Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2951

[Evgeny Dyuka]

Sergey Golubev #:

Не надо тут телеграм каналы публиковать.

так забаньте уже, давно пора
у вас тут бизнес и вас раздражает, что народ пишет не то и так, вместо того, что бы тратить силы на развитие МО в среде MQL5

[Sergey Golubev]

Evgeny Dyuka #:
так забаньте уже, давно пора
у вас тут бизнес и вас раздражает, что народ пишет не то и так, вместо того, что бы тратить силы на развитие МО в среде MQL5

Вас - за что?
Там не с вами спор был. Не переводите на себя.

Этот свой пост (и свой пост выше) - позже удалю.

[Renat Fatkhullin]

Evgeny Dyuka #:

Если позволите, встречный аналогичный вопрос.
(это не про Ваш бизнес, а конкретно про тему МО)

Конкретно для МО сделано:

• торговая платформа Метатрейдер 5
• язык MQL5
• матричная математика в MQL5
• интеграция Питона в терминал, включая библиотеку связи
• интеграция ONNX моделей
• OpenCL/DirectX для использования GPU
• клаудная сеть, включая тестер
• экосистема www.mql5.com на 11 языках

Это сделано для публики и используется массово по всему миру. 

Хотите это сравнить с парой скопипасщенных (как это обычно у адептов машинного обучения) скриптов?

Будьте рациональны и не кидайтесь на тех, кто делает работу и выкладывает ее на публику.

[СанСаныч Фоменко]

Хочу добавить свои пять копеек и отделить мух от котлет, которые, каковы бы качественными они не были, не решают проблем мух.

На этой ветке у определенной части участников имеется стойкое понимание, что основной проблемой финансовых рынков является их НЕстационарность, причем проблема НЕстационарности на данный момент НЕ имеет окончательного решения. Всякие разговоры о длительности тестирования, времени успешности торговли - все это пустое, многократно опровергалось практикой, разоряя Нобелевских лауреатов, не признававших проблему НЕстационарности. Существование проблемы нестационарности прекрасно подтверждает рынок сигналов на этом сайте: все сигналы умерли, просто одни раньше, а другие намного позже. 

Можно выделить два подхода решения проблемы  НЕстационарности финансовых рынков:

1. Моделирование Нестационарности, что пытаются сделать в рамках моделей  GARCH, коих уже более сотни.

2. Попыток найти паттерны в нестационарном входном потоке в надежде, что эти паттерны будут повторяться в будущем. Это пытаются сделать в рамках так называемого "машинного обучения". К примеру, модель RandomForest находит минимум 50 паттернов, 150 паттернами исчерпывается любой временной период. Но следующий шаг может поменять набор паттернов и нужны специальные усилия в подготовке входных данных, чтобы эти паттерны если и менялись, то не очень сильно.

К сожалению, ветка скатилась к обсуждению самих моделей, хотя, по моему опыта, нет проблемы применения моделей от слова совсем (оболочка Caret включает до 200 моделей на любой вкус) , а есть проблема подготовки входных данных для этих моделей. Не будем забывать основной лозунг статистики: "Мусор на входе - мусор на выходе".

[Stanislav Korotky]

СанСаныч Фоменко #:

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.

Спасибо, посмотрю.

Пока нашел прямой ответ на свой вопрос здесь - https://blog.paperspace.com/gradient-boosting-for-classification/

[Aleksey Nikolayev]

Справка по структурам данных для ONNX вроде не соответствует действительности. Версия МТ 3602.

[Aleksey Nikolayev]

И про ключи для OnnxRun() в справке ничего нет.

[Aleksey Nikolayev]

В справке по ONNX нет про функции OnnxSetInputShape() и OnnxSetOutputShape(). Не очень понятно что они должны делать.

[Rashid Umarov]

Aleksey Nikolayev #:
В справке по ONNX нет про функции OnnxSetInputShape() и OnnxSetOutputShape(). Не очень понятно что они должны делать.

Эти методы устанавливают размерность входных и выходных данных модели. Сегодня добавим в справку

//+------------------------------------------------------------------+
//|                                        ONNX.Price.Prediction.mq5 |
//|                                  Copyright 2023, MetaQuotes Ltd. |
//|                                             https://www.mql5.com |
//+------------------------------------------------------------------+
#property copyright "Copyright 2023, MetaQuotes Ltd."
#property link      "https://www.mql5.com"
#property version   "1.00"

const long  ExtOutputShape[] = {1,1};
const long  ExtInputShape [] = {1,10,4};
//+------------------------------------------------------------------+
//| Script program start function                                    |
//+------------------------------------------------------------------+
int OnStart(void)
  {
   matrix rates;
//--- получаем 10 баров
   if(!rates.CopyRates("EURUSD",PERIOD_H1,COPY_RATES_OHLC,2,10))
      return(-1);
//--- на вход модели должен подаваться набор вертикальных векторов OHLC
   matrix x_norm=rates.Transpose();
   vector m=x_norm.Mean(0);               // нормируем цены
   vector s=x_norm.Std(0);
   matrix mm(10,4);
   matrix ms(10,4);

   for(int i=0; i<10; i++)
     {
      mm.Row(m,i);
      ms.Row(s,i);
     }

   x_norm-=mm;
   x_norm/=ms;
//--- создаём модель
   long handle=OnnxCreateFromBuffer(model,ONNX_DEBUG_LOGS);

   if(!OnnxSetInputShape(handle,0,ExtInputShape))
     {
      Print("failed, OnnxSetInputShape error ",GetLastError());
      OnnxRelease(handle);
      return(-1);
     }

   if(!OnnxSetOutputShape(handle,0,ExtOutputShape))
     {
      Print("failed, OnnxSetOutputShape error ",GetLastError());
      OnnxRelease(handle);
      return(-1);
     }
//--- запускаем модель
   matrixf x_normf;
   vectorf y_norm(1);

   x_normf.Assign(x_norm);
   if(!OnnxRun(handle,ONNX_DEBUG_LOGS | ONNX_NO_CONVERSION,x_normf,y_norm))
     {
      Print("failed, OnnxRun error ",GetLastError());
      OnnxRelease(handle);
      return(-1);
     }

   Print(y_norm);
//--- обратно разнормируем цену из выходного значения
   double y_pred=y_norm[0]*s[3]+m[3];

   Print("predicted ",y_pred);
//--- завершили работу
   OnnxRelease(handle);
   return(0);
  }
//+------------------------------------------------------------------+

[Sergey Golubev]

mytarmailS #:
Как понять? 

На компьютере я в бане на 10 лет,  а с телефона вне бана)) 

У вас наверное "фейковый бан по IP":

Форум по трейдингу, автоматическим торговым системам и тестированию торговых стратегий

Вопрос к администрации сайта mql5.com

Sergey Golubev, 2022.12.16 17:22

Если бан, а вы можете делать тут посты - то это "фейковый бан по IP".
У вас наверное, динамическое IP, и оно случайно "попало" на когда-то у кого-то забаненное.
Я когда "ловлю" такой бан -  просто выключаю компьютер, выключаю роутер, потом включаю роутер и включаю компьютер.
В результате мое IP меняется (а у меня оно тоже динамическое), и надпись про 10 лет исчезает.

...