Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2948

Новый комментарий
 
Maxim Kuznetsov #:

IMHO это как раз про текущее развитие MQL. Попытка впихнуть внутрь всё и сразу вместо интеграций 

+

 
Maxim Kuznetsov #:

IMHO это как раз про текущее развитие MQL. Попытка впихнуть внутрь всё и сразу вместо интеграций 

Пути для интеграций всегда были открыты:

  • Native DLL
  • .NET DLL
  • HTTP/HTTPS
  • Raw Sockets
  • Files/Pipes
  • SQLite
  • Python library


Но именно нативные интеграции в язык дают возможность писать цельные приложения.

Если говорить про ML, то мы проработали и внедрили:

  • вектора, матрицы и операции с ними как основу для машинного обучения
  • интеграцию с Питоном, включая запуск питоновских программ в терминале в виде обычных скриптов
  • использование нативных ONNX моделей, что открывает огромную дверь в практическую область применения нейромоделей

У нас получается создавать цельные и быстрые решения.

Слова про "попытку впихнуть" указывают лишь на негативный настрой без рационального обоснования. Тем более, что наличие возможностей никак не ограничивает пишущего.
 
Stanislav Korotky #:

Дайте линк на релевантную документацию, плиз. Или не надо пафоса. R - самостоятельная монстроидальная вещь. Вы предлагаете вместо простого ответа на конкретный вопрос изучить энциклопедию.

Никто в мире не изучает энциклопедию, изучают конкретную статью. Ссылки  на совершенно конкретную статью я дал. Только получите не только ответ на Ваш теоретический вопрос, но  и работающий код.

 

Можно ли в  ONNX реализовать следующую схему:

  • в терминале получаем очередную цену
  • передаем в модель
  • обучаем модель. Очевидно, что модель должна находиться в той вычислительной среде, в которой ее можно обучить
  • модель делает прогноз на следующий шаг
  • полученный прогноз передаем в терминал
 
СанСаныч Фоменко #:

Можно ли в  ONNX реализовать следующую схему:

  • в терминале получаем очередную цену
  • передаем в модель
  • обучаем модель. Очевидно, что модель должна находиться в той вычислительной среде, в которой ее можно обучить
  • модель делает прогноз на следующий шаг
  • полученный прогноз передаем в терминал
Нельзя, уже обсуждали. 
ONNX это единожды обученая неизменяемая модель
 
СанСаныч Фоменко #:

Никто в мире не изучает энциклопедию, изучают конкретную статью. Ссылки  на совершенно конкретную статью я дал. Только получите не только ответ на Ваш теоретический вопрос, но  и работающий код.

Ваша конкретная статья - об R и пакете, фактически руководство для софта. Совершенно не конкретное, без формул и несоразмерное.

Мне нужно понять внутреннюю логику (один единственный нюанс вычислений, все остальные - прозрачные). Вопрос был адресован тем, кто, может быть, знаком с формулой (знает её и может объяснить в двух предложениях). Предполагалось, что те, кто не знает, просто промолчит. Не надо вместо ответа подсовывать пространные инструкции с махровыми зависимостями или исходники.

 
mytarmailS #:
Нельзя, уже обсуждали. 
ONNX это единожды обученая неизменяемая модель

Можно:

  1. Периодически (раз в час, день и тд) передаете данные на дообучение в стороннюю систему
  2. Сторонняя система дообучается и кладет новый *.onnx файл в каталог, доступный MQL5 роботу
  3. Робот проверяет измененность файла *.onnx или по расписанию выгружает старую модель и загружает новую
  4. Робот работает на дообученной модели, не прерываясь

Если речь о прогнозе, сделанном на стороне в черном ящике, то это вообще не касается ML или моделей. Это просто вопрос получения сигнала со стороны.
 
Stanislav Korotky #:

Ваша конкретная статья - об R и пакете, фактически руководство для софта. Совершенно не конкретное, без формул и несоразмерное.

Мне нужно понять внутреннюю логику (один единственный нюанс вычислений, все остальные - прозрачные). Вопрос был адресован тем, кто, может быть, знаком с формулой (знает её и может объяснить в двух предложениях). Предполагалось, что те, кто не знает, просто промолчит. Не надо вместо ответа подсовывать пространные инструкции с махровыми зависимостями или исходники.

Лично для Вас повторно цепляю исчерпывающий текст по формулам  в PDF файле. Это включая "зависимости и исходники". 

А по поводу нюансов вычислений, то я этим не занимаюсь, так как точно знаю, что формулы НЕ имеют никакого отношения к программированию, это самостоятельная проблема, которую решают других люди с другой подготовкой и в других, научных кругах.

Так что почитайте PDF.

Файлы:
gbm.zip  257 kb
 
Renat Fatkhullin #:

Можно:

  1. Периодически (раз в час, день и тд) передаете данные на дообучение в стороннюю систему
  2. Сторонняя система дообучается и кладет новый *.onnx файл в каталог, доступный MQL5 роботу
  3. Робот проверяет измененность файла *.onnx или по расписанию выгружает старую модель и загружает новую
  4. Робот работает на дообученной модели, не прерываясь
 и такое можно засунуть в Маркет или тестер стратегий? 
 
Renat Fatkhullin #:

Можно:

  1. Периодически (раз в час, день и тд) передаете данные на дообучение в стороннюю систему
  2. Сторонняя система дообучается и кладет новый *.onnx файл в каталог, доступный MQL5 роботу
  3. Робот проверяет измененность файла *.onnx или по расписанию выгружает старую модель и загружает новую
  4. Робот работает на дообученной модели, не прерываясь

Если речь о прогнозе, сделанном на стороне в черном ящике, то это вообще не касается ML или моделей. Это просто вопрос получения сигнала со стороны.

Раз речь про файлы, то сейчас существует проблема при использовании #property tester_file - если запустить тест, а после его окончания заменить файл, что должен передаваться советнику, то последний его не видит - решается только перезагрузкой терминала. Такая же ситуация, если запустить тест не приложив этот файл по указанной в коде ссылке, а потом положить и опять запустить, то будет ошибка в связи с отсутствием файла. Решается перезапуском терминала. Всё это в портативном режиме на семерке. Проблеме уже много лет - писал не раз о ней..

1...294129422943294429452946294729482949295029512952295329542955...3496
Новый комментарий
Причина обращения: