Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3393

 
Maxim Dmitrievsky #:
И где они торгуют через js? Через апишки
Да, апишки.. 
Но вот нормально бектестить негде пока что
 
mytarmailS #:

Есть огромное комюнити  прогеров трейдеров на JS со своими идеями и скриптами на   JS

вот им чтобы вкатиться надо выучить

mql5 + python + ONNX

а могли бы вместо этого  ONNX сделать докер или что то похожее и сразу захватили бы кучу новых позователей, но им интересно мутить какую то дичь...

Вместо того чтобы упрощать людям путь к себе они его усложняют..

Да и пофиг, не мое это дело

Смотрю на свой код.

Несколько моделей сидит в середине(?) всего кода на R. Если вынуть из кода на R модели и куда-то поместить, то это будет совершенно другой код, который нужно будет по новой отлаживать!

И зачем?

Есть мкл и R с очевидным функциональным разделением ТС. Стабильно работает связка мкл и R .... и где здесь место  ONNX?

 
СанСаныч Фоменко #:

Смотрю на свой код.

Несколько моделей сидит в середине(?) всего кода на R. Если вынуть из кода на R модели и куда-то поместить, то это будет совершенно другой код, который нужно будет по новой отлаживать!

И зачем?

Есть мкл и R с очевидным функциональным разделением ТС. Стабильно работает связка мкл и R .... и где здесь место  ONNX?

Попробуй продать свой скрипт в маркете
 

Реквием по RL и ода causal transformer 

*любой RL-алгортим можно воспринимать как любой глобальный оптимизатор

https://ai.plainenglish.io/reinforcement-learning-is-dead-long-live-the-transformer-228835689841

 
Maxim Dmitrievsky #:

Реквием по RL и ода causal transformer 

*любой RL-алгортим можно воспринимать как любой глобальный оптимизатор

https://ai.plainenglish.io/reinforcement-learning-is-dead-long-live-the-transformer-228835689841

К сожалению... тоже не шмогло

https://www.mql5.com/ru/articles/13712

Нейросети — это просто (Часть 63): Предварительное обучение Трансформера решений без учителя (PDT)
Нейросети — это просто (Часть 63): Предварительное обучение Трансформера решений без учителя (PDT)
  • www.mql5.com
Продолжаем рассмотрение семейства методов Трансформера решений. Из предыдущих работ мы уже заметили, что обучение трансформера, лежащего в основе архитектуры данных методов, довольно сложная задача и требует большого количества размеченных обучающих данных. В данной статье мы рассмотрим алгоритм использования не размеченных траекторий для предварительного обучения моделей.
 

LLM - наверное любимые игрушки лингвистов сейчас :)


 
Maxim Dmitrievsky #:
Хочешь сказать, что ты круче меня?

поскольку товарищ заявил что это грааль,

прошу дать объективную оценку

в прицепе инфа

и ссылка:

GitHub - alfiyandyhr/nn_ga_benchmark: NN+GA: A Surrogate-Based Optimization Framework Using Neural Network and Genetic Algorithm

GitHub - alfiyandyhr/nn_ga_benchmark: NN+GA: A Surrogate-Based Optimization Framework Using Neural Network and Genetic Algorithm
GitHub - alfiyandyhr/nn_ga_benchmark: NN+GA: A Surrogate-Based Optimization Framework Using Neural Network and Genetic Algorithm
  • alfiyandyhr
  • github.com
NN+GA: A Surrogate-Based Optimization Framework Using Neural Network and Genetic Algorithm - GitHub - alfiyandyhr/nn_ga_benchmark: NN+GA: A Surrogate-Based Optimization Framework Using Neural Netwo...
 
Renat Akhtyamov #:

поскольку товарищ заявил что это грааль,

прошу дать объективную оценку

в прицепе инфа

и ссылка:

GitHub - alfiyandyhr/nn_ga_benchmark: NN+GA: A Surrogate-Based Optimization Framework Using Neural Network and Genetic Algorithm

Невозможно ничего сказать, когда неизвестно что оптимизируется и зачем. Сам метод нормальный, но может быть медленным, как метод стохастического спуска. То есть может долго сходиться.

 
Maxim Dmitrievsky #:

Невозможно ничего сказать, когда неизвестно что оптимизируется и зачем. Сам метод нормальный, но может быть медленным, как метод стохастического спуска. То есть может долго сходиться.

Генетические алгоритмы + нейронные сети = лучшее из обоих миров (skine.ru)
Генетические алгоритмы + нейронные сети = лучшее из обоих миров
  • skine.ru
Узнайте, как можно ускорить обучение нейронной сети с помощью генетических алгоритмов!
Причина обращения: