|
2 년도
경험
|
0
제품
|
0
데몬 버전
|
|
0
작업
|
0
거래 신호
|
0
구독자
|
객체 지향 프로그래밍을 사용하면 읽기 쉽고 수정하기 쉬운 보다 간결한 코드를 작성할 수 있습니다. 여기서는 세개의 ONNX 모델에 대한 예제를 살펴보겠습니다.
MQL5가 OpenCL에 대한 기본 지원을 제공하기 시작한 지 1년이 넘었습니다. 그러나 Expert Advisors, 지표 또는 스크립트에서 병렬 컴퓨팅 사용의 진정한 가치를 본 사용자는 많지 않습니다. 이 문서는 MetaTrader 5 거래 터미널에서 이 기술을 사용할 수 있도록 컴퓨터에 OpenCL을 설치하고 설정하는 데 도움이 됩니다.
이 글에서는 MQL5 Wizard 및 Hlaiman EA Generator를 사용하여 신경망 EA를 자동으로 생성하는 방법을 설명합니다. 이론적인 정보 전체를 배우고 코드를 작성하지 않고도 신경망 작업을 쉽게 시작할 수 있는 방법을 보여줍니다.
요즘, 모든 거래자들은 신경망에 대해 들어봤을 것이고, 신경망을 사용하는 것이 얼마나 멋진지 알고 있을 것입니다. 대다수는 신경망을 다룰 수 있는 사람들이 일종의 초인적인 존재라고 믿습니다. 이 기사에서는 신경 네트워크 아키텍처를 설명하고, 그 적용 사례를 설명하며, 실제 사용 사례를 보여 드리겠습니다.
본문은 머신러닝의 새로운 관점에 대해 다룹니다. 딥러닝, 정확히 말하면 심층 신경망에 대한 글이죠. 2세대 신경망도 간략하게 살펴볼 겁니다. 연결 구조, 종류, 학습 메소드 및 규칙, 단점을 다룬 후 3세대 신경망 개발의 역사, 종류, 특성 및 학습 메소드에 대해 알아보겠습니다. 실제 데이터를 이용한 적층 오토인코더를 이용한 심층 신경망 구축 및 학습 실험도 할 겁니다. 인풋 데이터 선택부터 편차 메트릭까지 자세히 다룰 겁니다. 본문의 마지막 부분에서는 MQL4/R 기반 인디케이터가 탑재된 EA를 이용해 심층 신경망을 구현해 보도록 하겠습니다.