ロボットのための機械学習 - ページ 12

[LEbEdEV]

Evgeniy Gutorov #:

市場は常に変化しており、あるアルゴリズムのボットは失敗し、すべてがパイプの中に飛んでいく。

そして、フラットはこのように分けることができる。 これ以上のものはまだ見たことがない......。

実際、ニューロンは現在の状況を分析するように定期的に再教育される必要がある =)

[Dmytryi Voitukhov]

Ivan Negreshniy レートの 動き、モデル、トレンド、プログラムの展開の本質には立ち入らない。

もう一つは、機械学習で市場の記憶の尻尾に座ることです。何も考えることはありません。

もちろん、素早く、定性的に教える必要があり、もしかしたら頻繁に行う必要があるかもしれないが、原始的な自動化によってすべて解決する。

あとは、訓練されたロボットが惰性でどれだけ取引できるか、どれくらいの頻度で変更や再教育が必要か、履歴のどの部分を取るかを実際にチェックするだけである。

スキーコースを下ってスキージャンプ台から飛び降りるようなものだ。加速して、ジャンプして、飛べるだけ飛んで、それから坂を登り返す、これはもっと簡単だ:)

その通りだ。私のバリエーションでは、惰性は過去数ヶ月のトレーニングで1～3日で、どのセクションを取るかはニューロンカに決めさせる。まともな人は絶対値を使わないだろう。しかし、今のところ安定した結果は得られていない。他にも何かあるのでは...。大きなTFでは試していない。そこでは、大きなドローダウンを耐える必要がある。誰が大きなTFを試すだろうか。