記事「取引におけるニューラルネットワーク：TEMPO法の実践結果」についてのディスカッション

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新しい記事「取引におけるニューラルネットワーク：TEMPO法の実践結果」はパブリッシュされました:

TEMPO法について引き続き学習します。この記事では、実際の履歴データに対する提案されたアプローチの実際の有効性を評価します。

TEMPO法は、事前に訓練された言語モデルの使用に基づいて構築されています。特に、この手法の著者は、実験で事前訓練済みのGPT-2を使用しています。このアプローチの主なアイデアは、予備訓練中に得られたモデルの知識を使用して時系列を予測することにあります。もちろん、ここで、スピーチと時系列の間に、明らかではない類似点を描くことは価値があります。本質的に、スピーチとは文字を使用して記録された音の時系列です。句読点によって異なるイントネーションが伝えられます。

GPT-2などの大規模言語モデル(LLM)は、大規模なデータセット（多くの場合、複数の言語）で事前訓練され、時系列予測に使用したい単語の時間的シーケンスにおける多数の異なる依存関係を学習しました。しかし、文字や単語の順序は、分析対象の時系列データとは大きく異なります。私たちは常に、あらゆるモデルを正しく動作させるためには、訓練データセットとテストデータセット内のデータの分布を維持することが非常に重要であると述べてきました。これは、モデルの操作中に分析されるデータにも関係します。どのような言語モデルも、私たちが慣れ親しんでいる純粋な形式のテキストでは機能しません。まず、埋め込み（エンコード）段階を経て、テキストが特定の数値コード（非表示状態）に変換されます。次に、モデルはこのエンコードされたデータに対して動作し、出力段階で後続の文字と句読点の確率を生成します。最も可能性の高い銘柄を使用して、人間が読めるテキストが構築されます。

TEMPO法はこの特性を活用します。時系列予測モデルの訓練プロセス中、言語モデルのパラメータは「固定」され、モデルと互換性のある埋め込みへの元のデータの変換パラメータが最適化されます。TEMPO法の著者は、モデルが有用な情報に最大限にアクセスできるようにするための包括的なアプローチを提案しています。まず、分析された時系列は、トレンド、季節性などの基本的な要素に分解されます。次に、各成分はセグメント化され、言語モデルが解釈できる埋め込みに変換されます。モデルを望ましい方向（トレンドや季節性の分析など）にさらに導くために、著者らは「ソフトプロンプト」のシステムを導入しています。

作者: Dmitriy Gizlyk

 
ドミトリーは、「ニューラルネットワークはシンプルである」 シリーズで100回近く理論的なくだりを書いた後、ついに、トレーディングで実際に応用できるニューラルネットワークに進む力を見つけた。
私たちは、MQがテスト結果を 添付した取引戦略を改善する方法の実践例のないニューラルネットワークの記事にお金を払うのをやめてくれることを願うばかりである。
 
Sergei Lebedev テスト結果を 添付した取引戦略を改善する方法の実践例のないニューラルネットワークの記事にお金を払うのをやめてくれることを願うばかりである。

あなたは間違っている、100*$200==$20000、大儲けだ！そして、皆さんはオタクで、FX、トレード、ストラテジー......について泣き言を言っている。あとは、このストラテジーをMQL5のシグナルに載せて、少なくとも一人が登録するかどうか賭けるだけだ。

提案について-私は、作者がシグナルを開始し、少なくとも1ヶ月は結果を示すべきだということまで拡張したい。最近、このサイトは大量の空記事で溢れている。((:

 
Alexey Volchanskiy #:

あなたは間違っている、100*$200==$20000、大儲けだ！

その通りだ。一方では、あなた自身が少なくとも1つの記事を書いて、人件費と複雑さのレベルを理解する...。古典的な言葉だが、口は災いの元だ。
 
Denis Kirichenko #:
そうですね。一方では、あなた自身が少なくとも1つの記事を書いて、人件費と複雑さのレベルを理解する......。古典的なことわざにあるように、口は災いの元...。

そして、この複雑さが何の役に立つのか？

このような記事に費やした時間を誰が返してくれるのか？

FXの話であって、ロボットの話ではない。

 
Ivan Butko #:

そして、この複雑さが何の役に立つのか？

このような記事に費やした時間を誰が返してくれるのか？

FXの話であって、ロボットの話ではない。

何を良い使い方と呼ぶかによる。著者が記事の中で聖杯を分かち合っていると考えるなら、おそらくそうだろう。しかし、もしあなたがこの記事をある市場アイデアの源であり、発展させるものだと考えるのであれば、この記事には生きる権利があるかもしれない。
この記事は、FXとロボット工学の両方について書かれている。記事へのタグは異なる。
時間がプーシキンを返すだろう。そして真面目な話、アンドレイ・アルシャビンは間違っているというよりむしろ正しかった。
 
Denis Kirichenko #:
あなたが厚いと呼ぶものに依存します。あなたが記事の中で著者が聖杯を共有していると思うなら、おそらくはい、使用はありません....しかし、もしあなたがその記事を、ある市場アイデアの源であり発展形であると考えるなら、それは生きる権利があるかもしれない......。
これは、FXとロボット工学の両方に関するものである。記事へのタグは異なってもよい。
時間はプーシキンを返すだろう。そして真面目な話、アンドレイ・アルシャビンは間違っているというよりむしろ正しかった。

ユーザーに対する姿勢

明らかに

 
Ivan Butko #:

ユーザーに対する姿勢

明確に

作者に借りがあると思っている人にだけ......。私はどちらかというと読者ですが。そして、私自身は超連載記事のいくつかは好きではない......。
 
Denis Kirichenko #:
作者に借りがあると思っている人たちだけに......。



でも、なぜかみんな引っかかる。


「...このモデルは利益を生み出すことができる」みたいなトリガーやあからさまな動機が記事になければ、それでいいのだ。

、未検証の情報が操作されたとしても、それは我々の問題ではない。


最初のユーザーが批判で追放されたことを考えると、私もいい加減終わりにしよう。反論があれば反論すればいい。
 
Ivan Butko #:

......記事に「......このモデルは利益を生み出すことができる」といったトリガーやあからさまな動機が含まれていなければ、それでいいのだ。

、未検証の情報を操作するのであれば、それは我々の問題ではない。

この場合、私はあなたの味方だ。しかし、読者は買い手ではない（記事にお金を払っていない）ので、MKにも疑問がある。
一般的に、私が気づいた限りでは、まともな著者は、記事の材料はAS ISであり、将来の利益を保証するものではありません絶望的なフリーローダーのためのカプセルに書いている...
 

コメント欄のドミトリーの記事の下で、私は彼にエキスパートアドバイザーのトレーニングについて特別に記事を書く ように頼んだ。ドミトリーは、どの記事からどのモデルを取り出して、どのようにそれを教えるかを記事で完全に説明することができる。ゼロから結果まで、詳細に、すべてのニュアンスで。何を見るべきか、どのような順序で教えるか、何回教えるか、どのような機材で教えるか、学べない場合はどうするか、どのような間違いを見るか。ここには、"for dummies "のスタイルでトレーニングについてできるだけ詳しく書かれている。しかし、ドミトリーはなぜかこの要望を無視したのか、あるいは気づかなかったのか、今までそのような記事を書いていない。多くの人が彼に感謝すると思う。

ドミトリー、そのような記事を書いてください。

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