Разговор с искусственным интеллектом (ИИ) о форексе. - страница 44

[Lilita Bogachkova]

Ivan Butko #:
. 

ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЙ КОНСУЛЬТАНТ

Дает подробный ответ. Что означает сила тренда?

-

Сила тренда относится к силе или импульсу тренда на рынке. Сильный тренд - это тот, который характеризуется последовательным и устойчивым движением цены в определенном направлении, в то время как слабый тренд - это тот, который характеризуется прерывистым или неустойчивым движением цены.

Существует несколько способов измерения силы тренда, в том числе:

Линии тренда: крутизна или наклон трендовой линии может указывать на силу тренда. Крутая линия тренда предполагает сильный тренд, в то время как неглубокая линия тренда предполагает слабый тренд.

Скользящие средние: расстояние между ценой и скользящей средней может указывать на силу тренда. Большое расстояние между ценой и скользящей средней предполагает сильный тренд, в то время как узкое расстояние предполагает слабый тренд.

Индикаторы импульса: такие индикаторы, как индекс относительной силы (RSI) или дивергенция конвергенции скользящей средней (MACD), могут измерять силу тренда, анализируя импульс ценового действия.

Важно отметить, что сила тренда может меняться с течением времени, и важно постоянно отслеживать и оценивать силу тренда, чтобы принимать обоснованные торговые решения.

ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЙ КОНСУЛЬТАНТ

Дает подробный ответ. Когда тренд сильный, а когда слабый?

-

Сила тренда определяется последовательностью и устойчивостью движения цены в том или ином направлении. Сильный тренд - это тот, который характеризуется последовательным и устойчивым движением цены в определенном направлении, в то время как слабый тренд - это тот, который характеризуется прерывистым или неустойчивым движением цены.

Тенденция считается сильной, когда:

Цена последовательно движется в одном и том же направлении: если цена последовательно движется в одном и том же направлении в течение определенного периода времени, это считается сильным трендом.

Линия тренда крутая: крутизна или наклон трендовой линии может указывать на силу тренда. Крутая линия тренда предполагает сильный тренд, в то время как неглубокая линия тренда предполагает слабый тренд.

Расстояние между ценой и скользящей средней велико: расстояние между ценой и скользящей средней может указывать на силу тренда. Большое расстояние между ценой и скользящей средней предполагает сильный тренд, в то время как узкое расстояние предполагает слабый тренд.

Индикаторы импульса показывают силу: такие индикаторы, как индекс относительной силы (RSI) или дивергенция конвергенции скользящей средней (MACD), могут измерять силу тренда, анализируя импульс ценового действия.

Тренд считается слабым, когда:

Цена нестабильна или неустойчива: если цена движется хаотично или не может поддерживать последовательное направление, она считается слабым трендом.

Линия тренда неглубокая: как упоминалось выше, крутизна или наклон трендовой линии может указывать на силу тренда. Неглубокая линия тренда предполагает слабый тренд.

Расстояние между ценой и скользящей средней узкое: если расстояние между ценой и скользящей средней узкое, это говорит о слабом тренде.

Индикаторы импульса демонстрируют слабость: если индикаторы импульса, такие как RSI или MACD, демонстрируют слабость, это может указывать на слабую тенденцию.

Важно отметить, что сила тренда может меняться с течением времени, и важно постоянно отслеживать и оценивать силу тренда, чтобы принимать обоснованные торговые решения.

[Lilita Bogachkova]

Vladimir M. #:

Хороший, ожидаемый ответ. Задайте пожалуйста ещё вопросы:

Какие плагины бывают для поддержки MQL5, в текстовых редакторах -  Sublime Text, Notepad++ и Visual Studio Cod?

Как работают плагины?

Какие языки программирования поддерживаются редакторами - Sublime Text, Notepad++ и Visual Studio Cod?

Заранее благодарю. Вообще ветка на редкость полезная. Концентратор и систематизатор общих знаний.

PROFESSIONAL ADVISOR

What plugins are available to support MQL5 (plugin names), in text editors - Sublime Text, Notepad++ and Visual Studio Cod?

