2302 ve üzeri sürümlerde MetaEditor'da Python entegrasyonunu kullanan var mı (Beta 2304 daha iyidir)?
Şimdi editöre entegrasyonun ilk versiyonu çalışıyor ve sonra şöyle olacak:
Python *.py programları biçiminde komut dosyaları (uzman değil) ve hizmetler başlatmak
grafiklere, sembollere, ticaret kabiliyetine, ticaret geçmişine erişim ile tamamen yeniden yazılmış metatrader5 python kitaplığı
düzenleyicide vurgula
*.py ve *.ipynb düzenleyicisindeki programların başlatılması zaten çalışıyor.
Deneyin lütfen.
Python betikleri aracılığıyla makine öğrenimi üzerinde çalıştıktan sonra, ONNX ile WinML'yi yerel olarak MQL5'in kendisinde uygulamaya geçeceğiz.
WinML'nin ne olduğuna baktım, oldukça ilginç bir şey, hepsini anlarım)) WinML'nin ONNX ile uygulanmasından sonra aslında makine öğreniminin MetaTrader5 kutusundan mql5'te kullanılabilir olacağını doğru anlıyor muyum? Ve WinML'de eğitilmiş modeller doğrudan MetaTrader5 programlarında kullanılabilir mi?
WinML'nin ne olduğuna baktım, oldukça ilginç bir şey, hepsini anlarım)) WinML'nin ONNX ile uygulanmasından sonra aslında makine öğreniminin MetaTrader5 kutusundan mql5'te kullanılabilir olacağını doğru anlıyor muyum? Ve WinML'de eğitilmiş modeller doğrudan MetaTrader5 programlarında kullanılabilir mi?
Evet kesinlikle.
Çok karmaşık sistemler oluşturup piyasada satmak mümkün olacak. Ve teoride daha hızlı çalışmalılar.
Herhangi bir sistemde araştırma yapılabilir, ardından eğitilen modelleri ONNX formatına aktarın ve WinML'de yerel olarak çalışmaya başlayın.
Çok karmaşık sistemler oluşturup piyasada satmak mümkün olacak. Ve teoride daha hızlı çalışmalılar.
Herhangi bir sistemde araştırma yapılabilir, ardından eğitilen modelleri ONNX formatına aktarın ve WinML'de yerel olarak çalışmaya başlayın.
Bununla bağlantılı olarak, başka bir soru. Eğitilmiş modelleri mql5 program koduna nasıl entegre etmeyi planlıyorsunuz? Eğitilmiş kodun doğrudan mql koduna entegrasyonu mu olacak? Yoksa her model ayrı bir dosyaya mı kaydedilecek ve bu dosya bir içerme gibi bağlanacak mı?
Python entegrasyonuna ek olarak, hem kodda hem de MetaEditor'da büyük veri dizileriyle çalışma işlevleri için yerel destek üzerinde çalışıyoruz:
MetaEditor'daki SQLite Tarayıcı, beta sürümünde zaten mevcut
Zip/gz'de paketlenmiş olanlar da dahil olmak üzere CSV dosyalarının tablo görünümü
Veri kümeleri genellikle CSV formatlarında dağıtılır ve hatta gz/zip olarak paketlenir. Diğer editörlerde pratik olarak erişilemeyen büyük dosyaları tablo biçiminde görüntüleme (ve muhtemelen düzenleme) fırsatı vereceğiz.
Bu işlevlerle, CSV dosyalarını kolayca SQLite veritabanlarına dönüştürebilir, dışa aktarabilir veya yazdırabilirsiniz.
Şaşırtıcı (C++ düzeyinde) veri seçimi ve daha sonra erişim hızını kullanmak için bir metin CSV veritabanını SQLite'a bir kez içe aktarmak yeterlidir. SQLite uygulamamız, C++ uygulamalarına kıyasla neredeyse kayıpsızdır.
SQLite dosyalarını EX5 programlarına kaynak olarak ekleyelim
Kaynaklar otomatik olarak sıkıştırılır, bu da hem orta ölçekli programları dağıtmayı hem de bunları bulut ağında kullanmayı mümkün kılacaktır.
Bununla bağlantılı olarak, başka bir soru. Eğitilmiş modelleri mql5 program koduna nasıl entegre etmeyi planlıyorsunuz? Eğitilmiş kodun doğrudan mql koduna entegrasyonu mu olacak? Yoksa her model ayrı bir dosyaya mı kaydedilecek ve bu dosya bir içerme gibi bağlanacak mı?
