트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 1915

 
예브게니 듀카 :
네 쌍의 움직임을 예측하는 신경망을 4개월 동안 운영해 왔습니다. 품질은 이미 어떤 지표보다 높으며 모든 것을 공개적으로 보여줍니다. 나는 링크를 줄 수 없습니다. 그렇지 않으면 거기에 몇 가지 유료 서비스가 있기 때문에 관리자가 다시 히스테리 할 것입니다. 그러나 어쨌든 이것은 실제 신경망이고 실제로 무언가를 보고 예측합니다.
무언가를 팔고 그를 위해 황금 알을 낳는 것은이 닭이라고 말하는 사람 - ...........
 
레나트 아크티아모프 :
무언가를 팔고 그를 위해 황금 알을 낳는 것은이 닭이라고 말하는 사람 - ...........
그리고 나는 이미 이번에는 아무도 나에게 돌을 던지지 않을 것이라고 생각했습니다))
연구와 제품 판매는 양립할 수 없습니까?
 
예브게니 듀카 :
그리고 나는 이미 이번에는 아무도 나에게 돌을 던지지 않을 것이라고 생각했습니다))
연구와 제품 판매는 양립할 수 없습니까?

정상적인 제품은 표시조차 하지 않습니다

;)

 
mytarmailS :

뉴런과 적응 필터링 및 스펙트럼 분석이 있으며 교사가 교사인 Q-학습 및 클러스터링 및 교육이 있으며, 자신이 입력할 그래프의 포인트를 직접 찔러 오류의 경우 로봇을 처벌합니다. 로봇은 적응력이 있으며 새로운 지식을 습득하고 필요한 경우 오래된 지식을 잊어버립니다. 다른 동물이 있습니다.

잊어버릴 줄 아는 네트워크란? 그는 무엇을 근거로 잊습니까?

 
도서관 :

잊어버릴 줄 아는 네트워크란? 그는 무엇을 근거로 잊습니까?

나는 한 로봇에 많은 알고리즘이 있다고 썼는데, 지금 어떤 네트워크가 있고 그것이 메모리를 담당하는지 여부를 어떻게 알 수 있습니까?

SOINN 네트워크도 MGUA의 원리로 한번 써봤는데 거기에서 어떤 맥락에서 사용했는지 모르겠음

https://habr.com/en/post/192978/


)) 여기 아무도 그런 네트워크에 대해 들어 본 적이 없다고 확신합니다. 이미 15년이 되었습니다.

Алгоритм Self-Organizing Incremental Neural Network (SOINN)
Алгоритм Self-Organizing Incremental Neural Network (SOINN)
  • habr.com
Одной из задач обучения без учителя является задача нахождения топологической структуры, которая наиболее точно отражает топологию распределения входных данных. Существует несколько подходов решения этой задачи. Например, алгоритм Самоорганизующихся Карт Кохонена является методом проецирования многомерного пространства в пространство с более...
 
Viktar DayTrader :

당신의 성배를 잠식하지 않고.) 질문이 있습니다. 신경망은 (예를 들어) 통화(예를 들어)의 특정 금액(가격에 영향을 미침)을 사거나 팔려는 은행의 욕구를 어떻게 예측할 것입니까? 은행은 종종 어떤 주문을 실행할지, 어떤 클라이언트를 실행할지 스스로 알지 못하지만 여기에서는 신경망이 이미 모든 것을 알고 있습니다.) 모든 신경망은 이러한 방향으로만 관성을 포착할 수 있습니다. 이때는 투기량이 실현되고 가격이 적극적으로 그러나 신경망은 가격(가격 동인)을 변경할 참가자의 입장이 정확한 순간을 표시하지 않지만 이것이 필수는 아니지만 - 가격 동인과 그 방향을 결정하는 방법을 안다면 99%, 그러면 거래가 항상 구현되기 전에 이루어지며 안정적인 수익을 얻을 수 있습니다. 우리 회사에도 알고리즘 거래 부서가 있지만 이것은 매우 빠른 스캘핑에 더 적합합니다. 신경망은 또한 hft 로봇 알고리즘의 관성을 포착하고 분석에 따라 우리 로봇은 hft를 완전히 복사하여 거래를 합니다(이것은 특정 시장 및 상품) . 주요 거래는 손으로 구식 방식으로 진행됩니다. 가격 동인을 예측할 수 없기 때문에(예, 필요하지 않음) 볼 수만 있습니다 = 이것이 방향을 바꾸기 전에 차가 방향 신호를 표시하는 방법입니다( 신경망이 이 차량이나 다른 차량의 방향 지시등을 켜는 시점을 예측할 수 없다는 점을 이해하고 있습니다.) 따라서 기계 학습의 성공과 번영을 기원합니다)

