ATC.経験、知識、実践。 - ページ 6 1234567 新しいコメント Aleks Ry 2019.11.14 17:49 #51 Sergey Lebedev: そこで、2つのことを理解することが大切です。 1) 定義によれば、ロボグリアルを見つけようとする個人的な強迫観念があるにもかかわらず、個人が自宅で開発した、あるいは開発する可能性のある「自家製」ロボットは、現実には、何百人もの創造的数学者、戦略家、プログラマーが働く大規模トレーディングファンドや投資会社（ゴールドマンサックス、ブラックロックなど）の自動・半自動取引システムより数百倍弱いと言えるでしょう。したがって、ロボット同士の競争では、「群衆」アルゴトレーダーは常に負けることになります（ロボ戦略の結果は、ニューラルネットワークによって近似的に計算され、独立した意思決定を行うギャンブルトレーダーの行動と同じです）。 2) 職人型ロボットは、ニュースや取引ファンドの取引によって発生する動的な計算問題を解く訓練を受けた人間の脳より何倍も弱い。 このことから、一つの簡単な結論が導き出されます。一人のトレーダーがアルゴリズムのジャンク取引に時間を費やす意味はなく、手動取引の問題を解決するために自分自身の「ニューロネット」を鍛える（＋MQL5や他のプラットフォームでドライバー/スキャナーや他のサポートアルゴリズムを開発する）だけです。これは、金融市場の剣闘士たちが、お金のために練習し、戦う姿である。 私について：5年間のアルゴ研究を経て、昨年夏にこの結論に至り、今は脳トレ＋バックオフィスシステム（マーケットスキャン、リスク管理など）の開発に全力を注いでいます。今のところWOWな結果は出ていませんが、学習、コーチング→トレード、自分の失敗を把握し、またトレードというこのルートでやっています。今のところ唯一の欠点は、アルコールを完全に断たなければならないことです。 面白い考察ですね。 Maxim Kuznetsov 2019.11.14 18:27 #52 Sergey Lebedev: 重要なのは2点です。 1)定義によれば、ロボグリアルを見つけようとする個人的な強迫観念があるにもかかわらず、個人が自宅で開発した、あるいは開発する可能性のある「自家製」ロボットは、現実には 、何百人もの創造的数学者、戦略家、プログラマーが働く大規模トレーディングファンドや投資会社（ゴールドマンサックス、ブラックロックなど）の自動・半自動取引システムより数百倍弱い のである。したがって、ロボット同士の競争では、「群衆」アルゴトレーダーは常に負けることになる（彼らのロボ戦略の結果は、ニューラルネットワークによって近似的に計算され、ちょうど自律的な意思決定を行うギャンブルトレーダーの行動のようなものです）。 2) 職人型ロボットは、ニュースや取引ファンドの取引によって発生する動的な計算問題を解く訓練を受けた人間の脳より何倍も弱い。 このことから、一つの簡単な結論が導き出されます。一人のトレーダーがアルゴジョビングに時間を費やす意味はなく、手動取引の問題を解決するために自分自身の「ニューロネット」を訓練する（＋MQL5や他のプラットフォームでドライバー/スキャナーや他のサポートアルゴリズムを開発する）だけでいいのです。これは、金融市場の剣闘士たちが、お金のために訓練し、戦う姿である。 私について： 5年間のアルゴサーチの後、昨年の夏にこの 結論に達し、現在は自分の脳のコーチングとバックオフィスシステム（マーケットスキャン、リスクマネジメントなど）の開発に完全に集中しています。今のところWOWな結果は出ていませんが、学習、コーチング→トレード、自分の失敗を把握し、またトレードというこのルートでやっています。今のところ唯一の欠点は、アルコールを完全に断たなければならないことです。 その定義は 何ですか？） と、「ファンドとハウス」の比較 基準や TCは？ あなたについて： 疲労とフラストレーションでしょうか。 Veniamin Skrepkov 2019.11.17 07:15 #53 コンピュータ・プログラムはチェスで勝ち、ポーカーで勝った。