Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3392

 
Maxim Dmitrievsky #:

1) что понимается под препроцессингом средней сложности? Пайплайн тоже можно загнать в ONNX

2) в R onnx так и не добавили? а почему они так тормозят

1) 

К примеру у меня есть свой код на каком то языке который принимает масив с ценами от МТ5.

Далее строеться сложная ТС (на моем ЯП) с тысячами строк кода , с сложной логикой + отслежывание позиций + используеться десяток библиотек разных . (вот это я называю препроцесинг)

И потом только в качестве фильтра сигналов ТС идет каккой то АМО , те это дай бог 3% от всего кода.


ONNX это только про модельки и только те которые они там реализовали.

Да там вроди можно добавлять свой пользовательский код , но на сколько я читал это не так просто да и инфы очень мало по этому делу.


2)

Не добавили, я читал что они не видят спроса на эту технологию у р-щиков, но зато есть бесшовная связка Р+питон так что в принцепе можно сделать любое голубое, но не в этом суть.

Я же бомлю не от обиды что  ONNX нету в Р-ке, а потому что я не вижу пути реализации своего сложного кода через  ONNX.


Вот ты сможешь имея на входе OHLC реализовать на  ONNX робота пускай сеточника, который видит свои позиции, смотрит свой баланс, делает какие то сложные расчеты и выдает сигналы в МТ5
Я понимаю что зачем такое делать если есть МТ5 , но это вопрос чтобы оценить ограничения по сложности кода в  ONNX

[Удален]  
mytarmailS #:

1) 

К примеру у меня есть свой код на каком то языке который принимает масив с ценами от МТ5.

Далее строеться сложная ТС (на моем ЯП) с тысячами строк кода , с сложной логикой + отслежывание позиций + используеться десяток библиотек разных . (вот это я называю препроцесинг)

И потом только в качестве фильтра сигналов ТС идет каккой то АМО , те это дай бог 3% от всего кода.


ONNX это только про модельки и только те которые они там реализовали.

Да там вроди можно добавлять свой пользовательский код , но на сколько я читал это не так просто да и инфы очень мало по этому делу.


2)

Не добавили, я читал что они не видят спроса на эту технологию у р-щиков, но зато есть бесшовная связка Р+питон так что в принцепе можно сделать любое голубое, но не в этом суть.

Я же бомлю не от обиды что  ONNX нету в Р-ке, а потому что я не вижу пути реализации своего сложного кода через  ONNX.


Вот ты сможешь имея на входе OHLC реализовать на  ONNX робота пускай сеточника, который видит свои позиции, смотрит свой баланс, делает какие то сложные расчеты и выдает сигналы в МТ5
Я понимаю что зачем такое делать если есть МТ5 , но это вопрос чтобы оценить ограничения по сложности кода в  ONNX

Ну надо будет из терминала брать позиции, считать баланс и т.п., и потом совать обратно в сохраненную модель, да, чтобы получить от нее результат, и так по кругу. Ну если сложно или лень переделывать, можно и без оннх прекрасно жить. Просто с ним прикольнее кидать друг в друга моделями.
 
Maxim Dmitrievsky #:
 Просто с ним прикольнее кидать друг в друга моделями.

Ну вот именно для этого он и создан, именно удобная передача, именно моделей .. все остальное костыли

 

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

[Удален]  
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

И где они торгуют через js? Через апишки
 
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
[Удален]  

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

[Удален]  
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.