L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1699

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Tag Konow:
Qual è il problema di creare un NS che riconosce i modelli di prezzo? Un umano può farlo senza alcun addestramento. E insegnano e insegnano... Dov'è il sistema che riconosce i modelli grafici di base? Perché non è nel Buy More? Un sacco di algoritmi e nessuna rete del genere...
Dimenticate che gli esseri umani sono soggetti all'emozione che impedisce loro di trarre vantaggio dagli algoritmi. E per quanto riguarda i modelli... Quando si disegna un campione di allenamento bisogna liberare il campione dai dati volatili, quando la reazione del mercato allo stesso modello è diametralmente opposta. E in questo caso né l'algoritmo né un umano saranno in grado di risolvere questo problema senza errori.
 
mytarmailS:

No! Non abbastanza.

Una rete neurale o altre AMO sono solo "ottimizzazione multidimensionale" e basta!

È uno strumento per risolvere un problema, tutto qui!

E il problema deve essere risolto!

E il problema deve essere inventato!

E il compito deve essere selezionato tra altri compiti!

E il compito è rilevante!

Questo è tutto per l'uomo finora... Chiamano questo tipo di creatività...

Capisco. La rete non può definire il suo compito e selezionare i dati per l'autoapprendimento. Non può identificare la situazione in cui la sua "esperienza" è rilevante e applicarla come meglio crede... Quindi, è lontano dall'essere un'IA.
 
Tag Konow:
Capisco. La rete non può definire il suo compito e scegliere i dati per auto-apprendere. Non può identificare la situazione in cui la sua "esperienza" è rilevante e applicarla come meglio crede... Quindi è molto lontano dall'essere un'IA.

Cos'è l'IA? Formulare una definizione per cominciare

 
Mihail Marchukajtes:
Lei dimentica che gli esseri umani sono soggetti all'emozione, il che impedisce loro di avere un vantaggio sugli algoritmi. E riguardo ai modelli... Quando si disegna un campione di allenamento è necessario salvare il campione da dati volatili, quando la reazione del mercato a uno stesso modello è diametralmente opposta. E in questo caso né l'algoritmo né un umano saranno in grado di risolvere questo problema in modo infallibile.
Sì, gli esseri umani percepiscono i modelli in modo diverso, ma ci sono forme invarianti, come "testa-spalle". Beh, almeno fai un riconoscimento condizionato e approssimativo. Identificazione "pseudo-soggettiva". Almeno qualcosa, per tutto quel tempo...
 
Reetag Konow:
Capisco. La rete non può identificare il suo compito e selezionare i dati per l'autoapprendimento. Non può identificare la situazione in cui la sua "esperienza" è rilevante e applicarla come meglio crede... Quindi è molto lontano dall'essere un'IA.
OOO qui hai ragione. La NS in questo caso è come un bambino e se non le viene spiegato a fondo cosa fare, sarà inutile, e non parliamo di AI nel senso letterale della parola. Viviamo in un'epoca di algoritmi generalizzati, che sono un gioco da ragazzi rispetto all'IA. Ma il suo vantaggio matematico sugli esseri umani lo rende uno strumento indispensabile in grado di vedere modelli nel flusso di dati che un umano non sarebbe in grado di vedere in una vita osservando costantemente i dati.
 
mytarmailS:

E cos'è l'IA? Formulare una definizione per cominciare

Un modello di lavoro dell'intelligenza umana che possiede, come fa, versatilità in termini di risoluzione dei problemi. Un "risolutore assoluto".
 
Rehtag Konow:
Sì, gli esseri umani percepiscono i modelli in modo diverso, ma ci sono forme invarianti, come la testa e le spalle. Ma, fare almeno un riconoscimento condizionato e approssimativo. Identificazione "pseudo-soggettiva". Almeno qualcosa, per tutto quel tempo...
Ciò che conta non è il modello in sé, ma la successiva reazione del mercato, che può essere contraddittoria e allora niente aiuterà. Solo l'intuizione è la capacità di una persona di percepire l'oops, ma nessuno è ancora riuscito a descriverla matematicamente...
 
Mihail Marchukajtes:
Lei dimentica che l'essere umano è soggetto alle emozioni che impediscono il suo vantaggio sugli algoritmi. E per quanto riguarda i modelli ... Quando si disegna un campione di allenamento è necessario escludere alcuni dati distorsivi, quando il mercato reagisce in modo diametralmente opposto a uno stesso modello. E in questo caso né l'algoritmo né un umano saranno in grado di risolvere questo problema senza errori.

Giusto! Perché l'uomo ha impostato male il compito, ma non lo capisce, è la rete stupida, non io, no non io)))

 
mytarmailS:

Giusto! Perché il compito stesso è stato impostato da un uomo sbagliato, ma lui non lo capisce, è tutta la rete stupida, non io, no non io )))

Non è che il compito sia stato impostato male, è una negligenza elementare. Ha dimenticato di pulire l'incoerenza, ha ottenuto un cattivo risultato in allenamento e come conseguenza del lavoro sul CB
 
mytarmailS:

Giusto! Perché il compito stesso è stato impostato da un uomo sbagliato, ma lui non lo capisce, è tutta la rete stupida, non io, no non io )))

Ragazzi, beh, se diverse persone guardano un grafico e vedono un modello, perché la rete non può vederlo?
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