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Essa é uma barreira contra a seita dos loucos
Também é uma barreira para os modelos caseiros, inclusive na MQL5.
Se houvesse um conversor de uma árvore (por exemplo, das condições if(if{ if{...}else{...})else{ if{...}else{...}) para o ONNX, talvez eu participasse. }) na ONNX, talvez eu participasse. E isso apenas em modelos padrão que têm um conversor, mas também podemos pensar nisso..... Os prêmios não são ruins, talvez eu faça algo no Catbusta.
E da barreira de modelos caseiros, inclusive na MQL5.
Se houvesse um conversor de uma árvore (por exemplo, das condições if(if{ if{...}else{...})else{ if{...}else{...}) para o ONNX, talvez eu participasse. }) na ONNX, talvez eu participasse. E isso apenas em modelos padrão que têm um conversor, mas também podemos pensar nisso..... Os prêmios não são ruins, talvez eu faça algo no Catbusta.
O Katbust deve ser fácil, o principal é configurar as entradas e saídas corretamente.
2023.09.12 02:02:47.903 ONNX bot (EURUSD,H1) ONNX: tamanho de parâmetro inválido, esperado 8 bytes em vez de 4, inspecionar código 'Experts\ONNX bot.mq5' (51:44)
E ao tentar obter probabilidades
2023.09.12 02:28:16.996 ONNX bot (EURUSD,H1) ONNX: parâmetro de saída tem tipo não suportado 'ONNX_TYPE_SEQUENCE', inspecionar código 'Experts\ONNX bot.mq5' (52:48)
Ainda não sei como corrigir isso
da documentação do boost
probabilidades
O valor da chave reflete a probabilidade de o exemplo pertencer à classe definida pela chave do mapa.
Tipos possíveis: tensor de forma [N_examples] e um dos seguintes tipos:
Talvez isso ainda não tenha sido corrigido
ou você precise converter o tipo no próprio ONNX, mas ainda não sei como fazer isso
Não é necessário fazer isso em Python, pois muitas pessoas estão familiarizadas com o Matlab e o Wolfram. Há algum outro produto gratuito (ou não caro) com um ambiente gráfico para desenvolvimento?
Os fraudadores serão banidos por regra.
O objetivo é claramente declarado - estimular o desenvolvimento de modelos de ML para negociação, e não dar uma oportunidade de ganhar dinheiro da maneira antiga, para despejar scalpers banais sob o disfarce de modelos, etc.
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Ainda não há regras.
A regra principal é que o modelo deve ser convertido para ONNX.
Não é necessário fazer isso em Python, pois muitas pessoas estão familiarizadas com o Matlab e o Wolfram. Há algum outro produto gratuito (ou não caro) com um ambiente gráfico para desenvolvimento?
SciKitLearn é um pacote muito grande com muitos modelos.
XGBoost - também pode ser usado a partir do Python ou do R.
SciKitLearn - em geral, um pacote muito grande com muitos modelos.
Não sei se você pode encontrar um pacote em R aqui.
Vejo que as pessoas tentam trabalhar com python por meio do R, por exemplo, aqui.
E aqui está outra abordagem - aprendemos um modelo em um ambiente, mas o executamos em outro, e essa pode ser uma solução - converter apenas o modelo finalizado em python.
Não sei se você pode encontrar um pacote no R.
Esse pacote não permite criar e executar modelos onnx. Parece ser possível executá-los com conexão ao python via reticulate, mas parece ser possível criá-los somente em python.
Em geral, para ser honesto, não entendo (olhando os tutoriais do site desse pacote) o significado desse pacote, talvez ele esteja apenas inacabado ou abandonado. IMHO, a situação com o onnx no R é um ótimo motivo para os caras do python rirem)