Renat, soru konu dışı olduğu için üzgünüm. Lütfen ME projesinde kütüphaneyi .lib veya .a uzantısıyla nasıl bağlayacağımı söyleyin? Projeler bu bağlantıyı desteklemiyorsa, böyle bir özellik eklenecek mi? Şimdi statik kitaplıklardan, dll'ler yapmanız ve ancak o zaman onları projeye bağlamanız gerekir, bu bir şekilde mantıklı değil ve .lib veya .a dosyaları olduğunda bir dll'ye bağlanmak için uygun değil
Sorun, konunun kitleler tarafından dar algılanması ve algoritmik ticaretin gelişimindeki eğilimlerin yanlış anlaşılmasıdır:
Makine öğrenimi, algoritmik ticarette bir sonraki teknolojik adımdır
Python bir C++ kütüphanesi değil, makine öğrenimi yarışını kazanan bir platformdur
Editör ve terminaldeki Python entegrasyonu, hazır ve tamamen taşınabilir olmayan karar verme kitaplıklarını anında kullanmayı mümkün kılar.
Entegrasyonlar normdur, çok sayıda yerel işlev ve standart kitaplığa ek olarak Yerel DLL, .NET DLL, OpenCL, DirectX, SQLite'a sahibiz.
Metatrader 5, MQL5 ile birlikte, güçlü ve ana makine öğrenimi desteğine doğru gelişiyor: ilk olarak, python Terminal API entegrasyon kitaplığı aracılığıyla, büyük verilerle çalışma işlevleri ve ardından normal WinML ve açık ONNX model biçimlerine geçerek
Devekuşu sadece insanları andırıyor:
MQL5'in karmaşıklığı ve MT4'ün avantajları hakkında konuşmaya çalışmak
gelişmemek, güçlerini korumak
ilerlemeyi durdurmaya çalışmak
Algoritmik ticaret endüstrisini daha iyi anlamak için:
kişisel/özel algılar veya yetenekler açısından değil, on milyonlarca tüketici açısından büyük düşünün
5-10 yıllık dönemleri ve gelişim trendlerini değerlendirin, kamuoyunun bilgilendirilmesi yeterlidir.
ürünler (robotlar, göstergeler, ...) esas olarak dağıtım da dahil olmak üzere daha fazla özelliğe ihtiyaç duyan az çok profesyonel programcılar tarafından geliştirilir.
kitlesel tüketiciler, genellikle uygulanan teknolojilerin karmaşıklığını anlamayan profesyonel geliştiricilerin meyvelerinin tadını çıkarır
kamuya açık olmayan, ancak finansal açıdan aşırı yetenekli geliştiriciler ve tüketicilerden korunma fonları şeklinde yeterli bir katman var
ya ilerlemeyi kabul edersin ya da denize düşersin - tren durmadan devam eder
Bir kişi “sadece ben ve çıkarlarım var, neden geneli ve geleceği düşüneyim” değerlendirmesi çerçevesinde kalırsa, doğal olarak pozisyonunu büyük ölçüde savunma yeteneğini kaybeder.
2302 ve üzeri sürümlerde MetaEditor'da Python entegrasyonunu kullanan var mı (Beta 2304 daha iyidir)?
Şimdi editöre entegrasyonun ilk versiyonu çalışıyor ve sonra şöyle olacak:
*.py ve *.ipynb düzenleyicisindeki programların başlatılması zaten çalışıyor.
Deneyin lütfen.
Python betikleri aracılığıyla makine öğrenimi üzerinde çalıştıktan sonra, ONNX ile WinML'yi yerel olarak MQL5'in kendisinde uygulamaya geçeceğiz.
WinML'nin ne olduğuna baktım, oldukça ilginç bir şey, hepsini anlarım))
WinML'nin ONNX ile uygulanmasından sonra aslında makine öğreniminin MetaTrader5 kutusundan mql5'te kullanılabilir olacağını doğru anlıyor muyum?
Ve WinML'de eğitilmiş modeller doğrudan MetaTrader5 programlarında kullanılabilir mi?
WinML'nin ne olduğuna baktım, oldukça ilginç bir şey, hepsini anlarım))
WinML'nin ONNX ile uygulanmasından sonra aslında makine öğreniminin MetaTrader5 kutusundan mql5'te kullanılabilir olacağını doğru anlıyor muyum?
Ve WinML'de eğitilmiş modeller doğrudan MetaTrader5 programlarında kullanılabilir mi?
Evet kesinlikle.
Çok karmaşık sistemler oluşturup piyasada satmak mümkün olacak. Ve teoride daha hızlı çalışmalılar.
Herhangi bir sistemde araştırma yapılabilir, ardından eğitilen modelleri ONNX formatına aktarın ve WinML'de yerel olarak çalışmaya başlayın.
