INTELIGÊNCIA NATURAL como base de um sistema comercial - página 2
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Minha pergunta é formulada da seguinte forma:
É possível treinar o cérebro (digo exageradamente) sobre dados históricos para fins preditivos? Ou seja, aprender o que muitos programadores e matemáticos tentam ensinar à ANN. Aprendendo pelos mesmos métodos (mas em um plano diferente).
Há várias formas de consciência: física, astral, mental, búdica, neurvânica.
Apenas as três primeiras formas de consciência podem ser adequadamente consideradas; formas mais elevadas só podem ser nomeadas.
Cada forma de consciência é baseada em uma relação com o próprio corpo e uma relação com o nível correspondente de realidade.
Existem níveis de realidade física, astral, mental, etc. Cada nível superior de realidade é uma base física (cósmica), um material de construção para os níveis inferiores de realidade. Por exemplo, o nível físico é baseado no nível astral, que por sua vez é baseado no nível mental, etc.
Toda pessoa normal tem uma consciência física e percebe adequadamente seu corpo. A consciência física é limitada (fundamentalmente, por sua essência) a um certo conjunto de noções, dentro do qual se estabelecem relações com a realidade física.
O nível astral da realidade é um conjunto de sentimentos e emoções. Esta definição é muito incomum, portanto pode parecer fictícia à primeira vista, mas na verdade os sentimentos e emoções fazem parte do universo e são parte da realidade objetiva universal.
A consciência astral é aquela na qual não se tem consciência do corpo físico e (dependendo da experiência) percebe os objetos astrais - o lado sensual e emocional deles - até certo ponto adequadamente. A consciência astral é muito instável. a consciência do corpo físico durante a consciência astral leva à transição para a consciência física (99,9% dos casos) ou para a consciência mental (sob condição de controle total das emoções, que já é uma manifestação das propriedades da consciência mental).
A realidade mental são pensamentos e intenções. Um homem que alcançou a consciência mental supera completamente as contradições entre sua mente e a realidade mental, e pode livremente (fora das restrições da consciência física e da realidade física) realizar qualquer ação no nível físico da realidade (sobre a realidade física). Um nível de consciência tão elevado não foi alcançado por quase ninguém.
A antecipação é possível na consciência astral (cerca de 1-30 dias), mas a consciência astral é como se estivesse em antífase com a consciência física. Ou seja, para usar o conhecimento adquirido durante o AS, é necessário retornar ao FS, mas aos primeiros sinais de manifestação do FS a memória da experiência do AS desaparece imediatamente (como o sono pela manhã). Para a antecipação confiante é necessário o MS, no qual se percebe adequadamente seu corpo físico, que pode agir assim como qualquer outro objeto físico.
Se uma pessoa alcançou a EM, então todo tipo de bobagem como o conhecimento prévio sobre Forex, para ela não é nem um pequeno jogo, mas simplesmente o estado do ambiente, ou seja, é acessível da mesma forma que para um homem comum olhando para um desenho na cerca ou leitura (percepção direta). Uma pessoa que tenha atingido a EM tem qualitativamente maiores possibilidades à sua disposição.
A transição para uma forma mais elevada de consciência é alcançada quebrando as contradições com o meio ambiente e com o próprio corpo físico. Mais perto, a consciência astral é mais possível, porque durante o sono um homem rompe naturalmente os laços com seu corpo físico (não o percebe de forma alguma). E a transição para a consciência mental só é possível cortando completamente as contradições com as próprias emoções e sentimentos (controle sobre eles). Isto significa que antes de pensar em uma transição para a consciência mental, é preciso se livrar completamente dos interesses no nível da consciência física (na terminologia do CC - para limpar o tonal). Este processo é semelhante ao crescimento. Antes de crescer (adquirir um novo conjunto de noções e valores) uma pessoa tem que perder o interesse no atual conjunto de valores e percepções do universo. Por exemplo, antes de poder dirigir uma motocicleta, é preciso perder o interesse no balde e na pá no poço de areia familiar.
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Então...
Para obter resultados confiantes em forex, é preciso entrar na consciência mental. Mas uma pessoa comum não pode fazê-lo, porque é preciso desistir (todos!) dos interesses atuais (incluindo e sobretudo os ganhos no Forex).
Com a consciência física, isto só é possível se tanto as possibilidades como as propriedades da própria consciência física forem utilizadas para alcançar a felicidade. Teoricamente, se se restringir completamente o acesso de todas as informações supérfluas ao cérebro do corpo físico, o cérebro começará a trabalhar dentro dos limites estabelecidos e poderá produzir alguns resultados. Mas esses resultados serão menores, quanto mais informações estranhas (pensamentos sobre como gastar a renda obtida e sentimentos de ganhos e fracassos) serão.
