트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 2984

 
mytarmailS #:

흥미로운 동영상

https://www.youtube.com/watch?v=vOIotMC_PQY

FidoNet 2.0의 의미 - 흥미롭습니다 :)

물론 표지판 자동 생성에 대한 질문은 매우 흥미 롭습니다. 트레이딩을 위해 이 방법을 시도해 본 사람이 있나요? 이 작업을 수행하는 프로그램을 본 적이 있지만 구현하기가 매우 복잡하기 때문에 살펴볼 필요가 없었습니다. 따라서 동일한 ONNX 모델에서 사용하기 위해 이러한 변환기를 MQL5에 통합하는 문제가 중요합니다.

 
mytarmailS #:

마지막에 흥미로운 패키지가 있으니 흔들어 보세요.

나는 그것에 갇히는 것이 두렵고 봇으로의 전환에 어려움이있을 것입니다. 나는 "반죽"버튼을 눌러 출력에서 봇을 얻는 완전한주기 인 비슷한 일을 직접 수행합니다. 기계에서도 10분 정도 걸립니다.

저는 작은 작업에 큰 외국어 성경을 붙일 코더 팀이 없습니다.

아마도 메타크용 ONNX 버전이 만들어질 것입니다.
 
Maxim Dmitrievsky #:

나는 이것에 갇혀서 봇으로 전환하는 데 어려움을 겪을까 두렵습니다. 저도 비슷한 작업을 하는데, '반죽' 버튼을 누르는 것부터 출력물에 봇이 나오는 것까지 전 과정을 직접 수행합니다. 또한 기계에서도 10분 정도 걸립니다.

저는 작은 작업에 큰 외국어 성경을 붙일 코더 팀이 없습니다.

메타크용 온앤엑스 버전을 만들어야 할지도 모르겠네요.
온앤엑스가 이 일과 무슨 상관이죠? 온앤엑스, 왜 여기저기 붙이는 거지...

기성 솔루션을 가져다가 작동하는지 확인해보세요....

그렇지 않다면 판단이 없습니다.....

그렇다면 봇이 bibla와 아날로그 인 경우 봇과 배치 방법에 대해 생각해보십시오....
 
mytarmailS #:
이게 뭐야? 온스, 왜 자꾸 여기저기 붙여요?

기성품 솔루션을 가지고 먼저 작동하는지 확인합니다...

안되면 판단할 필요도 없죠....

그렇다면 봇과 봇을 호스팅하는 방법에 대해 생각해 보세요.

작동하지 않습니다.

 
Maxim Dmitrievsky #:

작동하지 않습니다.

비블라를 사용해 보셨나요?
 
mytarmailS #:
비블라를 먹어보셨나요?

안 돼요. 다른 VR용이에요.

제가 작동하는 것을 찾았거나 제가 발명했죠. 여러 가지 변형을 만들어보고 무엇이 가장 효과적인지 알아보고 있습니다.
 

인공 지능을 통해 KNN 및 LWLR과 같은 로컬 알고리즘의 변형이 무엇인지 검색하려고했습니다. 그는 그런 개념이 전혀 없으며이 두 가지는 훈련 샘플이 단순히 메모리에 저장되는 메모리 기반 유형에 속한다고 말했습니다. 이 두 가지 외에도 메모리 기반 협업 필터링이라고도 하셨는데 같은 KNN인 것 같습니다.

사실 로컬 버전의 의사결정 트리를 찾아보고 싶었는데, AI가 직접 그런 건 없다고 하더군요.

이런 메모리 기반의 것들을 ONNX 파일에 넣는 것이 의미가 있는지, 아니면 MQL 도구로 계산을 하는 것이 더 나은지 궁금합니다.

 
Aleksey Nikolayev #:

AI를 통한 검색 시도, KNN 및 LWLR과 같은 로컬 알고리즘의 변형은 무엇인가요?

로컬 알고리즘이란 무엇인가요?
무엇이 문제인가요?
 
mytarmailS #:
알고리즘이 로컬이라는 것은 무엇을 의미하나요?

KNN과 LWLR이 로컬이라는 의미입니다. 출력은 전체 트레이인이 아닌 가까운 지점에만 의존합니다.

내 메일 #:
무엇이 문제인가요?

상관없지만 회귀라고 하면 일반적으로 처리하기가 더 쉽습니다.

 
Aleksey Nikolayev #:

KNN과 LWLR이 로컬이라는 의미에서. 출력은 전체 열차가 아닌 가까운 지점에만 의존합니다.

그렇다면 후보 목록에 개별 의사 결정 트리를 추가할 수 있습니다.
개별 의사 결정 트리는 레그널 트리 모델에서 추출됩니다.

그건 그렇고, MT에 통합하는 것이 가장 쉽습니다.



협업 필터링이 있을 수도 있지만 잘 모르겠습니다.