Discussão do artigo "Perceptron Multicamadas e o Algoritmo Backpropagation (Parte II): Implementação em Python e Integração com MQL5."
Eu não li tudo (ainda?) ;)
Mas não posso deixar de responder a este aqui.....
"Para trabalhar com o TensorFlow, você precisa instalar uma versão acima da 3.3 e abaixo da 3.8; estou usando a versão3.7."
Mas que diabos? ???
O TensorFlow funciona melhor para mim na versão 3.9 do python....
Em versões inferiores, você não pode ficar sem tamborins!!!!
Quantos tamborins foram quebrados, não vamos contar.... OK?
Artigo sobre Python e MQL e nem uma única linha coda.
A versão em russo está quebrada.....
- www.mql5.com
Eu não li tudo (ainda?) ;)
Mas não posso deixar de responder a este aqui.....
"Para trabalhar com o TensorFlow, você precisa instalar uma versão acima da 3.3 e abaixo da 3.8; estou usando a versão3.7."
Mas que diabos? ???
O TensorFlow funciona melhor para mim na versão 3.9 do python....
Em versões inferiores, você não pode ficar sem tamborins!!!!
Quantos tamborins foram quebrados, não vamos contar.... OK?
nenhum problema com a utilização da versão 3.7
No momento em que o artigo foi escrito as versões oficiais no site eram 3.3/3.8, hoje estamos em 3.6/3.9
Eu queria esclarecer esse pensamento do autor -" use as funções integradas no Python que abrem e fecham posições, mas para esse cenário não teremos muitas possibilidades que a MQL nos oferece".
De quais recursos da MQL estamos falando?
E a segunda pergunta - você trabalha com Linux?
De quais recursos da MQL estamos falando?
E a segunda pergunta - você trabalha com Linux?
1 - Por exemplo, em Python não temos os eventos Tick e Book, o que nos obriga a usar um loop infinito no código, o que eu acho particularmente horrível. Outras funções, como OnTradeTransaction, também não estão disponíveis, o que o obriga a se esforçar mais para descobrir se uma posição foi total ou parcialmente preenchida, pois em nossa bolsa de valores (B3) há muitas situações de preenchimento parcial na saída.
2- Eu não trabalho com Linux, uso Windows. Só uso Linux em meu trabalho.
Novo artigo Multilayer perceptron and backpropagation algorithm (Part II): Implementação em Python e integração com MQL5 foi publicado:
Autor: Jonathan Pereira
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Novo artigo Perceptron Multicamadas e o Algoritmo Backpropagation (Parte II): Implementação em Python e Integração com MQL5. foi publicado:
Um pacote python foi disponibilizado com o proposito de trazer integração com MQL, com isso abre-se as portas para enumeras possibilidades como, exploração de dados, criação e uso de modelos de machine learning. Com essa integração nativa entre MQL5 e Python, abriu-se as portas para muitas possibilidades de uso, podemos construir de uma simples regressão linear a um modelo de aprendizado profundo. Vamos entender como instalar e preparar o ambiente de desenvolvimento e usar algumas das bibliotecas de aprendizado de maquina.
Iniciaremos baixando o Python em seu site oficial www.python.org/downloads/
Para conseguirmos trabalhar com o TensorFlow é necessário a instalação de uma versão superior a 3.3 e inferior a 3.8, eu utilizo a versão 3.7.
Após baixar e iniciar o processo de instalação marque a opção “Add Python 3.7 to PATH”, isso garantirá que algumas coisas funcionem sem a necessidade de configurações adicionais futuramente.
Para conseguirmos rodar um script Python diretamente de nosso terminal MetaTrader5 é muito simples, precisamos realizar uma previa configuração.
Precisamos abrir o MetaEditor e ir em Ferramentas>Opções.
Nessa sessão precisamos definir o caminho onde fica nosso executável Python, note que, após a instalação provavelmente conterá o caminho default do Python, se eventualmente não estiver coloque o caminho completo ate o executável para que consiga executar scripts diretamente de seu terminal MetaTrader5.
No meu caso uso um ambiente de bibliotecas totalmente separado, chamado de ambiente virtual, é uma forma de conseguir ter uma instalação "limpa" e conseguir concentrar apenas as bibliotecas necessárias no projeto.
Autor: Jonathan Pereira