-

Here are the names of some plugins that are available for MQL5 development in Sublime Text, Notepad++, and Visual Studio Code:

Sublime Text:

MQL5 package

Notepad++:

MQL5 Syntax Highlighter plugin

Visual Studio Code:

MQL5 extension

Стоит отметить, что эти плагины разработаны сторонними компаниями, и их функциональность может различаться. Вы можете попробовать несколько разных, чтобы найти тот, который лучше всего подходит для вас.

PROFESSIONAL ADVISOR

How do these plugins work?

-

These plugins work by providing additional functionality to the text editor, specifically for MQL5 development.

For example, the MQL5 package for Sublime Text provides syntax highlighting, which means that it will colorize MQL5 code in the editor to make it easier to read and understand. It also provides code completion, which means that it will suggest and auto-complete MQL5 keywords and functions as you type, saving you time and helping to prevent errors. Finally, it provides snippets, which are pre-written code snippets that you can insert into your code with a few keystrokes. This can save you time and help you write code more efficiently.

Similarly, the MQL5 Syntax Highlighter plugin for Notepad++ provides syntax highlighting for MQL5 code, and the MQL5 extension for Visual Studio Code provides syntax highlighting, code completion, and snippets for MQL5.

These plugins are designed to make it easier and more efficient for you to write MQL5 code by providing a range of helpful features and tools.

Например, пакет MQL5 для Sublime Text обеспечивает подсветку синтаксиса, что означает раскрашивание кода MQL5 в редакторе, чтобы его было легче читать и понимать. Он также обеспечивает завершение кода, что означает, что он будет предлагать и автоматически дополнять ключевые слова и функции MQL5 по мере ввода, экономя ваше время и помогая предотвратить ошибки. Наконец, он предоставляет фрагменты, которые представляют собой предварительно написанные фрагменты кода, которые вы можете вставить в свой код несколькими нажатиями клавиш. Это сэкономит ваше время и поможет писать код более эффективно. Точно так же подключаемый модуль MQL5 Syntax Highlighter для Notepad++ обеспечивает подсветку синтаксиса для кода MQL5, а расширение MQL5 для Visual Studio Code обеспечивает подсветку синтаксиса, завершение кода и фрагменты кода для MQL5. Эти плагины предназначены для того, чтобы упростить и повысить эффективность написания кода MQL5, предоставляя ряд полезных функций и инструментов.

[lynxntech]

задайте вопрос гуглу, какой год у нас, 

ответ 22, с кучей вегетарианского дерьма

[Lilita Bogachkova]

ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЙ КОНСУЛЬТАНТ

Каковы наиболее часто задаваемые вопросы от конечных пользователей?

-

Как языковая модель, я не имею доступа к информации о конкретных вопросах, которые были заданы конечными пользователями. Тем не менее, я был разработан, чтобы помочь с широким кругом тем и может предоставить информацию по различным темам. Некоторые из наиболее распространенных типов вопросов, которые мне задавали, включают:

Вопросы по определенной теме или области знаний, такой как история, наука или технология

Вопросы об определениях или объяснениях слов или фраз

Вопросы, требующие рекомендаций или советов, таких как рекомендации по продуктам или услугам, или советы по конкретной проблеме или вопросу

Вопросы о том, как что-то сделать, например, как выполнить задачу или следовать процессу

Вопросы, требующие общей информации или знаний по широкому кругу тем.

Есть ли что-то конкретное, что вы хотели бы знать, или конкретная тема, которая вас интересует? Я сделаю все возможное, чтобы помочь.

ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЙ КОНСУЛЬТАНТ

«Вопросы о том, как что-то сделать, например, как выполнить задачу или следовать процессу»

Как вас сделать?

-

Как языковая модель, я являюсь типом модели машинного обучения, которая была обучена на большом наборе данных человеческого текста. Существует множество различных подходов и методов, которые могут быть использованы для разработки языковой модели, и конкретный используемый метод может зависеть от множества факторов, таких как желаемая производительность, доступные ресурсы и предполагаемое использование модели.

Как правило, построение языковой модели включает в себя следующие этапы:

Сбор и предварительная обработка большого набора данных текста. Обычно это включает в себя очистку и организацию данных, чтобы сделать их пригодными для использования при обучении модели.

