L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 759

 
Maxim Dmitrievsky:

google chrome a un bouton - traduire la page entière en russe :) traduit plus ou moins bien

))) parfois je l'utilise ) mais la paresse passe avant tout )

 
Anatolii Zainchkovskii:

Pour commencer, au moins une idée approximative, divisez l'image en 4 carrés ou en 9 carrés et évaluez. (un carré comme un pixel)

A mon avis, cela prend trop de temps... il faut des mois pour apprendre ces choses sur les teslas. 4 carrés il y a 0 information :)

 
Maxim Dmitrievsky:

Je pense que cela prend trop de temps... il faut des mois pour apprendre ces choses sur les teslas. 4 carrés il y a 0 info :)

C'est pourquoi j'ai commencé à demander, j'ai juste 9 carrés et 7 lignes, une simple vérification pour une ligne à vadrouiller conduit déjà à un certain nombre d'images que les variables ne correspondent pas ...

 
Anatolii Zainchkovskii:

))) parfois je le fais )) mais la paresse passe avant tout )

https://github.com/yandexdataschool/Practical_RL/tree/master/

Il y a des liens vers des vidéos en russe ... juste si vous pouvez gérer au moins une partie de celui-ci - ne sera pas superflue :)

 
Maxim Dmitrievsky:

https://github.com/yandexdataschool/Practical_RL/tree/master/

il y a des liens vers des vidéos en russe. si vous pouvez en comprendre au moins une partie, ce ne sera pas trop difficile :)

Merci.)

 
Anatolii Zainchkovskii:

C'est pour cela que j'ai commencé à demander, j'ai juste 9 cases et 7 lignes, une simple ligne pour vérifier le vadrouillage conduit déjà à un certain nombre d'images qui ne peuvent pas entrer dans les variables...

Oui, et il y a des centaines de milliers d'images.

 
Maxim Dmitrievsky:

avec la vision par ordinateur, c'est une grille à 100 couches.

il y avait une bibliothèque utilisée à partir d'un site web japonais qui était censé utiliser cette grille dans la vision informatique des robots. (Je peux me tromper mais ne vous inquiétez pas) il y avait aussi un exemple d'utilisation de l'ovale de détection... La façon dont cela a fonctionné ne fait que décrire les bibliothèques et le fait que le trader voulait les utiliser pour la reconnaissance des modèles. Je le retrouverai plus tard et vous enverrai le lien. Ce n'est pas si clair dans mes propos.

 
Maxim Dmitrievsky:

Oui, et il y a des centaines de milliers de photos à faire.

Ce n'est pas un problème, j'ai lancé la boucle d'historique et j'ai obtenu..... pour 4 ans d'histoire sur le m15 vous obtenez 24000 photos... Pas assez pour une série complète, bien sûr, mais je peux remplir 10 ans d'histoire, par exemple...

 
Evgeny Raspaev:

il y avait une bibliothèque utilisée à partir d'un site web japonais qui était censé utiliser cette grille dans la vision informatique des robots. (Je peux me tromper, ne vous inquiétez pas) il y avait aussi un exemple d'utilisation de l'ovale... La façon dont cela a fonctionné ne fait que décrire les bibliothèques et le fait que le trader voulait les utiliser pour la reconnaissance des modèles. Je le retrouverai plus tard et vous enverrai le lien. Ce n'est pas si clair dans mes propos.

Pour autant que je sache, la bibliothèque Open Source la plus utile est https://opencv.org/.

OpenCV library
  • opencv.org
OpenCV (Open Source Computer Vision Library) is released under a BSD license and hence it’s free for both academic and commercial use. It has C++, Python and Java interfaces and supports Windows, Linux, Mac OS, iOS and Android. OpenCV was designed for computational efficiency and with a strong focus on real-time applications. Written in...
 
Anatolii Zainchkovskii:

pas de problème avec ça, le cycle de l'histoire s'est déroulé et a obtenu..... 4 ans d'histoire sur le m15 me donne 24000 photos... Ce n'est pas suffisant pour une série complète, bien sûr, mais vous pouvez faire 10 ans d'histoire par exemple...

Je n'ai pas trouvé cet article, mais j'ai trouvé ce neurone ici.

SOINN — самообучающийся алгоритм для роботов
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  • 2029.07.13
  • habrahabr.ru
Пост №1. Что такое SOINN SOINN – это самоорганизующаяся инкрементная нейронная сеть. Структура и алгоритм такой нейронной сети повидимому хорошо себя зарекомендовал в японской лаборатории Hasegawa (сайт — haselab.info), потому что он в итоге был взят за основу и дальнейшее развитие алгоритмов искусственного интеллекта шло путем небольших...
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