В сегодняшней статье мы подробно рассмотрим этап публикации правок, внесенных в репозиторий, - определенного набора изменений, которые формируют законченное решение, будь то добавление нового функционала в проект или исправление обнаруженной проблемы. Это процесс фиксации или выпуска новой версии продукта. Мы рассмотрим, как организовать этот процесс и какие возможности предоставляет для этого MQL5 Algo Forge.
We'll continue developing the Simple Candles and Adwizard projects, while also describing the finer aspects of using the MQL5 Algo Forge version control system and repository.
Я тоже заметил что мы тупеем тем больше, чем чаще используем чатботы
Вот например я сейчас делаю наброски для видеоигры, собираю идеи. И с помощью чатбота на первый взгляд это удобно делать, но вот какой косяк он допустил - есть такие металлы как рубидий и цезий (и не только они, есть целая категория щелочных металлов), они хранятся в аргоновой атмосфере а он по этому поводу ничего не сказал и если бы я это не проверил то сделал бы просто цезиевый слиток как условную железную плиту из factorio
По итогу получается что если надо в чём-то разобраться, то на примере с металлами - лучше сразу начать изучение материаловедения на любительском уровне, так как чатбот пропускает много важных деталей
Использование API-вызовов требует оптимизации токенов и жесткого фокуса, чтобы предоставить ИИ правильные данные для принятия правильного решения, поскольку в результате обмена информацией он будет выдавать сигнал.
Я тоже заметил что мы тупеем тем больше, чем чаще используем чатботы
Вот например я сейчас делаю наброски для видеоигры, собираю идеи. И с помощью чатбота на первый взгляд это удобно делать, но вот какой косяк он допустил - есть такие металлы как рубидий и цезий (и не только они, есть целая категория щелочных металлов), они хранятся в аргоновой атмосфере а он по этому поводу ничего не сказал и если бы я это не проверил то сделал бы просто цезиевый слиток как условную железную плиту из factorio
По итогу получается что если надо в чём-то разобраться, то на примере с металлами - лучше сразу начать изучение материаловедения на любительском уровне, так как чатбот пропускает много важных деталей
Совершенно не ощущаю отупления - есть лишь чёткое понимание того, что скорость решения задач возрастает на порядки. Использую AI исключительно как инструмент; первый раз полноценно применил его около , в 2022 году. Правда, не для MQL5: тогда писал некоторый код на Python, который знал и знаю недостаточно хорошо, чтобы реализовать задачу быстро. С использованием AI код был написан примерно за 5 часов — с полным рефакторингом и доведением до рабочего состояния. По моей субъективной, нативной оценке, без AI на это ушло бы порядка 40 часов.
Без пафоса и без какой-либо претензии на роль оракула: по моей личной оценке, впереди порядка 7–10 лет, и те, кто не освоит AI как инструмент, окажутся за бортом индустрии хотя бы из-за скорости решения задач. Современный мир не любит ждать, пока ИТ-специалист неспешно набирает в редакторе тонны байт кода.
В этой статье мы сосредоточимся на однонаправленной торговле, когда алгоритм будет открывать только сделки на покупку или продажу. В качестве базовых алгоритмов будут использоваться алгоритмы CatBoost и K-Means. CatBoost - это базовая модель, выполняющая функции бинарного классификатора для классификации сделок. В то время как K-Means используется для определения режимов рынка на этапе предварительной обработки.
This article demonstrates an approach to creating trading strategies for gold using machine learning. Considering the proposed approach to the analysis and forecasting of time series from different angles, it is possible to determine its advantages and disadvantages in comparison with other ways of creating trading systems which are based solely on the analysis and forecasting of financial time series.
Без пафоса и без какой-либо претензии на роль оракула: по моей личной оценке, впереди порядка 7–10 лет, и те, кто не освоит AI как инструмент, окажутся за бортом индустрии хотя бы из-за скорости решения задач. Современный мир не любит ждать, пока ИТ-специалист неспешно набирает в редакторе тонны байт кода.
Именно поэтому программы сейчас "весят" уже сотни мегабайт, по скорости ничуть не отличаются от программ 30летней давности.