最初のケースでは、情報はオープンアクセスで、最初の動きでのみ有利であり、2番目のケース（ポーカー）では、情報は部分的にアクセス可能である相手のカードが閉じているため、ブラフとのオプションがありますすなわち、データを収集して行動モデルを形成する自己訓練システムがあり、これは精神分析です。情報は汎用的で不変的なものであり、構造化することが難しい。 Roman Vashchilin 2019.11.17 23:21 #54 Aleksandr Rykhlik: 面白い考察ですね。 諾う khorosh 2019.11.18 00:19 #55 Sergey Lebedev: ここで理解しておきたいのは、2つのことです。 ... 私について：5年間のアルゴサーチの末、昨年夏にこの結論に至り、今は脳内コーチング＋バックオフィスシステム（マーケットスキャン、リスク管理等）の開発に全力を注いでいます。今のところWOWな結果は出ていませんが、学習、コーチング→トレード、自分の失敗を把握し、またトレードというこのルートでやっています。今のところ唯一の欠点は、アルコールを完全に断たなければならないことです。 5年後にはアルゴの 研究に戻っている可能性も十分あります）。 Renat Akhtyamov 2019.11.29 22:11 #56 khorosh: 5年後にはアルゴの 研究に戻っている可能性も十分ある）。 ノー それはデメリットとは言えないとさえ言えます。 冷静な頭脳、100％働く脳からの新鮮な発想。 は正しいことをする。 khorosh 2019.11.30 09:55 #57 Renat Akhtyamov: ノー それはマイナスではないとさえ言えるでしょう。 冷静な頭脳、100％働く脳からの新鮮な発想。 その通りです。 デメリットは、常にモニターの前に張り付いていなければならないので、遅かれ早かれ飽きるということです。 Renat Akhtyamov 2019.11.30 20:19 #58 khorosh: デメリットは、ずっとモニターに張り付いていなければならないので、遅かれ早かれ飽きてしまうことです。 減らすことのリスクは、単純に CHINGIZ MUSTAFAEV 2019.12.10 04:37 #59 Sergey Lebedev:ここで、2つの点を理解することが重要である。 1) 定義によれば、ロボグリアルを見つけようとする個人的な強迫観念があるにもかかわらず、個人が自宅で開発した、あるいは開発する可能性のある「自家製」ロボットは、現実には、何百人もの創造的数学者、戦略家、プログラマーが働く大規模トレーディングファンドや投資会社（ゴールドマンサックス、ブラックロックなど）の自動・半自動取引システムより数百倍弱いのである。したがって、ロボット同士の競争では、「群衆」アルゴトレーダーは常に負けることになります（ロボ戦略の結果は、ニューラルネットワークによって近似的に計算され、独立した意思決定を行うギャンブルトレーダーの行動と同じです）。 2) 職人型ロボットは、ニュースや取引ファンドの取引によって発生する動的な計算問題を解く訓練を受けた人間の脳より何倍も弱い。 このことから、一つの簡単な結論が導き出されます。一人のトレーダーがアルゴリズムのジャンク取引に時間を費やす意味はなく、手動取引の問題を解決するために自分自身の「ニューロネット」を鍛える（＋MQL5や他のプラットフォームでドライバー/スキャナーや他のサポートアルゴリズムを開発する）だけです。これは、金融市場の剣闘士たちが、お金のために訓練し、戦う姿である。 私について：5年間のアルゴ研究を経て、昨年夏にこの結論に至り、今は脳トレ＋バックオフィスシステム（マーケットスキャン、リスク管理など）の開発に全力を注いでいます。今のところWOWな結果は出ていませんが、学習、コーチング→トレード、自分の失敗を把握し、またトレードというこのルートでやっています。