Выбор архитектуры модели и определение гиперпараметров модели. Существует множество различных типов языковых моделей с различной архитектурой и выбором гиперпараметров, и используемая конкретная модель и гиперпараметры могут оказать значительное влияние на производительность модели.

Обучение модели на наборе данных. Это включает в себя подачу данных в модель и использование алгоритма оптимизации для настройки параметров модели для минимизации функции потерь.

Оценка производительности модели. Обычно это включает в себя использование отдельного набора данных для оценки точности модели и других метрик.

Тонкая настройка и улучшение модели. Это может включать в себя корректировку архитектуры модели, гиперпараметров или обучающих данных, или использование таких методов, как передача обучения для использования знаний, полученных из одной задачи, для повышения производительности модели в другой задаче.

Я надеюсь, что это поможет вам получить представление о процессе, связанном с построением языковой модели. Есть ли что-нибудь еще, что вы хотели бы знать?

[Lilita Bogachkova]

ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЙ КОНСУЛЬТАНТ

Ваш ответ не отвечает на вопрос, как выполнить этот процесс? Ответьте подробно.

-

Я прошу прощения, если мой предыдущий ответ не полностью ответил на ваш вопрос. Ниже приведено более подробное объяснение шагов, связанных с построением языковой модели:

Сбор и предварительная обработка большого набора данных текста: обычно это включает в себя сбор большого набора текстовых данных, который имеет отношение к задаче или языку, для которого будет использоваться модель. Данные должны быть очищены и организованы, чтобы удалить любую ненужную или нерелевантную информацию, и может потребоваться выполнить дополнительные шаги предварительной обработки, такие как токенизация или стволирование, чтобы сделать данные более подходящими для использования при обучении модели.

Выбор архитектуры модели и определение гиперпараметров модели: существует множество различных типов языковых моделей с различными архитектурами и вариантами гиперпараметров. Некоторые распространенные архитектуры для языковых моделей включают рекуррентные нейронные сети (RNN), трансформаторы и сверточные нейронные сети (CNN). Конкретная архитектура и выбранные гиперпараметры могут оказать существенное влияние на производительность модели, поэтому важно тщательно рассмотреть эти варианты на основе характеристик набора данных и желаемой производительности модели.

Обучение модели на наборе данных: после выбора архитектуры модели и гиперпараметров и подготовки данных модель может быть обучена с использованием алгоритма оптимизации, такого как стохастический градиентный спуск (SGD) или Adam. Во время обучения модели подаются обучающие данные, а алгоритм оптимизации корректирует параметры модели для минимизации функции потерь, которая является мерой того, насколько хорошо модель способна предсказать правильный результат с учетом входных данных.

Оценка производительности модели: после обучения производительность модели должна оцениваться с использованием отдельного набора данных, который не использовался для обучения. Обычно это включает в себя вычисление таких показателей, как точность, запутанность или оценка BLEU, чтобы оценить способность модели выполнять задачу, по которой она была обучена.

Тонкая настройка и совершенствование модели: На основе результатов оценки может потребоваться доработать модель для повышения ее производительности. Это может включать в себя корректировку архитектуры модели, гиперпараметров или обучающих данных, или использование таких методов, как передача обучения для использования знаний, полученных из одной задачи, для повышения производительности модели в другой задаче.

Я надеюсь, что это поможет вам получить более подробное представление о процессе, связанном с построением языковой модели. Если у вас есть какие-либо дополнительные вопросы, пожалуйста, не стесняйтесь спрашивать.

[Lilita Bogachkova]

ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЙ КОНСУЛЬТАНТ

Теперь давайте опишем его, чтобы создать ИИ для моделирования текущих процессов форекс.

-

Конечно, вот шаги, которые вам нужно будет выполнить, чтобы построить систему искусственного интеллекта (ИИ) для моделирования текущих процессов форекс:

Сбор и предварительная обработка большого набора данных форекс: это, вероятно, будет самым трудоемким шагом в процессе. Вам нужно будет собрать большой набор данных исторических данных форекс, таких как курсы валют, экономические показатели и другие соответствующие данные. Затем необходимо очистить и упорядочить данные, чтобы удалить любую ненужную или нерелевантную информацию, а также выполнить все необходимые шаги предварительной обработки, такие как масштабирование или нормализация функций, чтобы сделать данные более подходящими для использования при обучении модели.