Evet kesinlikle.
Çok karmaşık sistemler oluşturup piyasada satmak mümkün olacak. Ve teoride daha hızlı çalışmalılar.
Herhangi bir sistemde araştırma yapılabilir, ardından eğitilen modelleri ONNX formatına aktarın ve WinML'de yerel olarak çalışmaya başlayın.
Bununla bağlantılı olarak, başka bir soru.
Eğitilmiş modelleri mql5 program koduna nasıl entegre etmeyi planlıyorsunuz?
Eğitilmiş kodun doğrudan mql koduna entegrasyonu mu olacak?
Yoksa her model ayrı bir dosyaya mı kaydedilecek ve bu dosya bir içerme gibi bağlanacak mı?
Python entegrasyonuna ek olarak, hem kodda hem de MetaEditor'da büyük veri dizileriyle çalışma işlevleri için yerel destek üzerinde çalışıyoruz:
Veri kümeleri genellikle CSV formatlarında dağıtılır ve hatta gz/zip olarak paketlenir. Diğer editörlerde pratik olarak erişilemeyen büyük dosyaları tablo biçiminde görüntüleme (ve muhtemelen düzenleme) fırsatı vereceğiz.
Bu işlevlerle, CSV dosyalarını kolayca SQLite veritabanlarına dönüştürebilir, dışa aktarabilir veya yazdırabilirsiniz.
Şaşırtıcı (C++ düzeyinde) veri seçimi ve daha sonra erişim hızını kullanmak için bir metin CSV veritabanını SQLite'a bir kez içe aktarmak yeterlidir. SQLite uygulamamız, C++ uygulamalarına kıyasla neredeyse kayıpsızdır.
Kaynaklar otomatik olarak sıkıştırılır, bu da hem orta ölçekli programları dağıtmayı hem de bunları bulut ağında kullanmayı mümkün kılacaktır.
Evet kesinlikle.
Çok karmaşık sistemler oluşturup piyasada satmak mümkün olacak. Ve teoride daha hızlı çalışmalılar.
Herhangi bir sistemde araştırma yapılabilir, ardından eğitilen modelleri ONNX formatına aktarın ve WinML'de yerel olarak çalışmaya başlayın.
Güzel Alglib, anladığım kadarıyla en son sürümlere güncellemeyi planlamıyor musunuz?
Bununla bağlantılı olarak, başka bir soru.
Eğitilmiş modelleri mql5 program koduna nasıl entegre etmeyi planlıyorsunuz?
Eğitilmiş kodun doğrudan mql koduna entegrasyonu mu olacak?
Yoksa her model ayrı bir dosyaya mı kaydedilecek ve bu dosya bir içerme gibi bağlanacak mı?
ONNX + WinML: https://docs.microsoft.com/en-us/windows/ai/
Bu konuyu kendiniz okuyun. Çok büyük ve forumdaki parmaklara boyanamaz.
Güzel Alglib, anladığım kadarıyla en son sürümlere güncellemeyi planlamıyor musunuz?
Renat, soru konu dışı olduğu için üzgünüm.
Lütfen ME projesinde kütüphaneyi .lib veya .a uzantısıyla nasıl bağlayacağımı söyleyin?
Projeler bu bağlantıyı desteklemiyorsa, böyle bir özellik eklenecek mi?
Şimdi statik kitaplıklardan, dll'ler yapmanız ve ancak o zaman onları projeye bağlamanız gerekir,
bu bir şekilde mantıklı değil ve .lib veya .a dosyaları olduğunda bir dll'ye bağlanmak için uygun değil
Kesin yargılamayın, belki piton sevenler vardır ve onu her şeye ve herkese entegre etmeye çalışıyorlar.
Python bir C++ kütüphanesidir, MQL SAT ( Standart Kütüphane ) yapmak daha iyi değil mi?
Başlangıçta MQ bu şekilde gitti, ancak daha sonra Pytonovods, Rvodov ve Alglibvodov'un saldırısından vazgeçtiler)
Benim düşünceme göre, tüm sorun MQ'nun R, Py, Alglib gibi "sanal alanın" ötesine geçmekten korkması, bu artık bizim sorunumuz değil.
Diğer "programlama dilleri" ile bir bağlantı eklediler ve diğer Japonların istediklerini yapmalarına izin verdiler.
Bana bir devekuşu hatırlatıyor
Sorun, konunun kitleler tarafından dar algılanması ve algoritmik ticaretin gelişimindeki eğilimlerin yanlış anlaşılmasıdır:
Devekuşu sadece insanları andırıyor:
Algoritmik ticaret endüstrisini daha iyi anlamak için: