Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 547

 
Grigoriy Chaunin:

Я думаю если подключить Питон как надо, через DLL скорость больше будет. Все таки операции с диском это медленно, разве что через RAM диск обмен через файл делать. Я решил написать заголовочный файл на MQL5 для подключения Питона. Код выложу на Гитхаб.


рамдиск или ссд, без проблем.. потеря скорости в перезапуске скрипта, это потеря целых секунд, что в тестере будет очень медленно.. если конечно его вызвать 1 раз то норм.. + еще нужно же сохранить обученную модель что бы заново не переобучать каждый раз

 

кстати, https://www.mql5.com/ru/forum/223473/page9#comment_6279990

Обсудим совместные проекты в редакторе - зачем они и куда движутся
Обсудим совместные проекты в редакторе - зачем они и куда движутся
  • 2017.12.28
  • www.mql5.com
На текущий момент мы выпустили первую версию проектов, совместных проектов и новое хранилище...
 

Вот в том-то и дело что через DLL в функциях MQL Init и DeInit делаются все загрузки и инициализации, а в самом скрипте вызываются функции из Питон кода. Это будет быстрее. Хотя в тестере это все же будет работать медленно.

Я лучше все же на Гитхаб выложу.

 

У себя в ml-assistant как раз таки вызываю внешний скрипт. Действительно, на запуск оболочки и подгрузки библиотек уходит несколько секунд. но для меня это не принципиально, так как ниже м15-м30 не собираюсь спускаться. С учетом того что прогнозирование на обученной модели миллисекунды, это не так страшно с хорошей моделью.

Что касается тестера, то я даже не старался его запустить с торговым роботом, сразу прикрутил "торговлю" на графике для отладки.

Тем более нашел vds сервер приемлимый по мощности и стоимости , работающий на ssd.

В прикрепленном хидере реализация виртуальной торговли. В секции M A R K E T   O P E R A T I O N S

Файлы:
MASh_Market.mqh  36 kb
 

прикольно, пасиб гляну.. кстати для питона есть целые тестеры и ресурсы где можно онлайн отчеты получать, если интересно скину ссылки.. сам еще не пользовался, просто нагуглил че почитать

 

Про отчеты находил такое: https://pypi.python.org/pypi/trackml
Но пока не разбирался. Почему то на оффициальный сайт не пускает.

trackml 0.1.12 : Python Package Index
  • pypi.python.org
An opinionated, minimal cookiecutter template for Python packages
 

а я вон че нашел https://www.quantopian.com/

и вот сайт чувака который учит питону, в т.ч. и для финансов https://pythonprogramming.net/getting-stock-prices-python-programming-for-finance/

прям понравилось, думаю футболку с кепкой с логотипом питона куплю у него потом в поддержку :)

Quantopian
Quantopian
  • www.quantopian.com
You own your algorithms. Your algorithms are kept secret. Ideas are some of the most valuable assets anyone has. We are committed to protecting your intellectual property and keeping it safe. Once you've written your algorithm, you need to test it. Quantopian provides free backtesting with historical data and free paper trading (also called...
 
Maxim Dmitrievsky:

а я вон че нашел https://www.quantopian.com/

и вот сайт чувака который учит питону, в т.ч. и для финансов https://pythonprogramming.net/getting-stock-prices-python-programming-for-finance/

прям понравилось, думаю футболку с кепкой с логотипом питона куплю у него потом в поддержку :)

Про квантопиан слышал, но так и не понял в чем у них фишка. Сейчас погладел, что то похоже на гугловский сервис https://towardsdatascience.com/neural-networks-with-google-colaboratory-artificial-intelligence-getting-started-713b5eb07f14

Здесь гугл предлагает бесплатные вычислительные мощности своих серверов.
Neural Networks with Google CoLaboratory | Artificial Intelligence Getting started
Neural Networks with Google CoLaboratory | Artificial Intelligence Getting started
  • 2017.12.25
  • Sagar Howal
  • towardsdatascience.com
Google Recently Launched its internal tool for collaborating on writing Data Science Code. The Project called Google CoLaboratory (g.co…
 
Aleksey Terentev:
Про квантопиан слышал, но так и не понял в чем у них фишка. Сейчас погладел, что то похоже на гугловский сервис https://towardsdatascience.com/neural-networks-with-google-colaboratory-artificial-intelligence-getting-started-713b5eb07f14

ну там тестер есть для стратежек

гугл лаборатория похоже офигенная штука

 

Поддержу тему. Пользуюсь сервисами Амазон, но их построитель модели как то не айс. Во всяком случае я не смог построить более менее5 качественную модель. Хотя может быть я делал что то не так, но и настроек там не сильно много. Теперь попробую в Гугле...

Причина обращения: