Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2024
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
Ninguém dá subsídios para bots forex
As tarefas lá são mais solvíveis, e os especialistas locais em IA têm experiência em tarefas mais complexas ou mesmo insolúveis. Será mais fácil com tarefas simples.
Há tarefas para reconhecimento de áudio, foto e vídeo, realização de diagnósticos baseados em sintomas, controle de robôs e enxames de robôs, etc.
O bot pagará por si mesmo se for eficaz.
As tarefas lá são mais resolúveis, e as pessoas da IA local têm experiência em tarefas mais complexas ou mesmo insolúveis. Será mais fácil com tarefas simples.
Há tarefas para reconhecimento de áudio, foto e vídeo, realização de diagnósticos baseados em sintomas, controle de robôs e enxames de robôs, etc.
Hoje em dia, há poucos bons profissionais. Chegou ao ponto de que, para conseguir um bom emprego na SIBUR (inclusive em TI), basta passar um teste iq :D
Há muito poucas pessoas boas no momento. Chegou ao ponto de que, para conseguir um bom emprego na SIBUR (inclusive em TI), basta passar um teste de QI :D
Existe outra opção - tornar-se bolseiro)).
Se alguém tiver idéias para IA ou outros projetos digitais que possam estar em demanda real e houver previsão de clientes/mercados de vendas, uma subvenção inicial de até 3 milhões de rublos com a possibilidade de pagar funcionários até 100.000 rublos por mês poderia ser obtida.
Como resultado, o objecto de propriedade intelectual (programa, invenção, etc.) deve ser registado
https://ит-гранты.рф/
Apenas para relatórios, aprovações, avaliação, plano de negócios, etc., o papel terá de ser gasto um monte ou até mais)
Áreas prioritárias:
Vê como eu vejo o problema...
Eu vejo os dados como "fatias" de observações, e nem sempre do mesmo comprimento.
Dentro destas "fatias" há números de cluster, o número de cluster pode ser interpretado como um estado, ou melhor, algum evento...
O evento em si não significa nada , a seqüência correta de eventos é importante + é preciso lembrar que 99% dos eventos são lixo gerado por nós mesmos.
Então vamos assumir que o mercado tem uma sequência vencedora de eventos (numa pilha de lixo) como "1" - "2" - "3" - "SIM".
Isto é o que eu entendo por "café feito".
"1"- deitar água, "2" - calor "3"... ...e assim por diante... Obviamente, a sequência tem de estar certa.
Os dados têm este aspecto, mas as linhas serão muito mais longas.
Então, estou a trabalhar num algoritmo que vai procurar essas sequências escondidas no ruído...
Então, perguntas para ti.
O RNN pode encontrar isto no barulho?
e o RNN pode tomar vetores de diferentes comprimentos como entrada?
Acho que o barulho aqui é demais para as redes, mesmo as mais fixes como a ltsm,gru, pois elas trabalham com textos, e não há barulho nenhum...
Talvez eu esteja a reinventar a roda?
Vê como eu vejo o problema...
Eu vejo os dados como "fatias" de observações, e nem sempre do mesmo comprimento.
Dentro destas "fatias" estão os números de cluster, o número de cluster pode ser interpretado como um estado, ou melhor, um evento...
O evento em si não significa nada , a seqüência correta de eventos é importante + é preciso lembrar que 99% dos eventos são lixo gerado por nós mesmos.
Então vamos assumir que o mercado tem uma sequência vencedora de eventos (numa pilha de lixo) como "1" - "2" - "3" - "SIM".
Isto é o que eu entendo por "café feito".
"1"- deitar água, "2" - calor "3"... ...e assim por diante... Obviamente, a sequência tem de estar certa.
Os dados têm este aspecto, mas as linhas serão muito mais longas.
(Ainda não consigo perceber que merda se passa)
As fotos também não funcionam.
Sim, mais ou menos assim. A sequência de eventos condicionais, precisa de memória. Mas nós reduzimos o número de eventos agrupando-os em alguns eventos alternados.
obtemos uma função do tipo Booleano 000011010110011 onde 0 e 1 são eventos alternados. Onde o input é uma série de n-eventos, nós prevemos o próximo. Mas isto requer uma malha de recorrência, não clássica. É possível fazer mais aglomerados do que 2As fotos não funcionam, também não funcionou.
Basta clicar na imagem, há mais algumas palavras no fundo.
Mas nós reduzimos o número de eventos agrupando-os em vários eventos alternados.
Tais perguntas para você
O RNN pode encontrar isto em ruído?
e o RNN pode tomar vetores de diferentes comprimentos como entrada?
Acho que o barulho aqui é demais para as redes, mesmo as mais fixes como a ltsm,gru, já que trabalham com textos, e não há barulho nenhum...
Talvez eu esteja a reinventar a roda.
O ruído deve ser removido através da camada de agregação
pode ter vetores de diferentes comprimentos (não o fiz, mas sei que é possível), mas se a camada de agrupamento for usada, então a questão está fora de questão
o ruído deve ser removido através da camada de agregação
ruído , são os aglomerados que são inúteis.
1 22 44 55 42 2 54 65 23 75 3 53 76 43 "SIM
Você vai descobrir que eles são inúteis e supérfluos apenas depois de aprender, mas enquanto isso eles se intrometem no caminho da aprendizagem.
ruído , é um aglomerado de barulho.
1 22 44 55 42 2 54 65 23 75 3 53 76 43 "SIM
nenhum aglomerado inútil