L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 2024
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Personne n'accorde de subventions pour les robots forex.
Les tâches y sont plus faciles à résoudre, et les spécialistes locaux de l'IA ont l'expérience de tâches plus complexes, voire insolubles. Ce sera plus facile avec des tâches simples.
Il existe des tâches de reconnaissance audio, photo et vidéo, de diagnostic de symptômes, de contrôle de robots et d'essaims de robots, etc.
Le robot forex sera rentabilisé s'il est efficace.
Les tâches y sont plus faciles à résoudre et les spécialistes locaux de l'IA ont l'expérience de tâches plus complexes, voire insolubles. Ce sera plus facile avec des tâches simples.
Il existe des tâches de reconnaissance audio, photo et vidéo, de diagnostic à partir de symptômes, de contrôle de robots et d'essaims de robots, etc.
Aujourd'hui, il y a peu de bons professionnels. On en est arrivé au point où, pour obtenir un bon emploi à SIBUR (y compris dans l'informatique), il suffit de passer un test de QI :D
Il y a très peu de bonnes personnes en ce moment. On en est arrivé au point que pour obtenir un bon emploi chez SIBUR (y compris dans le domaine de l'informatique), il suffit de passer un test de QI :D
Il existe une autre option - devenir un boursier)).
Si quelqu'un a des idées pour l'IA ou d'autres projets numériques qui pourraient faire l'objet d'une demande réelle et qu'il existe des clients/marchés de vente prévisibles, il pourrait obtenir une subvention de démarrage allant jusqu'à 3 millions de roubles avec la possibilité de payer les employés jusqu'à 100 000 roubles par mois.
Par conséquent, l'objet de la propriété intellectuelle (programme, invention, etc.) doit être enregistré
https://ит-гранты.рф/.
Ce n'est que pour les rapports, les approbations, l'évaluation, le plan d'affaires, etc. que le papier devra être dépensé une liasse, sinon une)
Domaines prioritaires :
https://ит-гранты.рф/pnp
Vous voyez comment je vois le problème...
Je vois les données comme des "tranches" d'observations, et pas toujours de la même longueur.
A l'intérieur de ces "tranches", il y a des numéros d'amas, le numéro d'amas peut être interprété comme un état, ou mieux un événement...
L'événement en lui-même ne signifie rien, la séquence correcte des événements est importante et il faut se rappeler que 99% des événements sont des déchets générés par nous-mêmes.
Supposons donc que le marché présente une séquence d'événements gagnants (dans un tas d'ordures) comme "1" - "2" - "3" - "OUI".
C'est ce que j'entends par "café infusé".
"1"- verser l'eau, "2" - chauffer "3"... ...et ainsi de suite... Évidemment, l'ordre doit être correct.
Les données ressemblent à ceci, mais les lignes seront beaucoup plus longues.
Je travaille donc sur un algorithme qui cherchera de telles séquences cachées dans le bruit...
Alors des questions pour vous.
Le RNN peut-il le trouver dans le bruit ?
et le RNN peut-il prendre des vecteurs de différentes longueurs comme entrée ?
Je pense que le bruit est trop important pour les réseaux ici, même les plus cool comme ltsm,gru, car ils travaillent avec des textes, et il n'y a pas de bruit du tout ....
Peut-être que je réinvente la roue ?
Vous voyez comment je vois le problème...
Je vois les données comme des "tranches" d'observations, et pas toujours de la même longueur.
A l'intérieur de ces "tranches" se trouvent des numéros de cluster, le numéro de cluster pouvant être interprété comme un état, ou mieux, un événement...
L'événement en lui-même ne signifie rien, la séquence correcte des événements est importante et il faut se rappeler que 99% des événements sont des déchets générés par nous-mêmes.
Supposons donc que le marché présente une séquence d'événements gagnants (dans un tas d'ordures) comme "1" - "2" - "3" - "OUI".
C'est ce que j'entends par "café infusé".
"1"- verser l'eau, "2" - chauffer "3"... ...et ainsi de suite... Évidemment, l'ordre doit être correct.
Les données ressemblent à ceci, mais les lignes sont beaucoup plus longues.
(Je n'arrive pas encore à avoir une image de ce qui se passe, putain)
Les photos ne fonctionnent pas non plus.
Oui, un peu comme ça. La séquence d'événements conditionnels, il faut de la mémoire. Mais nous réduisons le nombre d'événements en les regroupant en quelques alternances.
on obtient une fonction de type booléen 000011010110011 où 0 et 1 sont des événements alternatifs. Lorsque l'entrée est une série de n-événements, nous prédisons le suivant. Mais cela nécessite un maillage de récurrence, non classique. Il est possible de faire plus de clusters que 2Les photos ne marchent pas, ça n'a pas marché non plus.
Il suffit de cliquer sur l'image, il y a quelques mots supplémentaires en bas.
Mais nous réduisons le nombre d'événements en les regroupant en plusieurs alternances.
Ces questions pour vous
Le RNN peut-il le trouver dans le bruit ?
et le RNN peut-il prendre des vecteurs de différentes longueurs comme entrée ?
Je pense que le bruit est trop important pour les réseaux ici, même les plus cool comme ltsm,gru, car ils travaillent avec des textes, et il n'y a pas de bruit du tout....
Peut-être que je réinvente la roue.
Le bruit doit être éliminé par la couche de regroupement.
peut prendre des vecteurs de longueurs différentes (je ne l'ai pas fait, mais je sais que c'est possible), mais si la couche de clustering est utilisée, alors la question est hors de propos
le bruit doit être éliminé par la couche de regroupement
le bruit, c'est les clusters qui sont inutiles.
1 22 44 55 42 2 54 65 23 75 3 53 76 43 "OUI"
Vous découvrirez qu'ils sont inutiles et superflus seulement après avoir appris, mais en attendant, ils vous empêchent d'apprendre.
le bruit, c'est un groupe de bruyants
1 22 44 55 42 2 54 65 23 75 3 53 76 43 "OUI"
pas de grappes inutiles