交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2394

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Aleksey Nikolayev:
我不知道是否有人尝试过使用ML.NET？嗯，与ONNX不同，MT5已经支持.NET。我想知道在VPS上运行EA时，这是否是一个可行的选择。

微软的产品不是很受欢迎，tensorfloat、apache等产品用得比较多。+ python

如果一些复杂的不能容忍的（不是道德上的而是物理上的）模型，那么现在最好的组合是python+mt5 python api，在我看来

 
Maxim Dmitrievsky:

微软的产品不是很流行，tensorflow、apache等比较常见。+ python

如果一些复杂的不可容忍的（不是道德上的，而是物理上的）模型，那么现在最好的组合是python+mt5 python api，在我看来。

我对在VPS上 运行这样一个组合感兴趣。我想不在服务器上进行编译，也不安装额外的程序及其漫长的配置。理想情况下，只需将单个.ex5文件复制到服务器上并像往常一样运行。

 
Aleksey Nikolayev:

在VPS上 运行这样一个捆绑系统的问题很有意思。我希望不在服务器上进行编译，也不在服务器上安装额外的程序及其耗时的配置。理想情况下，只需复制一个.ex5文件到服务器上，然后像往常一样运行。

好吧，在python中安装python+一些软件包和机器人本身，没有.ex5。分钟 15.

也许通过一个docker更快
 
Maxim Dmitrievsky:

好吧，在python中安装python+一些软件包和机器人本身，没有.ex5。分钟 15.

是否已经可以用python编写EA？还是一个循环的脚本？

 
Aleksey Nikolayev:

是否已经可以用Python编写EA？还是我们在谈论一个循环的脚本？

循环，事实上，它与EA中的onTick或onTimer没有区别。

 
Maxim Dmitrievsky:

事实上，它与EA中的onTick或onTimer没有区别

目前，恐怕要等到fxsaber对这种方法给予祝福)

 
Aleksey Nikolayev:

现在有点害怕，等待fxsaber保佑这个方法)

呵...)

 

我把我关于分类算法的哲学问题从Aleksey Vyazmikin的关于合并段的主题转移到这里。

我感兴趣的问题是，如何选择一种算法并对其进行正确的训练，同时考虑到类可能是a）明确分离的，b）混合的，c）a）和b）的某种混合。对于(a)，你需要一个明确的分类（答案不是0就是1），对于(b)，你需要一个模糊的分类（ 答案是0到1范围内的数字），而对于(c)，你需要以某种方式混合它们，但不是洗牌。

 
Aleksey Nikolayev:

我把我关于分类算法的哲学问题从Aleksey Vyazmikin的关于合并段的主题移到这里。

我感兴趣的问题是，如何选择一种算法并对其进行正确的训练，同时考虑到类可能是a）明确分离的，b）混合的，c）a）和b）的某种混合。对于(a)，你需要一个明确的分类（答案不是0就是1），对于(b)，你需要一个模糊的分类（ 答案是0到1范围内的数字），对于(c)，你需要以某种方式混合它们，但不是洗牌。

好吧，这就像毫无意义的发脾气，结果大概是这样的


对于明显可分离的，SVM有时可能更适合，但除此之外，提升或NS
 
Maxim Dmitrievsky:

好吧，这听起来像是一种毫无意义的折磨，大约是这样的结果。


相当符合逻辑）一个哲学问题就是一个哲学的答案）。

想法是类似于分类算法的组成。例如，模糊分类是由K近邻法完成的，但有些邻居被另一种有明确分类的算法抛弃了。如果这至少有一些最低限度的意义，网上一定有一些关于这个主题的文章)

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