rsi писал (а)>> 私たちの理解が浅いのは、あなたが「知的システム」についてあまり話してくれないからでしょう。これまでの表からは、あまり明らかではありません。例えば、どんなツールを使っているのか、なぜ各システムが複数の操作を同時に行うのか、などです。ポジションは数分間保持され、いくつかのポイントを取った後にクローズされるという理解で合っていますか？もしこれが本当なら、「ピプシング」と呼ばれ、ブローカーはこのような働きかけを許可しています。しかし、あなたのシステムが実際のアカウントで動作すると言うことは、私が知らない、あるいは理解していないことがあるということです。できれば、もっと詳しく教えてください。最初の投稿で、「インテリジェント・システム」とはどのようなものなのか、興味をそそられました。
いいえ、そのような指標は使っていません。
それにしても、あなたのbotが「200-500日のtick-data」の情報をどこで使っているのか、理解できません。ピコピコしているだけだと思います。あなたを許容するブローカーは？
私はボットというものがよくわからないのですが、データの出所を説明しますと、すでに申し上げたように、私はこのビジネスに長く携わっており、私のシステムは2003年頃からトレード中のティックデータを収集しています。だから、特に問題はないんです。
ブローカーに迷惑をかけない。
ピプシングとは？
私たちの理解が浅いのは、あなたが「知的システム」についてあまり話してくれないからでしょう。これまでの表からは、あまり明らかではありません。例えば、どんなツールを使っているのか、なぜ各システムが複数の操作を同時に行うのか、などです。ポジションは数分間保持され、いくつかのポイントを取った後にクローズされるという理解で合っていますか？もしこれが本当なら、「ピプシング」と呼ばれ、ブローカーはこのような働きかけを許可しています。しかし、あなたのシステムが実際のアカウントで動作すると言うことは、私が知らない、あるいは理解していないことがあるということです。できれば、もっと詳しく教えてください。最初の投稿で、「インテリジェント・システム」とはどのようなものなのか、興味をそそられました。
最も収益性が高く、最もリスクが高く、最も流動的で、最も予測不可能な商品は、S&P500 e-mini（シンボルES、CME-シカゴ取引所、先物取引）で、まさにこれらの特性から選ばれたものです。
上表の「レベル」は、初期のバージョンから残っている、セミメカニカルな原理で動作する各システムの派生名である。
神経回路網（かなり遠いが、少なくとも一般の人々にはなじみのある用語だ）になぞらえれば、各レベルはニューロン、私の用語では機能システム、トレーディングの用語では個々のトレーダーということになろうか。
トレーダーは単独で働くことも、主人や奴隷とチームを組んで働くこともできます。
すべてのシステムは市場で取引され、私はブローカー（コントラックと注文の数に関係なく、絶対に合法的な注文タイプ）で何の問題もありません。
さらに、システムは特定の待機制限を持ちません - シグナルに基づいてポジションを開き、閉じますので、取引ごとの収益性の広がりは、市場や他の変数に応じて0.5ポイントから11ポイントになる可能性があります。
なぜなら、サイバネティックスの世界では、これまで誰も「インテリジェンス」という言葉そのものを、記述的・主観的なレベルではなく、自然界の客観的法則に基づいた客観的な定義をしていないからです。
私は、教師の有無にかかわらず、合理的で結果を重視した行動をとることを学習できるプログラムは、人間と同じように知的であると言えると思います。
あとは、30年前にピョートル・アノーヒンから聞いた話だ。
一読をお勧めします。
そして、好奇心のために、ぜひここを覗いてみてください。
http://gointernational.com/sctchart/
これらは、いずれかのシステムが個人向けに生成した信号です。
成功を祈っています。
ありがとうございます。拝見させていただきました。でも、まだ私には似合わない。
そして、幸運を祈ります。
ありがとうございます。調べてみました。でも、まだ私には似合わない。
あなたも頑張ってください。
そうだ、警告するのを忘れていたよ - リアルタイムで機能するんだ。
シカゴの交通事情は夜12時を過ぎないと始まりません。
ニューラルネットワークで使われている既存の神経細胞モデルは、機能的なシステムの基本的な要素やメカニズムが欠けています。
既存の神経細胞モデルに欠けている要素や仕組みは何か？
既存の神経細胞モデルに欠けている要素や仕組みは何か？
ファンダメンタル:)
ファンダメンタル :)
例：メモリ :)
変数を記憶するものではなく、結果や性質の異なる入力信号と関連付けるもの...。
例：入力を分析するレセプター :)
インプットをまとめたものではなく...。
など
ニューラルネットワークに使われている既存の神経細胞モデルは、機能的なシステムの基礎となる要素やメカニズムが欠けています。
例：メモリ :)
変数を記憶するものではなく、結果と性質の異なる入力信号を関連付けるもの...。
入力信号を分析するレセプターのようなものです :)
インプットをまとめたものではなく...。
など
で、これのどこがいいんですか？ニューラルネットワークは記憶そのものです。ネットワークの入力はすでに「知覚」の結果であるため、ここではレセプターは必要ない。それとも、ニューロテクノロジーの分野で何か画期的な進歩を遂げたとでもいうのでしょうか？そんなことはないだろう。