¿Qué alimentar a la entrada de la red neuronal? Tus ideas... - página 18
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¿Qué alimentar a la entrada de la red neuronal? Tus ideas...
¿Qué te impide hacer una gran búsqueda automática de muchas variantes?
Creo que es la mejor opción, la experimentación es el criterio de la verdad, si haces la experimentación automática, es un cuento de hadas.
Todo depende de la fuerza, el tiempo, la habilidad, el conocimiento, etc. Tengo tiempo libre, me siento como un hobby, hilar algunos desarrollos simples y comprensibles.
Todo se reduce a la fuerza, el tiempo, la habilidad, el conocimiento, etc. Tengo tiempo libre, me siento como un hobby, hilar algunos desarrollos simples y comprensibles.
Que yo recuerde escribes en C++
¿Puedes entrenar modelos en C++ y no en ese programa?
Si la respuesta es sí, entonces sólo necesitas una biblioteca que resolverá todos tus problemas.
Según recuerdo, escribes en C++
¿Puedes entrenar modelos en C++ y no en ese programa?
Si es así, entonces sólo necesitas una biblioteca que resolverá todos tus problemas.
Nah, me confundes con otra persona.
Mi nivel es bajo. Intento implementar ideas curiosas en mql procedural, y en Python con la ayuda del chat y un armario de mat, mientras le explicas lo que quiero intentar y de donde vienen los errores interminables. Bueno, por cierto, el chat me ayudó a empezar tensorflow, y a conectar mi tarjeta gráfica para trabajar, y CNN y LSTM y demás. Y Q-learning.
Nada funciona realmente, me empujó todo lo que pude en la entrada. De los curiosos se mantuvo DQN, a juzgar por la descripción de esta tecnología - lo que necesita para emular el trabajo de un comerciante. Pero el chat tiene tanto código, e incluso no funciona, que ni siquiera puedo entender y corregir.
La visión por ordenador también es una idea interesante como emulación del trabajo de un trader, pero un participante lo probó en sus manos y no pudo entenderlo ni corregirlo. Probablemente nunca volveré a usar esto en mis manos
No, me confundes con otra persona.
Tengo un nivel bajo. Estoy intentando implementar ideas curiosas en mql procedimental, y en Python con la ayuda del chat y un armario de esterilla, mientras le explicas lo que quiero probar y de donde vienen los errores interminables. Bueno, por cierto, el chat ayudó a arrancar y tensorfloat, y a conectar la tarjeta gráfica para que funcione, y CNN y LSTM y demás. Y Q-learning.
Nada funciona realmente, me empujó todo lo que pude en la entrada. De los curiosos se mantuvo DQN, a juzgar por la descripción de esta tecnología - lo que necesita para emular el trabajo de un comerciante. Pero el chat tiene tanto código, e incluso no funciona, que ni siquiera puedo entender y corregir.
La visión por ordenador también es una idea interesante como emulación del trabajo de un trader, pero un participante lo probó en sus manos y no pudo entenderlo ni corregirlo. Probablemente no vuelva a usar esto en mis manos
No, me confundes con otra persona. Soy de nivel bajo.
Estoy confundido.
Te recomendaría que te olvidaras de mql mientras estés en la fase de búsqueda....
Necesitas un lenguaje para prototipado rápido con las herramientas adecuadas.
Entonces en un par de días de aprendizaje y un par de días de codificación podrás ejecutar un algoritmo que creará y buscará ideas y entonces podrás probar más ideas en un día que en toda una vida codificando en mql.
Olvidé decir que la probabilidad de cerrar una operación en plus no es lo principal. Lo principal es lo que SL / TP debe ser. Y esto es lo principal para las neuronas. En fin, hay más preguntas que respuestas. Pero una cosa está clara SL=TP.
Olvidé decir que la probabilidad de cerrar una operación en plus no es lo principal. Lo principal es lo que SL / TP debe ser. Y esto es lo principal para las neuronas. En fin, hay más preguntas que respuestas. Pero una cosa está clara SL=TP.
Todas son herramientas. Los martillos no clavan clavos por sí solos por mucho que les enseñes. Puedes introducir lo que quieras. Cualquier cosa que sea relevante para esta BP. No es muy fundamental.
¿Qué pasa si le das un martillo a un robot? Hay un robot japonés, digamos. Ya juega al baloncesto en Tokio, se comunica con los niños japoneses, ha aprendido a andar, a contestar, a ser inteligente, etc.
Ve, oye, reacciona. Y entonces le dan un martillo.
Lo coge y clava clavos con él. .... Y aquí le sientan en una suave silla de ordenador ante una mesa con tres monitores y le dicen: "¿Ves? - Hay todo tipo de gráficos. Tienes que ganar dinero con ellos.
Averígualo". Y así, con la participación de especialistas que le enseñaron todo, empieza a aprender a operar: pulsar botones y demás.
Y como también es un modelo lingüístico, también aprende de artículos temáticos disponibles públicamente, información sobre techanálisis, acción del precio, etc. Al final, todo se reduce al aprendizaje por refuerzo. El trabajo en forex se convierte en un juego, en el que el robot operará durante mucho tiempo en una demo en un probador manual, dibujando todo tipo de zonas, marcando picos, etc. Y, además, mejorará su habilidad.
Y, mejorar la habilidad. Aquí es donde tengo curiosidad por DQN, porque la máquina aprenderá a operar, sistemáticamente, sin memorizar la trayectoria de los precios. Como un principiante al que le dicen en un curso "cierra la parte derecha del gráfico y analiza en histórico".
¿Y si TP=10, SL=20, y la probabilidad de cerrar una operación en plus es del 99%?
En primer lugar, hay una probabilidad sesgada de 10/20 y neuronka no da 99% (en el mejor de 50-70%). 99 o 100 sólo cuando el promedio. Y eso lo excluimos.