Использование OpenCV для распознавания графических паттернов
Мало их распознать (паттерны), с этим даже человек справится)
Нужно еще их классифицировать и понять что с ними делать дальше
Всем известно, что метод корреляции и подобные методы не совсем точно справляются с определением соответствия временных рядов, а в некоторых случаях совсем неточно.
В последнее время, получило широкое распространение компьютерное зрение. В основном, оно применяется для распознавания образов, например, лиц на фотографиях. Насколько мне известно, данный метод работает очень точно. Есть ли у кого-то опыт использования этих библиотек для распознавания графических паттернов? Ну и использования библиотек в mql. Я думаю, что тема очень интересна сама по себе и ее не мешало бы развить. У меня опыт работы с этим пока отсутствует, но хотелось бы научиться.
Я так полагаю, отлично может подойти для машинного обучения, поиска паттернов и других задач.
Из забавного - можно в бота встроить возможность определения пользователя по его физиономии, при наличии камеры, и если это другой человек то не разрешать торговлю :)
Пруф http://opencv.org/
Предлагаю тогда пойти дальше в размышлениях, представим что механизм распознавания уже есть и он работает в терминале, через тот же OpenCV.
Что дальше?
Волны Эллиота и Вульфа? Распознали их c какой то точностью и что дальше? Дальше опять возвращаемся в роботостроение со SL, TP, TS
Предлагаю тогда пойти дальше в размышлениях, представим что механизм распознавания уже есть и он работает в терминале, через тот же OpenCV.
Что дальше?
Волны Эллиота и Вульфа? Распознали их c какой то точностью и что дальше? Дальше опять возвращаемся в роботостроение со SL, TP, TS
хотя-бы наглядное и стабильное выявление "ужасных" мест для стратегий. Например безоткатных трендов - чем раньше нечто свистнет "похоже на то" тем лучше, можно остановить контр-трендовые страты и не впадать в убыток.
Простой сценарий - отметил на историческом графике убыточные зоны (а разработчик их знает "в лицо"), запустил обучалку и дальше в график безотрывно пялится тот-же OpenCV.
вот только писать туда, не переписать.. распознавание образов "из коробки" не заточено для графиков. Там ещё ворох математики по идее нужен
Предлагаю тогда пойти дальше в размышлениях, представим что механизм распознавания уже есть и он работает в терминале, через тот же OpenCV.
Что дальше?
Волны Эллиота и Вульфа? Распознали их c какой то точностью и что дальше? Дальше опять возвращаемся в роботостроение со SL, TP, TS
батенька, вы совсем того? я уже написал что здесь узконаправленная тема, давайте плз не будем засорять ее леваком, потому что как обычно ничего не найти потом по теме из за таких как вы, которые бегут впереди коней. Варианты применения разнообразны и выходят за рамки темы.
если есть что-то конкретное по данной библиотеке - фперед
батенька, вы совсем того? я уже написал что здесь узконаправленная тема, давайте плз не будем засорять ее леваком, потому что как обычно ничего не найти потом по теме из за таких как вы, которые бегут впереди коней. Варианты применения разнообразны и выходят за рамки темы.
если есть что-то конкретное по данной библиотеке - фперед
А вы сами с этим пакетом уже работаете? Скачал, распаковал, это похоже на монстра. На сайте много печатных книг, одна из O'Raily более тысячи страниц!
Если работаете, то с VS и какой версии? Или с чем-то другим?
На сайте есть дока, буду потихоньку читать.
А вы сами с этим пакетом уже работаете? Скачал, распаковал, это похоже на монстра. На сайте много печатных книг, одна из O'Raily более тысячи страниц!
Если работаете, то с VS и какой версии? Или с чем-то другим?
На сайте есть дока, буду потихоньку читать.
я пока ищу с какой стороны к этому монстру правильно подойти :) Ищу людей которые уже работали с этим
то есть мне нужно правильно сформулировать последовательность шагов для реализации, например сравнения двух паттернов, а потом уже что-то делать
Наибольшее продвижение в этом направлении получены с помощью CNN (Свёрточные нейронные сети).
- habrahabr.ru
Спасибо за видео, залип : )
Но здесь не совсем то что нужно, но для общего образования норм. Нам нужно распознать (запомнить, как угодно) 2 графических паттерна и сравнить их на похожесть. Это первая задача для начала. не уверен, что для этого нужно обучать нейросетку
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Всем известно, что метод корреляции и подобные методы не совсем точно справляются с определением соответствия временных рядов, а в некоторых случаях совсем неточно.
В последнее время, получило широкое распространение компьютерное зрение. В основном, оно применяется для распознавания образов, например, лиц на фотографиях. Насколько мне известно, данный метод работает очень точно. Есть ли у кого-то опыт использования этих библиотек для распознавания графических паттернов? Ну и использования библиотек в mql. Я думаю, что тема очень интересна сама по себе и ее не мешало бы развить. У меня опыт работы с этим пока отсутствует, но хотелось бы научиться.
Я так полагаю, отлично может подойти для машинного обучения, поиска паттернов и других задач.
Из забавного - можно в бота встроить возможность определения пользователя по его физиономии, при наличии камеры, и если это другой человек то не разрешать торговлю :)
Пруф http://opencv.org/