Выбор архитектуры модели и определение гиперпараметров модели: существует множество различных типов моделей машинного обучения, которые можно использовать для моделирования процессов Форекс, таких как нейронные сети, деревья решений или машины опорных векторов. Вам нужно будет тщательно рассмотреть характеристики набора данных и желаемую производительность модели, чтобы выбрать подходящую архитектуру модели и определить гиперпараметры модели.

Обучение модели на наборе данных: после выбора архитектуры модели и гиперпараметров и подготовки данных модель может быть обучена с использованием алгоритма оптимизации, такого как стохастический градиентный спуск (SGD) или Adam. Во время обучения модели подаются обучающие данные, а алгоритм оптимизации корректирует параметры модели для минимизации функции потерь, которая является мерой того, насколько хорошо модель способна предсказать правильный результат с учетом входных данных.

Оценка производительности модели: после обучения производительность модели должна оцениваться с использованием отдельного набора данных, который не использовался для обучения. Обычно это включает в себя вычисление таких показателей, как точность, точность или отзыв, чтобы оценить способность модели выполнять задачу, по которой она была обучена.

Тонкая настройка и совершенствование модели: На основе результатов оценки может потребоваться доработать модель для повышения ее производительности. Это может включать в себя настройку архитектуры модели, гиперпараметров или обучающих данных, а также использование таких методов, как определение или усиление для объединения прогнозов нескольких моделей.

Я надеюсь, что это поможет вам получить представление о шагах, связанных с созданием системы ИИ для моделирования текущих процессов форекс. Если у вас есть какие-либо дополнительные вопросы, пожалуйста, не стесняйтесь спрашивать.

[Lilita Bogachkova]

ПРОФЕССИОНАЛЬНЫЙ КОНСУЛЬТАНТ

Сравните два последних ответа и расскажите о различиях?

-

В первом ответе я представил общий обзор шагов, связанных с построением языковой модели, которая представляет собой тип модели машинного обучения, предназначенной для обработки и генерации человекоподобного текста. Во втором ответе я привел конкретный пример того, как эти шаги могут быть применены для создания системы искусственного интеллекта (ИИ) для моделирования текущих процессов форекс.

Вот основные различия между двумя ответами:

Конкретная задача, для которой строится модель: В первом ответе я описал шаги, связанные с построением языковой модели, которая является моделью общего назначения, которая может использоваться для широкого спектра задач обработки естественного языка. Во втором ответе я описал, как построить систему ИИ для моделирования текущих процессов форекс, что является конкретной задачей, которая может потребовать другого типа модели и конкретных данных и метрик оценки.

Тип данных, используемых для обучения модели: В первом ответе я упомянул, что языковая модель обычно обучается на большом наборе данных человеческого текста. Во втором ответе я уточнил, что модель будет обучаться на большом наборе исторических данных форекс, таких как курсы валют и экономические показатели.

Тип используемой архитектуры модели и гиперпараметры: В первом ответе я упомянул, что существует много различных типов языковых моделей с различными архитектурами и вариантами гиперпараметров. Во втором ответе я привел пример того, как выбрать архитектуру модели и определить гиперпараметры модели для системы ИИ для моделирования текущих процессов форекс, но отметил, что существует множество различных типов моделей, которые могут быть использованы для этой задачи.

Я надеюсь, что это поможет прояснить различия между двумя ответами. Если у вас есть какие-либо дополнительные вопросы, пожалуйста, не стесняйтесь спрашивать.

[lynxntech]

плсьавбье этой спам-бабе бан уже

девушка которая хочет тут показать что-либо, четко обозначит где это посмотреть

вот эта дама просто спамит, бан .

[PapaYozh]

lynxntech #:

девушка которая хочет тут показать что-либо, четко обозначит где это посмотреть

Гугли "OpenAI".

PS.  А банить тебя надо, ты всё равно пары слов связать не можешь.

[Lilita Bogachkova]

PapaYozh #:

Гугли "OpenAI".

PS.  А банить тебя надо, ты всё равно пары слов связать не можешь.

Название ресурса не называю, ибо, как вы уже сказали, гугл поможет. Также я не хочу рекламировать ресурс извне, прямо указывая на то, что этот ресурс используется.