- Tk 작업 시작(데모도 있음) - 이제 가장 포괄적인 GUI를 빠르고 쉽게 만들 수 있습니다.
알려진 버그:
- 가장 마지막 순간에 감지됨: ATcl 표시기와 Tk를 사용하는 Expert Advisor를 동시에 하나의 차트에 로드할 때 충돌이 있습니다. 오류의 성격은 분명하지만 아직 코드에서 찾지 못했기 때문에 아직 수정되지 않았습니다. 별도로, 그들은 모두 훌륭하게 작동하므로 지연되지만 이 버그가 있는 릴리스를 출시하기로 결정했습니다.
추신. 사이트의 결함이나 브라우저의 결함이지만 세 번째로 이 메시지를 입력합니다.
그리고 x64에서 어셈블리를 다시 빌드하는 방법은 무엇입니까? 아니면 x64가 기본적으로 지원되지 않습니까?
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...
- 전 세계의 모든 NN에 대한 FANN 라이브러리 가 있습니다. 꽤 유명하고 MT에서 사용하려고 시도했습니다(이에 대한 기사가 있음). 그러나 전통적으로 모든 것은 버려지고 Codebase의 연대기에 묻힙니다.
- 직접 MQL4 <-> Tcl 인터페이스를 만들었습니다. 그들은 공통 주소 공간에서 작동하며 데이터를 교환하고 공유할 수 있습니다. Tcl은 아주 오래되고 잘 알려진 안정적인 언어입니다. 따라서 많은 도구(특히 언급된 FANN)에는 API가 포함되어 있습니다. 에지에는 .h(C/C++ 헤더 파일)로 간단히 반자동 빌드/연결을 위한 도구가 있습니다.
- ATcl의 개발은 이미 멀티 스레드를 사용할 수 있는 행복한 순간에 이르렀습니다. 즉, 백그라운드에서 작동할 스레드 스레드를 생성 및 관리할 수 있습니다.
- 스레드의 직접 사용 - 길거나 무거운 계산. 많은 계산을 해야 하지만 차트나 터미널을 "매달" 수 없을 때. 신경망은 널리 사용되며 시도해 볼 만한 후보입니다.
- ATcl에서 FANN을 활성화할 준비가 되었습니다. 즉, 인터페이스를 컴파일/생성/디버그하고 멀티태스킹 환경에서 테스트합니다. 저는 라이브러리를 연결하고 멀티태스킹 환경을 디버깅하고 미세 조정하는 방법에 관심이 있습니다. 나는 거래에서 NN 자체를 사용하지 않습니다.
- 전 세계의 모든 NN에 대한 FANN 라이브러리 가 있습니다. 꽤 유명하고 MT에서 사용하려고 시도했습니다(이에 대한 기사가 있음). 그러나 전통적으로 모든 것은 버려지고 Codebase의 연대기에 묻힙니다.
- 직접 MQL4 <-> Tcl 인터페이스를 만들었습니다. 그들은 공통 주소 공간에서 작동하며 데이터를 교환하고 공유할 수 있습니다. Tcl은 아주 오래되고 잘 알려진 안정적인 언어입니다. 따라서 많은 도구(특히 언급된 FANN)에는 API가 포함되어 있습니다. 에지에는 .h(C/C++ 헤더 파일)만으로 반자동 빌드/연결을 위한 도구가 있습니다.
- ATcl의 개발은 이미 멀티 스레드를 사용할 수 있는 행복한 순간에 이르렀습니다. 즉, 백그라운드에서 작동할 스레드 스레드를 생성 및 관리할 수 있습니다.
- 스레드의 직접 사용 - 길거나 무거운 계산. 많은 계산을 해야 하지만 차트나 터미널을 "매달" 수 없을 때. 신경망은 널리 사용되며 시도해 볼 만한 후보입니다.
- ATcl에서 FANN을 활성화할 준비가 되었습니다. 즉, 인터페이스를 컴파일/생성/디버그하고 멀티태스킹 환경에서 테스트합니다. 저는 라이브러리를 연결하고 멀티태스킹 환경을 디버깅하고 미세 조정하는 방법에 관심이 있습니다. 나는 거래에서 NN 자체를 사용하지 않습니다.
- 스레드에 관심이 있는 사람이 있으면 합시다.
여기 저는 단순한 사용자입니다. 지금까지 뉴런을 연결하는 것이 가능하다는 것만 이해했지만 기사에 설명된 방법과 귀하의 방법 사이의 이점은 무엇입니까?
ATcl 베타 2 릴리스
약간의 지연으로 ATcl의 새 버전이 출시되었습니다.
릴리스 세부 정보, http://nektomk.ru/atcl:beta2 참조
도메인에 문제가 있었기 때문에 배포의 가용성을 보장하기 위해 SourceForge에서 프로젝트가 만들어졌습니다: https://sourceforge.net/projects/mt-atcl/
프로젝트를 다운로드할 수 있습니다. SF 페이지 또는 일반적인 다운로드 페이지: http://nektomk.ru/atcl:install
아카이브도 첨부합니다.