今のところ唯一の欠点は、アルコールを完全に断たなければならないことです。 どんなニューラルネットワークも、53%以上の精度で市場の行方を示すことはできない。ファンドやハウスは、通貨よりも株式や指数にしか注目していない。バカみたいに10億入れて、年10〜15％儲けて、幸せに暮らすんだよ。FXはその千倍も複雑です。どんな市場でも構造を知っていれば、それだけで儲けることができる。もちろん、どこにも何も書かれることはない。もちろん、それを理解し、計算し、見るためには、脳が必要です。しかし視覚は欺瞞に満ちている。脳が「買え」と言うところを、ロボットは確率を計算して「五分五分」と言うのだ（笑)。今の時代、ロボットより客観的に計算できる頭脳はない。脳はもちろん一次的なものですが、客観性という点ではロボットが一次的なものです。家庭用ロボットも産業用ロボットと変わりません）違いは、複雑さが成功を保証すると信じている人たちによってのみ構築されます。しかし、そうではありません。よりシンプルで、より完璧でアルゴリズムは、市場に存在するすべての可能なバリエーションをより良く、より確実に解決することができます。 CHINGIZ MUSTAFAEV 2019.12.10 04:46 #60 ホットドッグの組成を知りたければ、原子に分解する必要はなく、手でやればいいのです;) 1234567 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
そこで、2つのことを理解することが大切です。
1) 定義によれば、ロボグリアルを見つけようとする個人的な強迫観念があるにもかかわらず、個人が自宅で開発した、あるいは開発する可能性のある「自家製」ロボットは、現実には、何百人もの創造的数学者、戦略家、プログラマーが働く大規模トレーディングファンドや投資会社（ゴールドマンサックス、ブラックロックなど）の自動・半自動取引システムより数百倍弱いと言えるでしょう。したがって、ロボット同士の競争では、「群衆」アルゴトレーダーは常に負けることになります（ロボ戦略の結果は、ニューラルネットワークによって近似的に計算され、独立した意思決定を行うギャンブルトレーダーの行動と同じです）。
2) 職人型ロボットは、ニュースや取引ファンドの取引によって発生する動的な計算問題を解く訓練を受けた人間の脳より何倍も弱い。
このことから、一つの簡単な結論が導き出されます。一人のトレーダーがアルゴリズムのジャンク取引に時間を費やす意味はなく、手動取引の問題を解決するために自分自身の「ニューロネット」を鍛える（＋MQL5や他のプラットフォームでドライバー/スキャナーや他のサポートアルゴリズムを開発する）だけです。これは、金融市場の剣闘士たちが、お金のために練習し、戦う姿である。
私について：5年間のアルゴ研究を経て、昨年夏にこの結論に至り、今は脳トレ＋バックオフィスシステム（マーケットスキャン、リスク管理など）の開発に全力を注いでいます。今のところWOWな結果は出ていませんが、学習、コーチング→トレード、自分の失敗を把握し、またトレードというこのルートでやっています。今のところ唯一の欠点は、アルコールを完全に断たなければならないことです。
重要なのは2点です。
1)定義によれば、ロボグリアルを見つけようとする個人的な強迫観念があるにもかかわらず、個人が自宅で開発した、あるいは開発する可能性のある「自家製」ロボットは、現実には 、何百人もの創造的数学者、戦略家、プログラマーが働く大規模トレーディングファンドや投資会社（ゴールドマンサックス、ブラックロックなど）の自動・半自動取引システムより数百倍弱い のである。したがって、ロボット同士の競争では、「群衆」アルゴトレーダーは常に負けることになる（彼らのロボ戦略の結果は、ニューラルネットワークによって近似的に計算され、ちょうど自律的な意思決定を行うギャンブルトレーダーの行動のようなものです）。
2) 職人型ロボットは、ニュースや取引ファンドの取引によって発生する動的な計算問題を解く訓練を受けた人間の脳より何倍も弱い。