Пользуясь случаем, хотел бы поинтересоваться, а как MT подключить к локальной нейросети, скажем, к LMStudio?
Переход на MQL5 Algo Forge (часть 4): Работа с версиями и релизами
Это безумие.
пипец как тема скатилась...
до веры в ChatGPT и перепостов его простынок
Я тоже заметил что мы тупеем тем больше, чем чаще используем чатботы
Вот например я сейчас делаю наброски для видеоигры, собираю идеи. И с помощью чатбота на первый взгляд это удобно делать, но вот какой косяк он допустил - есть такие металлы как рубидий и цезий (и не только они, есть целая категория щелочных металлов), они хранятся в аргоновой атмосфере а он по этому поводу ничего не сказал и если бы я это не проверил то сделал бы просто цезиевый слиток как условную железную плиту из factorio
По итогу получается что если надо в чём-то разобраться, то на примере с металлами - лучше сразу начать изучение материаловедения на любительском уровне, так как чатбот пропускает много важных деталей
Это безумие.
"В нем есть весь интеллект и ни капли мудрости".
Я тоже заметил что мы тупеем тем больше, чем чаще используем чатботы
Вот например я сейчас делаю наброски для видеоигры, собираю идеи. И с помощью чатбота на первый взгляд это удобно делать, но вот какой косяк он допустил - есть такие металлы как рубидий и цезий (и не только они, есть целая категория щелочных металлов), они хранятся в аргоновой атмосфере а он по этому поводу ничего не сказал и если бы я это не проверил то сделал бы просто цезиевый слиток как условную железную плиту из factorio
По итогу получается что если надо в чём-то разобраться, то на примере с металлами - лучше сразу начать изучение материаловедения на любительском уровне, так как чатбот пропускает много важных деталей
Совершенно не ощущаю отупления - есть лишь чёткое понимание того, что скорость решения задач возрастает на порядки. Использую AI исключительно как инструмент; первый раз полноценно применил его около , в 2022 году. Правда, не для MQL5: тогда писал некоторый код на Python, который знал и знаю недостаточно хорошо, чтобы реализовать задачу быстро. С использованием AI код был написан примерно за 5 часов — с полным рефакторингом и доведением до рабочего состояния. По моей субъективной, нативной оценке, без AI на это ушло бы порядка 40 часов.
Без пафоса и без какой-либо претензии на роль оракула: по моей личной оценке, впереди порядка 7–10 лет, и те, кто не освоит AI как инструмент, окажутся за бортом индустрии хотя бы из-за скорости решения задач. Современный мир не любит ждать, пока ИТ-специалист неспешно набирает в редакторе тонны байт кода.
Алгоритмические торговые стратегии: ИИ и его путь к золотым вершинам
В этой статье мы сосредоточимся на однонаправленной торговле, когда алгоритм будет открывать только сделки на покупку или продажу. В качестве базовых алгоритмов будут использоваться алгоритмы CatBoost и K-Means. CatBoost - это базовая модель, выполняющая функции бинарного классификатора для классификации сделок. В то время как K-Means используется для определения режимов рынка на этапе предварительной обработки.
Без пафоса и без какой-либо претензии на роль оракула: по моей личной оценке, впереди порядка 7–10 лет, и те, кто не освоит AI как инструмент, окажутся за бортом индустрии хотя бы из-за скорости решения задач. Современный мир не любит ждать, пока ИТ-специалист неспешно набирает в редакторе тонны байт кода.
Именно поэтому программы сейчас "весят" уже сотни мегабайт, по скорости ничуть не отличаются от программ 30летней давности.
Пользуясь случаем, хотел бы поинтересоваться, а как MT подключить к локальной нейросети, скажем, к LMStudio?
Пользуясь случаем, хотел бы поинтересоваться, а как MT подключить к локальной нейросети, скажем, к LMStudio?
Локальную нейро-модель можно запускать как чат или как сервер. К серверу и подключаетесь через API и JSON.
Рекомендую ollama или llama.cpp как самые быстрые и лёгкие (на c++, а не на питоне), и самые заточенные под GGUF.
LMStudio - самый удобный интерфейс для чата.