새로운 기능:
- WebSocket으로 작업하는 데모 추가
- Excel 관리 및 데이터 교환 데모 추가
- Tk 작업 시작(데모도 있음) - 이제 가장 포괄적인 GUI를 빠르고 쉽게 만들 수 있습니다.
알려진 버그:
- 가장 마지막 순간에 감지됨: ATcl 표시기와 Tk를 사용하는 Expert Advisor를 동시에 하나의 차트에 로드할 때 충돌이 있습니다. 오류의 성격은 분명하지만 아직 코드에서 찾지 못했기 때문에 아직 수정되지 않았습니다.
별도로, 그들은 모두 훌륭하게 작동하므로 지연되지만 이 버그가 있는 릴리스를 출시하기로 결정했습니다.
추신. 사이트의 결함이나 브라우저의 결함이지만 세 번째로 이 메시지를 입력합니다.
그리고 x64에서 어셈블리를 다시 빌드하는 방법은 무엇입니까? 아니면 x64가 기본적으로 지원되지 않습니까?
그리고 x64에서 어셈블리를 다시 빌드하는 방법은 무엇입니까? 아니면 x64가 기본적으로 지원되지 않습니까?
64 미만(즉, MT5의 경우)에는 아직 버전이 없습니다. 미래에는 있지만 아직 없습니다 :-)
나는 이미 위의 어딘가에 썼습니다. 5의 경우 이번에는 DLL을 디버그하는 것이 훨씬 더 어렵습니다. 지금까지는 5가 안정적이고 대중적이라고 생각하지 않습니다. 이 두 가지입니다.
마지막으로 가장 중요한 것은 64비트로 이식하기 전에 현재 API가 완전히 정착되고 만족되어야 한다는 것입니다.
버전 1을 유지 관리, 개발 및 디버깅하는 것은 한 가지이고 두 번째는 가볍게 말하면 더 어렵습니다.
64 미만(즉, MT5의 경우)에는 아직 버전이 없습니다. 미래에는 있지만 아직 없습니다 :-)
나는 이미 위의 어딘가에 썼습니다. 5의 경우 이번에는 DLL을 디버그하는 것이 훨씬 더 어렵습니다. 지금까지는 5가 안정적이고 대중적이라고 생각하지 않습니다. 이 두 가지입니다.
마지막으로 가장 중요한 것은 64비트로 이식하기 전에 현재 API가 완전히 정착되고 만족되어야 한다는 것입니다.
버전 1을 유지 관리, 개발 및 디버깅하는 것은 한 가지이고 두 번째는 가볍게 말하면 더 어렵습니다.
알았습니다.
그러나 누가 신경망이 필요합니까? :-)
ATcl(resp. MT4)에 추가하는 것은 매우 쉽습니다. FANN - Fast Artificial Neural Network Library - http://leenissen.dk/fann/wp/
실제로 DLL을 연결하고 해당 API를 확인하기만 하면 됩니다.
누군가 스레드에 관심이 있다면 토론할 수 있고 테스트 케이스가 필요할 것입니다.
현재 스레드 또는 별도의(또는 여러) 배경에서 Expert Advisors/Indicators에서 NN 교육 및 작업을 시작할 수 있습니다.
그러나 누가 신경망이 필요합니까? :-)
ATcl(resp. MT4)에 추가하는 것은 매우 쉽습니다. FANN - Fast Artificial Neural Network Library - http://leenissen.dk/fann/wp/
실제로 DLL을 연결하고 해당 API를 확인하기만 하면 됩니다.
누군가 스레드에 관심이 있다면 토론할 수 있고 테스트 케이스가 필요할 것입니다.
현재 스레드 또는 별도의(또는 여러) 배경에서 Expert Advisors/Indicators에서 NN 교육 및 작업을 시작할 수 있습니다.
흥미롭게 들리지만 명확하지 않습니다. :)
흥미롭게 들리지만 명확하지 않습니다. :)
포인트
- 전 세계의 모든 NN에 대한 FANN 라이브러리 가 있습니다. 꽤 유명하고 MT에서 사용하려고 시도했습니다(이에 대한 기사가 있음). 그러나 전통적으로 모든 것은 버려지고 Codebase의 연대기에 묻힙니다.
- 직접 MQL4 <-> Tcl 인터페이스를 만들었습니다. 그들은 공통 주소 공간에서 작동하며 데이터를 교환하고 공유할 수 있습니다. Tcl은 아주 오래되고 잘 알려진 안정적인 언어입니다. 따라서 많은 도구(특히 언급된 FANN)에는 API가 포함되어 있습니다.
에지에는 .h(C/C++ 헤더 파일)로 간단히 반자동 빌드/연결을 위한 도구가 있습니다.
- ATcl의 개발은 이미 멀티 스레드를 사용할 수 있는 행복한 순간에 이르렀습니다. 즉, 백그라운드에서 작동할 스레드 스레드를 생성 및 관리할 수 있습니다.