Maitrade라고 들어보셨나요? 그는 얼마나 옳습니까? 고맙습니다.

 
mytarmailS :

보시다시피 클래스로 나눌 수 없으므로 대상이 기호이거나 모두 함께))))

그림 2와 3은 흥미롭고 파란색은 거의 완전히 동일한 클러스터에 있습니다.
 
Viktar DayTrader :
당신은 정말 훌륭합니다. 대부분의 네트워크 개발자의 문제는 가격 변동을 예측하도록 네트워크를 가르친다는 것입니다. 동시에 그들은 시장이 혼돈과 거리가 멀다는 것을 알기 때문에 시장의 역학을 제대로 이해하지 못합니다. 가격을 변경하는 사람과 방법을 알아야 하고, 가격을 변경하는 사람의 작업을 볼 수 있도록 네트워크를 이미 가르쳐야 합니다. 모든 것이 간단하고 당신은 왕에 있습니다. 네트워크 쓰레기를 입력으로 제공하면 쓰레기가 출력으로 제공됩니다. 지표나 다른 쓰레기가 필요하지 않습니다. 가격을 변경하기 위해 어떤 위치가 실제로 취해졌는지, 가격이 어떻게 작용하는지, 이 모든 메커니즘이 어떻게 발생하는지 알려줄 사람을 찾으십시오. 이러한 변화를 볼 수 있도록 네트워크를 훈련하고 전 세계가 당신의 발 앞에 있습니다.

+1000% 아주 아주 건전한 생각.

 
Viktar DayTrader :
당신은 정말 훌륭합니다. 대부분의 네트워크 개발자의 문제는 가격 변동을 예측하도록 네트워크를 가르친다는 것입니다. 동시에 그들은 시장이 혼돈과 거리가 멀다는 것을 알기 때문에 시장의 역학을 제대로 이해하지 못합니다. 가격을 변경하는 사람과 방법을 알아야 하고, 가격을 변경하는 사람의 작업을 볼 수 있도록 네트워크를 이미 가르쳐야 합니다. 모든 것이 간단하고 당신은 왕에 있습니다. 네트워크 쓰레기를 입력으로 제공하면 쓰레기가 출력으로 제공됩니다. 지표나 다른 쓰레기가 필요하지 않습니다. 가격을 변경하기 위해 어떤 위치가 실제로 취해졌는지, 가격이 어떻게 작용하는지, 이 모든 메커니즘이 어떻게 발생하는지 알려줄 사람을 찾으십시오. 이러한 변화를 볼 수 있도록 네트워크를 훈련하고 전 세계가 당신의 발 앞에 있습니다.
이것을 시도했다면 예를 들어주세요
 
mytarmailS :

아아아아아, 네 생각은 이해했어...

들어봐, 내가 너에게 무례하게 대해서 미안하다 때로는 전혀 그렇지 않다

여기 내 대답이 있습니다. 무조건 시각적으로 한 순간을 화나게 한다. 하지만 신경쓰지 마세요. 중요한 것은 스토리의 본질이지, 모양이나 소리가 얼마나 이상할 수 있는지가 아니라... 그냥 참고하세요. 예, 저도 그렇게 생각합니다. 그리고 예, 나는 100% 결과를 가지고 있지 않습니다. 이 이해의 일반적인 의미에서 55%를 넘지 않습니다 :-))))

Ответ
Ответ
  • 2020.07.25
  • www.youtube.com
Не судите строго :-)