Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2395

[[Удален]]

fxsaber:

Шаблон.

Ну и питон программа может работать по типу сервиса или сразу бота

https://www.mql5.com/ru/docs/integration/python_metatrader5/mt5symbolinfotick_py

[Aleksey Nikolayev]

Maxim Dmitrievsky:

Самый простой случай выше по ссылке. Дальше можно применить фантазию :)

Спасибо, надеюсь поможет. Партия Прадо - наш рулевой! )

[Aleksey Nikolayev]

Maxim Dmitrievsky:

Ну и питон программа может работать по типу сервиса или сразу бота

https://www.mql5.com/ru/docs/integration/python_metatrader5/mt5symbolinfotick_py

Да, надо пробовать. Отчасти, уже и благословление от fxsaber'a получено)

[[Удален]]

Aleksey Nikolayev:

Да, надо пробовать. Отчасти, уже и благословление от fxsaber'a получено)

уже делал, когда тестировал библиотеку МО, предложенную mytarmailS. Все работало как часы, только сама ТС изначально обреченная оказалась )

запускается скрипт, в цикле проверяется приход нового часа (или другого ТФ) и лавэсы мутятся логика крутится, все очень просто

[Aleksey Nikolayev]

Maxim Dmitrievsky:

уже делал, когда тестировал библиотеку МО, предложенную mytarmailS. Все работало как часы, только сама ТС изначально обреченная оказалась )

запускается скрипт, в цикле проверяется приход нового часа (или другого ТФ) и лавэсы мутятся логика крутится, все очень просто

А как насчёт тестирования? В самодельном питоновском тестере?

[[Удален]]

Aleksey Nikolayev:

А как насчёт тестирования? В самодельном питоновском тестере?

Да, его можно из статей моих взять. Ну тестер это вообще самое простое. Могу скинуть примеры бота на питоне.

[Aleksey Nikolayev]

Maxim Dmitrievsky:
Да, его можно из статей моих взять. Ну тестер это вообще самое простое. Могу скинуть примеры бота на питоне.

Ну, кое-что у меня тоже есть - заточенное на быструю проверку своих идей. Но уже как-то привычно в итоге прогонять в штатном тестере. Полагаете, что стоит избавляться от этой привычки? )

[[Удален]]

Aleksey Nikolayev:

Ну, кое-что у меня тоже есть - заточенное на быструю проверку своих идей. Но уже как-то привычно в итоге прогонять в штатном тестере. Полагаете, что стоит избавляться от этой привычки? )

Мне и то и то нравится, если есть возможность быстро модель портировать. 

[[Удален]]

Макбуки рвут и мечут с новыми процессорами в задачах МО. Плохая новость в том, что CatBoost пока не поддерживает архитектуру arm, но они, вроде как, работают над этим

Conclusion

From these tests, it appears that

• for training  MLP and  LSTM,  M1 CPU is by far much faster than all the high-end servers tested
• for training  CNN,  M1 is only slightly slower than the high-end servers tested

Of course, these metrics can only be considered for similar neural network types and depths as used in this test.

For big trainings and intensive computing lasting for more than 20 minutes, I will still go for cloud-based solutions as they provide cards built for such long heavy load and enable sending several jobs simultaneously. But this scenario is only for some specific research representing only 10% of my work, mostly for professional usage in some specific business area.

As a machine learning engineer, for my day-to-day personal research, M1 Mac is clearly the best and the most cost-efficient option today.

https://towardsdatascience.com/benchmark-m1-part-2-vs-20-cores-xeon-vs-amd-epyc-16-and-32-cores-8e394d56003d

[Mihail Marchukajtes]

Ну что как дела соколики? Стали ли Ваши сетки разумными, аль прорыв в технологии какой совершили? Рассказывайте не томите!!!!