Se o colocarmos em termos simples, seria sentar na frente do monitor 24 horas por dia, não pensar em mais nada (esquecer família, trabalho, primavera, amigos, planos, deixar de se preocupar com sua aparência, alimentação, saúde...).
Você pode conseguir o que quer agora, mas vai querer o que conseguir mais tarde, por esse preço...
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Positivo.
Aprendizagem. Ler, estar interessado, pensar, desenvolver.
A resposta curta é Sim. Para a resposta longa, veja o livro de Schwager The New Market Wizards. Conversas com os melhores comerciantes da América. Terceira parte. O silêncio das "tartarugas".
Em segundo lugar, provavelmente não coloquei minha pergunta com precisão suficiente.
Estou interessado em formalizar (não me refiro à programação) o algoritmo de aprendizagem do cérebro através da visualização dos dados em sua representação direta (neste caso, em forma gráfica).
Deixe-me citar como exemplo uma citação do livro "Neurocomputer Engineering: Theory and Practice", de F. Wasserman:
"Cognitron e neocognitron".
As pessoas resolvem problemas complexos de reconhecimento de padrões com desconcertante facilidade. Uma criança de dois anos de idade discerne sem esforço aparente os milhares de rostos e outros objetos que compõem seu ambiente, apesar das mudanças na distância, rotação, perspectiva e iluminação.
Pode parecer que o estudo dessas habilidades inatas deve fazer com que seja uma tarefa simples desenvolver um computador que replica as habilidades de reconhecimento dos humanos. Nada poderia estar mais longe da verdade. As semelhanças e diferenças nos padrões que são óbvias para os seres humanos têm surpreendido até agora até mesmo os mais sofisticados sistemas de reconhecimento de computadores. Inúmeras aplicações importantes nas quais os computadores podem substituir os humanos em trabalhos perigosos, aborrecidos ou desagradáveis permanecem, assim, além de suas capacidades atuais.
O reconhecimento de padrões de computador é mais uma arte; a ciência está limitada à disponibilidade de algumas técnicas com relativamente pouco uso na prática. Um engenheiro que projeta um sistema genérico de reconhecimento de padrões geralmente começa com o reconhecimento de impressão. Essas técnicas são freqüentemente inadequadas à tarefa, e os esforços do desenvolvedor são rapidamente reduzidos ao desenvolvimento de algoritmos que são estritamente específicos para a tarefa em questão.
Normalmente o objetivo de projetar sistemas de reconhecimento de padrões é otimizar seu desempenho em relação a um conjunto de padrões de amostra. Muito freqüentemente o desenvolvedor completa esta tarefa encontrando uma nova imagem, aproximadamente similar, que leva à conclusão sem sucesso dos algoritmos. Este processo pode continuar indefinidamente, nunca resultando em uma solução estável o suficiente para replicar o processo perceptivo humano que avalia a qualidade do funcionamento do sistema.
Felizmente, temos provas existentes de que o problema pode ser resolvido: este é o sistema perceptual humano. Dados os sucessos limitados alcançados pela busca da autoinvenção, parece bastante lógico voltar aos modelos biológicos (exatamente modelos biológicos, Implx) e tentar determinar como eles funcionam tão bem... (e não apenas defini-los, mas utilizá-los para certos fins, Implx)".
Embora o texto citado se refira às ANNs e aos métodos de seu desenvolvimento (em particular os modelos biológicos são vistos como objeto de estudo), há uma reflexão no texto sobre o cérebro humano e suas capacidades. Se este artigo considera o cérebro como um modelo para modelagem (no entanto, não totalmente modelado e é pouco provável que possa fazê-lo em breve (devido à sua complexidade)), então por que não aproveitar o potencial que ele oferece?
Obrigado.
Rebus- o que se entende por "lógica de dois níveis"? Que o neurônio ou funciona ou não?
Infelizmente (ou vice versa :), as redes neurais não encontraram uma aplicação decente por uma razão muito simples. O fato é que pesquisas recentes mostraram que o neurônio cérebro humano funciona de acordo com uma lógica de cinco níveis. Antes, acreditava-se (e isso formou uma base para o desenvolvimento da NS) que a lógica é de dois níveis. Mas somente a medula espinhal funciona com lógica de dois níveis. Como resultado, todos os computadores até agora projetados permanecerão para sempre no nível de inteligência da medula espinhal. O mesmo se aplica a NS de dois níveis.
