L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1699
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Quel est le problème de créer un NS qui reconnaît les modèles de prix ? Un humain peut le faire sans aucune formation. Et ils enseignent et enseignent... Où est le système qui reconnaît les schémas graphiques de base ? Pourquoi n'est-il pas dans le Buy More ? Beaucoup d'algorithmes et aucun réseau de ce type...
Non ! Pas assez.
Un réseau neuronal ou une autre OMA n'est qu'une "optimisation multidimensionnelle" et c'est tout !
C'est un outil de résolution de problèmes, c'est tout !
Et le problème doit être réglé !
Et le problème doit être inventé !
Et la tâche doit être sélectionnée parmi d'autres tâches !
Et la tâche est pertinente !
Tout dépend de l'homme jusqu'à présent... On appelle ce genre de créativité...
Je vois. Le réseau ne peut pas identifier sa tâche et choisir les données pour s'auto-apprendre. Il ne peut pas identifier la situation dans laquelle son "expérience" est pertinente et l'appliquer comme bon lui semble... On est donc loin de l'IA.
Qu'est-ce que l'IA ? Formulez une définition pour commencer.
Vous oubliez que les êtres humains sont soumis à l'émotion, ce qui les empêche d'avoir un avantage sur les algorithmes. Et à propos des motifs... Lors du tirage d'un échantillon d'entraînement, il est nécessaire de sauvegarder l'échantillon des données volatiles, lorsque la réaction du marché à un même modèle est diamétralement opposée. Dans ce cas, ni l'algorithme ni un humain ne seront en mesure de résoudre ce problème de manière infaillible.
Je vois. Le réseau ne peut pas identifier sa tâche et sélectionner les données pour l'auto-apprentissage. Il ne peut pas identifier la situation dans laquelle son "expérience" est pertinente et l'appliquer comme il l'entend... Il est donc loin d'être une IA.
Et qu'est-ce que l'IA ? Formulez une définition pour commencer.
Oui, les humains perçoivent les motifs différemment, mais il existe des formes invariables, comme les épaules et la tête. Mais, faites au moins une reconnaissance conditionnelle, approximative. Identification "pseudo-subjective". Au moins quelque chose, pendant tout ce temps...
Vous oubliez qu'un être humain est sujet à des émotions qui l'empêchent d'avoir l'avantage sur les algorithmes. Et à propos des motifs ... Lors de la constitution d'un échantillon d'entraînement, il est nécessaire de se débarrasser de certaines données, lorsque la réaction du marché à un même modèle est diamétralement opposée. Et dans ce cas, ni l'algorithme ni un humain ne seront en mesure de résoudre ce problème sans erreur.
C'est ça ! Parce que l'homme a mal défini la tâche, mais il ne la comprend pas, c'est le réseau qui est stupide, pas moi, non pas moi))).
C'est ça ! Parce que la tâche elle-même a été fixée par un homme qui a tort, mais il ne la comprend pas, c'est tout le réseau qui est stupide, pas moi, non pas moi ;)))
C'est ça ! Parce que la tâche elle-même a été fixée par un homme qui a tort, mais il ne la comprend pas, c'est tout le réseau qui est stupide, pas moi, non pas moi ;)))