상인의 자기기만: 포워드에 대한 불신. - 페이지 17

 
Avals :

그것은 모두 정교한 커브 피팅입니다. 그러한 주제가 수익성이 있었다면 대규모 자금의 슈퍼 자원을 사용하여 많은 퀀트와 경쟁해야 했습니다. 거기에는 물고기가 없습니다) 인공 지능을 만들지 않는 한))

흥미롭게도, 대규모 펀드의 퀀트 및 수퍼 리소스에 대해 어떻게 알 수 있습니까? 그런 펀드에서 일합니까? 그들에게는 모든 것이 더 산만합니다. 나는 한도가 있어서 그것을 사서 보관합니다. 그리고 인공 지능은 옵션을 생성하는 데 필요하지 않습니다. 우리는 매우 간단한 알고리즘이 필요합니다. 특히 MT 솔루션 세트는 비록 작지는 않지만 상당히 제한적이기 때문입니다.
 
Yuri Evseenkov :
그 작업은 나에게 매우 자원 집약적인 것 같다. 자체 테스터가 있습니까 아니면 일반 테스터를 사용합니까?
예, 일반 MT 테스터, 단순히 자동 테스터에 의해 제어됩니다. 컴퓨터 코어 10개 외에는 특별한 자원이 없습니다. 원하는 만큼 옵션을 로드할 수 있습니다. 또 다른 문제는 포워드의 결과가 여전히 독립적으로 분석되어야 한다는 것입니다. 그러나 이 부분도 자동화하면 "벽돌"에서 조언자를 조각하고 피드백 원칙에 따라 이러한 옵션에 대한 진화를 정렬하는 프로그램을 작성할 수 있습니다. 지금까지의 문제는 실행 결과를 별도의 파일에 쓸 수 없다는 것입니다. 더 정확하게는 리모콘을 사용할 수 있지만 이것은 손이 많이 가는 글쓰기이고 아직까지 그렇게 급하게 필요한 것은 없습니다.
 
Youri Tarshecki :
흥미롭게도, 대규모 펀드의 퀀트 및 수퍼 리소스에 대해 어떻게 알 수 있습니까? 그런 펀드에서 일합니까? 그들에게는 모든 것이 더 산만합니다. 나는 한도가 있어서 그것을 사서 보관합니다. 그리고 인공 지능은 옵션을 생성하는 데 필요하지 않습니다. 우리는 매우 간단한 알고리즘이 필요합니다. 특히 MT 솔루션 세트는 비록 작지는 않지만 상당히 제한적이기 때문입니다.
그곳에서 일하는 사람들과 이야기
 
Avals :
그곳에서 일하는 사람들과 이야기
그리고 그들은 이러한 슈퍼 리소스를 어떻게 사용합니까?
 
Youri Tarshecki :
그리고 그들은 이러한 슈퍼 리소스를 어떻게 사용합니까?

다르게))

내 말은, 수익성 있는 전략의 자동 생성 또는 자동 적응이라는 아이디어는 다양한 수준의 곡선형 괴물로 이어집니다.

최적화는 자동 생성이나 자동 적응이 아닌 시장 조사 도구로 적합합니다. 임하

 
Avals :

다르게))

내 말은, 수익성 있는 전략의 자동 생성 또는 자동 적응이라는 아이디어는 다양한 수준의 곡선형 괴물로 이어집니다.

최적화는 자동 생성이나 자동 적응이 아닌 시장 조사 도구로 적합합니다. 임하

다시 말하지만, 이것을 피팅 수신기와 혼동합니다. 노동의 기계화는 결코 불리한 것이 아니며 이것은 객관적인 과정이며 어떤 아이디어가 공식화 될 수 있다면 조만간 기계가 할 것입니다.