削除しました。このEAのページを作って、アドオンの追加を求めたり、結果について議論したり、どのストラテジーがどのシンボルにより適しているかを確認したり・・・。私はこれをやってみたいし、人々が小さな反転でより多くのお金を獲得するのを助けたい。
重要なニュースが流れたら取引しないとか、ニュースが流れたときのために別のストラテジーを作るとか（これにはまだ取り組む必要があるが、追加することは可能だ）......私は自分の仕事と安定を見つけたいだけで、これが人々を助ける良い方法だと思う（たとえば、人々はmql5を学ぶ時間がない）。
結論：もしみんながこのアイデアを気に入ってくれたら、私は低価格で多くの有益なストラテジーを備えた、本当に良いボットを作ることができる（これがお金をくれるとは誰も言わないし、未来を予測することもできないから、これがお金をくれるとは言えない．というのも、誰もこれが儲かるとは言っていないからです。未来を予測することはできませんし、もしそう言うのであれば、それはおそらく詐欺でしょう。私がそう学んだように、バックテストでさえも、騙される可能性があることが示されています）...しかし、少なくとも私は、リーズナブルで良い価格のボットを作るためにフルタイムで取り組むことを約束できます。このアイデアが気に入った。また、これは私が仕事を探しているときに使うボットでもあります。
私はあなたがここにメッセージを残したくない、あなたはこのことについて議論するために私にプライベートメッセージを書くことができます。私はこれに取り組んで、最小値で販売するのが大好きだ、誰かが40加入者に達するか、または取得することができれば、それは驚くべきことであり、これは行うことができます、私は本当に低価格のために、これは良いボットであることを考えた、何かから生きる必要があるので、最低価格は最小値です。まずは最低40人の購読者を獲得して、価格が変わっても誰も怒らないようにしたい。
なぜなら、私はもう存在しないボットで何千ドルも詐欺にあったからです。ボットを購入する相手には注意してください。少なくとも私は自分の顔を見せ、youtubeチャンネルalgotradingmasteryを立ち上げ、medium.comにも登録し、スペインのアリカンテに住んでいる。
私は、人々がボットの後ろに人がいないものとして考えている知っているが、私は私のすべてを教えています、私は嘘をつくのが好きではないし、人々を助けるためにこれを行い、私の正式な仕事を作成したいと思います。
ハビエルさん、こんにちは。あなたのアイデアはとても興味深く、一緒に取り組んでみたいと思います。もし結果が良ければ、私はあなたのロボットにトラフィックをもたらすことができます。
議論するために友達リクエストを送りました :D
記事を読んでいる人は、おそらく自分のボットを作りたいと思うだろうけど、どこでフィードバックをもらえばいいのかわからない。
こんにちは、ハビエル。私はコードを見直し、実験してみた。このモデルでは、終値の履歴に基づいてエセリウムの価格を予測するニューラルネットワークを作成します。-> このモデル自体は、コインを投げるよりは少しましなようですが、センチメントデータを追加するのが楽しみです。それとも、私がそのモデルの目的を誤解していたのでしょうか？
現在はONNXモデルとして保存し、問題を処理しています。学習に役立つと思います。
ありがとうございます。これを実装することができたら、また報告します。
- 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
新しい記事「Pythonを使ったEAとバックテストのための感情分析とディープラーニング」はパブリッシュされました:
この記事では、EAで使用するPythonによる感情分析とONNXモデルを紹介します。あるスクリプトはTensorFlowで学習させたONNXモデルをディープラーニング予測用に実行し、別のスクリプトはニュースのヘッドラインを取得し、AIを使用して感情を数値化します。
ディープラーニングと感情分析をMetaTrader 5 (MQL5)の取引戦略に統合することは、アルゴリズム取引の高度な進展を意味します。ディープラーニングは機械学習のサブセットであり、複数の層を持つニューラルネットワークを通じて、膨大で複雑なデータセットから学習し予測をおこないます。一方、感情分析は自然言語処理（NLP）の技術を利用して、テキストの背後にある感情や感情的なトーンを解析します。これらの技術を活用することで、トレーダーは意思決定プロセスを強化し、取引結果を向上させることができます。
この記事では、Windowsで必要なものを実行するDLL shell32.dllを使用してPythonをMQL5に統合します。Pythonをインストールし、shell32.dllを介して実行することで、MQL5エキスパートアドバイザー(EA)からPythonスクリプトを起動できるようになります。1つはTensorFlowから学習したONNXモデルを実行するスクリプトで、もう1つはライブラリを使用してインターネットからニュースを取得し、ヘッドラインを読み、AIを使用してメディアの感情を数値化するスクリプトです。これは一つの可能な解決策ですが、銘柄や銘柄の感情を得るには多くの方法やさまざまな情報源があります。モデルと感情が取得されると、両方の値が一致する場合、注文はEAによって実行されます。
作者: Javier Santiago Gaston De Iriarte Cabrera