交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2285

[Evgeny Dyuka]

Rorschach:

你是否使用过Brython？这是浏览器的python。

获得免费图表的唯一方法是使用tvjs opsor项目，它是node.js。

[Renat Fatkhullin]

Jonathan Pereira:

如果能够获得订单簿中的数据，那将是很有意思的。

如果是关于ticks，有copy_ticks_from 和copy_ticks_range 函数
。

以下是更多细节：MetaTrader for Python。

[Maxim Dmitrievsky]

Renat Fatkhullin:
你能分享一下信息吗。

1) 你是否使用MT5的python库？

2) 你是在MT5之外还是在MT5之内使用它？

3）图书馆缺乏什么功能？获得指标？

我们正准备对MQL5进行升级，增加快速矩阵操作。这将允许进行大规模的计算。

我们还将开发与分析包的连接器，并实现标准的WinML集成。

1.是的，总是这样

2.在外面，因为我已经习惯了VScode和jupyter（对研究非常方便）。

3.到目前为止，一切都足够了，我不使用指标。我还没有使用指标，但我可以使用简单的MT5模型与ONNX类型，但我还没有研究。

贸易API也试了一下，效果不错

[Renat Fatkhullin]

Evgeny Dyuka:

ML主题正从你身边飘走。
我使用MQL5来收集数据，然后为轮询神经网络准备当前数据。其他都是用Python。
MQL在这个链条中只是靠老的惯性，因为我是从它开始的，否则所有这些问题都可以用python解决。当然，MQL是速度和清晰度，但同时：
- 从加密货币交易所获取数据的拐杖
- 无法直接与加密货币交易所的api互动，进行交易
- 不打开代码就无法将你的EA放入市场（如果有webrequest，就不可能自动验证）
- 完全无知，无法使用MQL终端（大家都用浏览器）。

它哪里都不会去。

加密货币没有拐杖--只要找到一个与加密货币直接整合的MT5经纪商。

如果EA的所有逻辑都依赖于webrequest，并且EA不能进行独立的交易，那么它将不会通过。因为在这种情况下，交易员的保护受到了侵犯，而且有绝对的造假空间。

由于无知和无能，你错了。一切早就达到了使用手机的水平。

你的陈述表明，你把整个世界想象成 "除了蟒蛇什么都没有"。如果你早在二三十年前就开始学习编程，你会看到真正的工作在哪里进行（数千万和数亿消费者的工作母机），以及拐杖的研究在哪里进行。

用R/Python进行的研究，如果要发布到商业市场（数千万和数亿用户），必然需要几乎完全转换为其他更有生产力的语言。因此，"车库与工厂 "对应于 "Python与MetaTrader 5"。

我们正在努力摆脱过渡过程，并开发MQL5，使其能够自行完成大部分工作。

[Renat Fatkhullin]

Evgeny Dyuka:

你错过了大约三年前交易成为主流的那一刻。而且这不仅仅是加密货币。
你所描述的所有计划在技术上都很酷，但它们是极客的东西，它们不会拯救世界。为了跳上最后一辆马车，你需要紧急制作一个网页版的tradingview级别，具有mql5终端的所有功能。
以这个项目 为基础，发展它，否则火车就会过去，而你将只剩下一个半怪人。

我们与交易平台打交道已经超过20年了。

我们的第一个移动终端是2001年在Palm上发布的，我们很早就开发了网络终端，包括嵌入其他应用程序的终端。

我们将很快为MetaTrader 5发布一个新的网络终端。内核已经准备好了。

在这里你可以看到在引言部分，你也可以很容易地在这里的编辑器中插入它。

[Renat Fatkhullin]

elibrarius:

对MQ的一个建议。

在MO，大多数使用OHLC酒吧数据进行训练。也就是说，真正的蜱虫是没有意义的，因为它需要很多倍的时间。例如，我通过打开价格 来使用测试器。

我想让第二个蜡烛图上的OHLC价格是Ask，而不是Bid条的最小点差。

在一个平坦的地方，两倍的历史数据量？

不，使用M1价差信息或tick数据来实现。

[Renat Fatkhullin]

Aleksey Mavrin:

1）还没有，但我将不得不这样做。到目前为止，对于ML，我使用的是用MQL编写的解决方案，出于 "在一个地方工作 "的习惯。

2,3) 没有想好如何在内部使用，我认为流行的ML Python库的mqh-wrapper接口会有需求。

是否会有具有GPU 计算能力的矩阵操作？

我们将开发与WinML的直接集成，正如我们为OpenCL和DirectX所做的那样。

此外，我们有一个 大的项目，包括与其他语言类似的C++模块/包。也就是说，将有可能把大量的开放源码库转换为软件包。

矩阵操作至少在CPU/多线程/AVX上，但也可能在GPU上。

[Maxim Dmitrievsky]

Renat Fatkhullin:

我们将开发与WinML的直接集成，正如我们为OpenCL和DirectX所做的那样。

此外，我们有一个大的项目，包括与其他语言类似的C++模块/包。也就是说，将有可能把大量的开放源码库转换为软件包。

矩阵操作至少在CPU/多线程/AVX上，但也可能在GPU上。

进行自动区分可能是有意义的（例如在PyTorch中）。即具有计算梯度能力的张量，在其上可以使用任何神经网络。

但这是一个很大的工作，可能就像编写你自己的神经网络引擎一样。

[Evgeny Dyuka]

Renat Fatkhullin:
从你的发言中可以看出，你把整个世界想象成 "除了蟒蛇，什么都没有"。

我作为一个商人看待这个世界。我有一个产品并推广它。我正在寻找更好的方法。MQL5对产品推广不起作用，这是我的个人经验，仅此而已。

- 我试图在MQL中发表一篇关于我的主题的文章，但他们让我滚开......我试图在MQL5中发布一篇文章，但有以下措辞："尺寸不够，对不起，我们甚至不会阅读它"，
- MQL5市场不适用于我的产品，
- 10个客户中只有一个（最多）使用或曾经使用过MQL终端，
-"只要找到与加密边境直接整合的MT5经纪人"，这是一个拐杖，在现实生活中不起作用，因为加密边境是唯一直接经纪人，他们都有一个伟大的API。

我认为你们（MQLs）正沉浸在自己的世界里，试图看看谁的代码更长更厚。

[Forester]

Renat Fatkhullin:

在一个平坦的地方增加一倍的历史数据量？

不，使用M1价差信息或tick数据来实现。

M1的数据量（OHLC*2）比真实的tick数据量要少很多。

每M1的最小点差不适合准确的交易评估。

是的--现在只从真实的tick数据，所以我们会抽出流量。