- 스레드의 직접 사용 - 길거나 무거운 계산. 많은 계산을 해야 하지만 차트나 터미널을 "매달" 수 없을 때. 신경망은 널리 사용되며 시도해 볼 만한 후보입니다.
- ATcl에서 FANN을 활성화할 준비가 되었습니다. 즉, 인터페이스를 컴파일/생성/디버그하고 멀티태스킹 환경에서 테스트합니다. 저는 라이브러리를 연결하고 멀티태스킹 환경을 디버깅하고 미세 조정하는 방법에 관심이 있습니다. 나는 거래에서 NN 자체를 사용하지 않습니다.
- 스레드에 관심이 있는 사람이 있으면 합시다.
포인트
- 전 세계의 모든 NN에 대한 FANN 라이브러리 가 있습니다. 꽤 유명하고 MT에서 사용하려고 시도했습니다(이에 대한 기사가 있음). 그러나 전통적으로 모든 것은 버려지고 Codebase의 연대기에 묻힙니다.
- 직접 MQL4 <-> Tcl 인터페이스를 만들었습니다. 그들은 공통 주소 공간에서 작동하며 데이터를 교환하고 공유할 수 있습니다. Tcl은 아주 오래되고 잘 알려진 안정적인 언어입니다. 따라서 많은 도구(특히 언급된 FANN)에는 API가 포함되어 있습니다.
에지에는 .h(C/C++ 헤더 파일)만으로 반자동 빌드/연결을 위한 도구가 있습니다.
- ATcl의 개발은 이미 멀티 스레드를 사용할 수 있는 행복한 순간에 이르렀습니다. 즉, 백그라운드에서 작동할 스레드 스레드를 생성 및 관리할 수 있습니다.
- 스레드의 직접 사용 - 길거나 무거운 계산. 많은 계산을 해야 하지만 차트나 터미널을 "매달" 수 없을 때. 신경망은 널리 사용되며 시도해 볼 만한 후보입니다.
- ATcl에서 FANN을 활성화할 준비가 되었습니다. 즉, 인터페이스를 컴파일/생성/디버그하고 멀티태스킹 환경에서 테스트합니다. 저는 라이브러리를 연결하고 멀티태스킹 환경을 디버깅하고 미세 조정하는 방법에 관심이 있습니다. 나는 거래에서 NN 자체를 사용하지 않습니다.
- 스레드에 관심이 있는 사람이 있으면 합시다.
여기 저는 단순한 사용자입니다. 지금까지 뉴런을 연결하는 것이 가능하다는 것만 이해했지만 기사에 설명된 방법과 귀하의 방법 사이의 이점은 무엇입니까?
MT5에서 뉴런을 구현하는 데 관심이 있습니다. 가능합니까?
여기 저는 단순한 사용자입니다. 지금까지 뉴런을 연결하는 것이 가능하다는 것만 이해했지만 기사에 설명된 방법과 귀하의 방법 사이의 이점은 무엇입니까?
MT5에서 뉴런을 구현하는 데 관심이 있습니다. 가능합니까?
눈에 보이는 장점은
1) tcl은 "통합자" 역할을 하며 이는 매우 안정적입니다(그리고 간단히 말해서 MQ보다 오래됨). FANN과 tcl 모두 mql5.com 커뮤니티뿐만 아니라 개발 중인 상호 API를 가지고 있습니다.
2) 뉴런의 훈련 및 실행은 별도의 스레드에서 수행할 수 있습니다. 즉, 전문가/지시자를 "지연"할 수 없습니다.
3) MT5로의 순조로운 전환이 보입니다. 단 1개(하나!)만 이식 대상, 즉 ATcl 인터페이스이며 모든 사용자 스크립트와 프로그램은 변경되지 않고 Mt4-Mt5 간에 직접 공유/뒤집어질 수 있습니다.
눈에 보이는 이점은
1) tcl은 "통합자" 역할을 하며 이는 매우 안정적입니다(그리고 간단히 말해서 MQ보다 오래됨). FANN과 tcl 모두 mql5.com 커뮤니티뿐만 아니라 개발 중인 상호 API를 가지고 있습니다.
2) 뉴런의 훈련 및 실행은 별도의 스레드에서 수행할 수 있습니다. 즉, 전문가/지시자를 "지연"할 수 없습니다.
3) MT5로의 순조로운 전환이 보입니다. 단 1개(하나!)만 이식 대상, 즉 ATcl 인터페이스이며 모든 사용자 스크립트와 프로그램은 변경되지 않고 Mt4-Mt5 간에 직접 공유/뒤집어질 수 있습니다.
이것은 좋은데, 이제 주요 질문은 뉴런에 연결될 때 전략 테스터 에서 변수(예측자)를 최적화할 수 있는지 여부입니다.
이것은 좋은데, 이제 주요 질문은 뉴런에 연결될 때 전략 테스터 에서 변수(예측자)를 최적화할 수 있는지 여부입니다.
소프트웨어 기술 측면에서 - 잠재적으로 그렇습니다. 라이브러리는 클라우드에 없는 동안 옵티마이저에서 호출할 수 있습니다.
국회 측면에서 - 어떻게 상상하십니까?