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c'est une boîte noire...
C'est sûr...yo, il aurait été plus ou moins stable, mais ce n'est pas..... .....
En gros, peu importe comment vous voulez l'appeler...
Je l'ai. C'est comme penser "comme hier" au lieu de penser "comme maintenant".
Je l'ai. C'est comme s'il pensait comme hier, pas comme aujourd'hui.
Un réseau neuronal pense de la manière dont on lui a appris. Et vous pouvez lui apprendre n'importe quoi, y compris : 2 x 2 = 5.
Nous construisons une grille avec deux entrées. Enseignez la table de multiplication, dans laquelle, tout est correct sauf que les deux en entrée donnent un cinq en sortie. Trainé, on obtient un réseau neuronal pour lequel 2 x 2 = 5.
Un réseau neuronal pense de la manière dont on lui a appris. Et vous pouvez lui apprendre n'importe quoi, y compris : 2 x 2 = 5.
Il ne s'agit pas de savoir comment le réseau fonctionne, mais ce que signifie l'expression "comme hier" par rapport aux réseaux.
Il ne s'agit pas de savoir comment le réseau fonctionne, mais ce que signifie l'expression "comme hier" par rapport aux réseaux.
Hier, vous avez appris à la grille à trader sur la tendance, aujourd'hui, elle se jette avec succès sur le sideways. Ce n'est pas rare. Et vous ne pouvez pas tout enseigner au net, comme la façon d'anticiper les interventions, les changements soudains de volatilité, etc. etc.
Pourquoi, c'est juste que le signal dans ce cas sera aléatoire. Si c'est correct.....C'est juste de la chance, disons. Mais trouver pendant l'optimisation les paramètres qui fonctionneront dans le futur, c'est certainement difficile..... Il n'est pas difficile de les trouver, il est difficile de les choisir......
Pourquoi pas, le signal sera juste aléatoire.
Le signal d'un réseau neuronal formé uniquement sur des sections de tendance ne sera pas aléatoire, mais correspondra à la manière dont le réseau est formé. C'est-à-dire qu'il va suivre le mouvement et le déverser latéralement.