Portanto, vamos esperar por desenvolvimentos em cinco níveis :)
Mas ainda é útil para ler livros :)
É possível treinar o cérebro (digo exageradamente) sobre dados históricos para fins preditivos? Ou seja, aprender o que muitos programadores e matemáticos tentam ensinar à ANN. Treinamento com os mesmos métodos (mas em um plano diferente).
Exatamente. Se você ler a primeira frase com atenção, há uma comparação com a ANN. Então a contra-questão é: Que cérebro treinar? O cérebro ou a medula espinhal? É exatamente isso que eu quero dizer. Apenas tendo uma visão mais ampla :)
O algoritmo básico de aprendizagem é a repetição.
Se este é o principal algoritmo, quais são os algoritmos "não-mainstream"?
O algoritmo básico de aprendizagem é a repetição.
Se este é o principal algoritmo, quais são os algoritmos "não-mainstream"?
Vamos começar usando a linguagem humana)) Eu entendo que você quer aprender como memorizar séries numéricas longas?
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Vamos começar usando a linguagem humana)) Eu entendo que você quer aprender como memorizar séries numéricas longas?
Considerando a redação de seu login e a representação gráfica de seu avatar, podemos concluir que você pode ser um programador. Então eu não entendo porque me expresso em uma "linguagem não humana", usando noções tão comuns como "formalização", "algoritmo". Quem, se não você, deveria ser perfeitamente claro sobre tudo isso?
Criei este tema exclusivamente a partir da consideração de uma oportunidade de consideração de uma questão de aplicabilidade do conhecimento teórico na prática com o objetivo de encontrar a verdade (ou de aproximar-se dela) por... (pelo que, você se conhece).
Sobre "aprender a memorizar séries numéricas longas". Não. Infelizmente, memorizar números pode fazer pouco (em relação ao nosso tópico), embora talvez eu esteja errado.
Não estou me referindo à capacidade de memorizar números, mas à capacidade de aproximar séries numéricas. Entretanto, é improvável que uma seqüência de números em sua representação direta, possa ser aproximada pelo cérebro. É necessário algum tipo de representação gráfica dos números, pois para o sistema de percepção do homem inicialmente parece mais natural que ele tenha aprendido a conhecer através de imagens visuais desde sua infância. Os números não trazem nenhuma informação adicional em sua representação gráfica (quero dizer texto impresso imutável e um símbolo), e aprender a extrair esta informação de uma série de números, nos quais, dependendo da própria série, esta informação adicional certamente existe, é provável que seja difícil.
Portanto, um método mais promissor, me parece, é a aproximação da representação gráfica dos números.
Mais uma vez vou citar um livro famoso:
"No córtex visual, foram encontrados nós para responder a elementos tais como linhas e ângulos de uma certa orientação. Em níveis mais altos, os nós respondem a imagens mais complexas e abstratas, como círculos, triângulos e retângulos. Em níveis ainda mais altos, o grau de abstração aumenta até que os nós respondem a faces e formas complexas sejam identificados. Em geral, os nós em níveis mais altos recebem a entrada de um grupo de nós de baixo nível e, portanto, respondem a uma área mais ampla do campo visual. As respostas dos nós de nível superior são menos dependentes da posição e mais resistentes à distorção"...
A percepção visual de informações especificamente gráficas é, em minha opinião, a mais natural para o sistema nervoso humano. Outra questão é a forma como essas informações são aproximadas.
Obrigado.
Na minha opinião, uma negociação bem sucedida não requer aproximação de dados, mas identificação dos momentos em que a probabilidade de uma entrada bem sucedida é maior do que 50%. Uma entrada bem sucedida é entendida como a obtenção de um pagamento positivo esperado em uma série de testes, ou seja, sistemas 80/20 nem sempre (ou melhor, raramente) são lucrativos.
Como você identifica os pontos em que a probabilidade de uma entrada bem-sucedida está acima de 50%? Não é por aproximação e depois aplicando os resultados? Caso contrário, há uma suposição de que você está usando estereótipos ou algo semelhante (opiniões, suposições, hipóteses, especulações, julgamentos, opiniões, suposições, teorias, atitudes, crenças, ensinamentos, conceitos, doutrinas, posições, princípios, pontos de vista, etc.). (quero dizer, o de outra pessoa, não o meu)) para uma negociação bem sucedida. Então o conceito de comércio bem-sucedido não pode surgir em princípio (na minha humilde opinião).