Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2567
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Ich interessiere mich nicht für das Kinderzimmer selbst. Ich interessiere mich für die Fähigkeit des Prädiktors, den Lehrer vorherzusagen. Meiner Meinung nach besteht der größte Fehler der meisten Händler darin, dass sie versuchen, die Probleme des Kotirs selbst zu lösen. Und wir brauchen die Vorhersage des Lehrers. Dies ist ein völlig anderes Problem.
Wenn die Prädiktoren und Antworten klar formuliert sind, besteht wahrscheinlich kein Bedarf an einem Preismodell. Wenn sie gesucht und konstruiert werden, ist ein Preismodell nützlich.
Wenn die Prädiktoren und Antworten eindeutig formalisiert sind, ist ein Preismodell wahrscheinlich nicht erforderlich. Wenn sie gesucht und gebaut werden, ist ein Preismodell sinnvoll.
Das künftige Marktmodell wird immer aus der Vergangenheit gebildet. Die Vergangenheit bildet das Zukunftsmodell, das von der Vergangenheit und dem aktuellen Stand der Weltwirtschaft und der Politik abhängt.
Der aktuelle Zustand der Wirtschaft ist der erste Faktor für die Richtung der Währungskomponente. Der Einfluss der Worte der ERSTEN wichtigen Personen auf die Wechselkurse ist unbestritten.
Es sieht im Tester schön aus, wenn die Daten bereit liegen.
P.s.. Was ist der Sinn dieses Beitrags?
Einer der wichtigsten Indikatoren für die Auswirkungen auf den Devisenmarkt sind die Nachrichten, von denen wir noch nichts gehört haben. Historische Daten + aktuelle Nachrichten werden ein neues Muster bilden, das sich jedoch von dem in der MO angenommenen Muster unterscheidet.
Das heißt, die Sackgasse wird immer woanders liegen.
https://youtu.be/KxDZZjM6ltI
Nun, wenn er sich mit der Antike beschäftigt, hätte er mit Aristoteles und seinem Konzept der Essenz beginnen sollen.
Nun, wenn er in der Zeit zurückgeht, hätte er mit Aristoteles und seinem Konzept der Essenz beginnen sollen.
Haben Sie die ganze Sendung gesehen?
Fast. Mit Definition meint er das, was man gemeinhin als "Nominaldefinition" bezeichnet. Es gibt auch eine "wirkliche Definition" oder Essenz nach Aristoteles.
Fast. Eine Definition ist das, was er "Nominaldefinition" nennt. Es gibt auch eine "wirkliche Definition" oder Wesensdefinition nach Aristoteles.
Ist das wirklich das Wichtigste, was du dir aus der ganzen Vorlesung herausgesucht hast?
Was könnte in der Argumentation wichtiger sein als ihr Ausgangspunkt?)
Die Konzepte von Kontext und Semantik sind seit langem bekannt, ebenso wie ihre Komplexität und Vielschichtigkeit.
Was die MO-Algorithmen betrifft, so scheint es nur auf eine weitere Komplikation in der Architektur von Netzen hinauszulaufen, die bereits komplex genug sind, um eine Umschulung zu erreichen.)
Interpretationen der Mythologie sind nicht uninteressant, aber sie sind auch nicht originell.
Was die MO-Algorithmen betrifft, so handelt es sich offenbar nur um eine weitere Komplikation der Netzarchitektur
Wenn man das Problem von Grund auf betrachtet, wird die Antwort viel einfacher.
Wenn Sie Eingabedaten haben, die irgendetwas mit dem Ziel zu tun haben, dann wird jede NS-Maschine die Aufgabe erfüllen. Und je genauer die Eingabedaten das Ziel beschreiben, desto besser ist das Lernergebnis des Netzes, desto länger kann es mit unveränderter Qualität arbeiten usw.
Das heißt, das Wesen der Arbeit auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz liegt nicht in der endlosen Suche nach NS-Architekturen, Trainingsmethoden und anderen Spielereien, sondern in der AUSWAHL einer gut funktionierenden KI und der endlosen Suche nach Eingabedaten für ein noch besseres Ergebnis des Trainings und der Arbeit des Modells als Ganzes.
Genau das ist es, was beim maschinellen Lernen zum Tragen kommt. Auswahl eines Systems der künstlichen Intelligenz (nicht nur einer NS, sondern einer KI) und Zusammenarbeit mit dem gewählten System, um die besten Eingaben für die angegebene Zielfunktion zu finden. Manchmal funktionieren einige Daten, manchmal andere, die auf diametralen Transformationen beruhen, aber ein halbes Jahr funktioniert die Differenz, ein halbes Jahr funktioniert die Mittelwertbildung, und darauf muss man sich leider einstellen können.
Andernfalls: Wenn es keine informative Beziehung zwischen Eingabe- und Ausgabedaten im System gibt, dann kann kein KI-System ein beschreibendes Gesetz zwischen Eingabe und Ausgabe erstellen und daher werden alle vorgeschlagenen Modelle zufällig funktionieren oder nicht, da es im Prinzip kein REALES Gesetz zwischen Eingabe und Ausgabe gibt!