このことから、一つの簡単な結論が導き出されます。一人のトレーダーがアルゴジョビングに時間を費やす意味はなく、手動取引の問題を解決するために自分自身の「ニューロネット」を訓練する（＋MQL5や他のプラットフォームでドライバー/スキャナーや他のサポートアルゴリズムを開発する）だけでいいのです。これは、金融市場の剣闘士たちが、お金のために訓練し、戦う姿である。
私について： 5年間のアルゴサーチの後、昨年の夏にこの 結論に達し、現在は自分の脳のコーチングとバックオフィスシステム（マーケットスキャン、リスクマネジメントなど）の開発に完全に集中しています。今のところWOWな結果は出ていませんが、学習、コーチング→トレード、自分の失敗を把握し、またトレードというこのルートでやっています。今のところ唯一の欠点は、アルコールを完全に断たなければならないことです。
その定義は 何ですか？）
と、「ファンドとハウス」の比較 基準や TCは？
あなたについて： 疲労とフラストレーションでしょうか。
面白い考察ですね。
諾う
ここで理解しておきたいのは、2つのことです。
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私について：5年間のアルゴサーチの末、昨年夏にこの結論に至り、今は脳内コーチング＋バックオフィスシステム（マーケットスキャン、リスク管理等）の開発に全力を注いでいます。今のところWOWな結果は出ていませんが、学習、コーチング→トレード、自分の失敗を把握し、またトレードというこのルートでやっています。今のところ唯一の欠点は、アルコールを完全に断たなければならないことです。
5年後にはアルゴの 研究に戻っている可能性も十分あります）。
5年後にはアルゴの 研究に戻っている可能性も十分ある）。
ノー
それはデメリットとは言えないとさえ言えます。
冷静な頭脳、100％働く脳からの新鮮な発想。
は正しいことをする。
ノー
それはマイナスではないとさえ言えるでしょう。
冷静な頭脳、100％働く脳からの新鮮な発想。
その通りです。
デメリットは、常にモニターの前に張り付いていなければならないので、遅かれ早かれ飽きるということです。
デメリットは、ずっとモニターに張り付いていなければならないので、遅かれ早かれ飽きてしまうことです。
ここで、2つの点を理解することが重要である。
1) 定義によれば、ロボグリアルを見つけようとする個人的な強迫観念があるにもかかわらず、個人が自宅で開発した、あるいは開発する可能性のある「自家製」ロボットは、現実には、何百人もの創造的数学者、戦略家、プログラマーが働く大規模トレーディングファンドや投資会社（ゴールドマンサックス、ブラックロックなど）の自動・半自動取引システムより数百倍弱いのである。したがって、ロボット同士の競争では、「群衆」アルゴトレーダーは常に負けることになります（ロボ戦略の結果は、ニューラルネットワークによって近似的に計算され、独立した意思決定を行うギャンブルトレーダーの行動と同じです）。
2) 職人型ロボットは、ニュースや取引ファンドの取引によって発生する動的な計算問題を解く訓練を受けた人間の脳より何倍も弱い。
このことから、一つの簡単な結論が導き出されます。一人のトレーダーがアルゴリズムのジャンク取引に時間を費やす意味はなく、手動取引の問題を解決するために自分自身の「ニューロネット」を鍛える（＋MQL5や他のプラットフォームでドライバー/スキャナーや他のサポートアルゴリズムを開発する）だけです。これは、金融市場の剣闘士たちが、お金のために訓練し、戦う姿である。
私について：5年間のアルゴ研究を経て、昨年夏にこの結論に至り、今は脳トレ＋バックオフィスシステム（マーケットスキャン、リスク管理など）の開発に全力を注いでいます。今のところWOWな結果は出ていませんが、学習、コーチング→トレード、自分の失敗を把握し、またトレードというこのルートでやっています。今のところ唯一の欠点は、アルコールを完全に断たなければならないことです。