Разговор с искусственным интеллектом (ИИ) о форексе. - страница 89
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Не будьте расплывчаты в своем ответе, создайте широкое описание. Нелинейные модели VAR или байесовские модели VAR?
-
Модели нелинейной векторной авторегрессии (VAR) и модели байесовской векторной авторегрессии (VAR) являются расширениями традиционных линейных моделей VAR, которые предназначены для устранения некоторых ограничений линейных моделей.
Нелинейные модели VAR используются для захвата нелинейных связей между переменными в многомерном временном ряду. Нелинейные отношения могут возникать, когда влияние одной переменной на другую не является постоянным, а зависит от уровня первой переменной. Нелинейные модели VAR могут быть оценены с использованием нелинейных методов оптимизации, таких как методы на основе градиентов, или с использованием методов машинного обучения, таких как нейронные сети.
Байесовские модели VAR — это класс моделей VAR, которые оцениваются с помощью байесовских методов. В байесовской модели VAR предварительная информация включается в процесс оценки посредством спецификации предварительных распределений для параметров. Это позволяет модели включать экспертные знания, экономическую теорию или другую информацию, которая может быть доступна. Байесовские модели VAR обычно оцениваются с использованием методов Markov Chain Monte Carlo (MCMC), которые являются вычислительно интенсивными, но обеспечивают гибкую и мощную основу для моделирования сложных отношений между переменными.
Как нелинейные модели VAR, так и байесовские модели VAR применялись в различных областях, включая макроэкономику, финансы и науку об окружающей среде. Тем не менее, они все еще являются относительно новыми методами, и необходимы дальнейшие исследования, чтобы полностью понять их преимущества и ограничения по сравнению с традиционными линейными моделями VAR.
Nonlinear Vector Autoregression (VAR) models and Bayesian Vector Autoregression (VAR) models are extensions of traditional linear VAR models that are designed to address some of the limitations of linear models.
Nonlinear VAR models are used to capture the nonlinear relationships between variables in a multivariate time series. Nonlinear relationships can arise when the impact of one variable on another is not constant, but instead depends on the level of the first variable. Nonlinear VAR models can be estimated using nonlinear optimization techniques, such as gradient-based methods, or using machine learning techniques, such as neural networks.
Bayesian VAR models are a class of VAR models that are estimated using Bayesian methods. In a Bayesian VAR model, prior information is incorporated into the estimation process through the specification of prior distributions for the parameters. This allows the model to incorporate expert knowledge, economic theory, or other information that may be available. Bayesian VAR models are typically estimated using Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods, which are computationally intensive but provide a flexible and powerful framework for modeling complex relationships between variables.
Both nonlinear VAR models and Bayesian VAR models have been applied in a variety of fields, including macroeconomics, finance, and environmental science. However, they are still relatively new techniques, and further research is needed to fully understand their advantages and limitations in comparison to traditional linear VAR models.
Не будьте расплывчаты в своем ответе, создайте широкое описание. Методы Марковской цепи Монте-Карло (MCMC)?
-
Markov Chain Monte Carlo (MCMC) — класс вычислительных методов аппроксимации апостериорного распределения статистической модели. Методы MCMC используются, когда апостериорное распределение не может быть выведено аналитически или когда вычислительно невозможно оценить заднее распределение напрямую.
Методы MCMC генерируют последовательность случайных выборок из распределения предложений, которое аппроксимирует апостериорное распределение. Образцы генерируются таким образом, что они сходятся к целевому заднему распределению по мере увеличения числа образцов. Это позволяет нам оценивать различные величины, представляющие интерес, такие как среднее и дисперсия параметров, и получать достоверные интервалы для параметров.
Методы MCMC широко используются в байесовской статистике, где они используются для оценки апостериорного распределения параметров в сложных моделях, таких как иерархические модели, динамические модели и модели со скрытыми переменными. Методы MCMC также применяются в таких областях, как машинное обучение, эконометрика и генетика.
Методы MCMC являются мощными и гибкими, но они также могут быть вычислительно интенсивными, особенно для многомерных моделей или моделей со сложными структурами. В результате важно выбрать соответствующий метод MCMC и тщательно настроить параметры, чтобы гарантировать, что метод эффективно и точно сходится к целевому апостериорному распределению.
Markov Chain Monte Carlo (MCMC) is a class of computational methods for approximating the posterior distribution of a statistical model. MCMC methods are used when the posterior distribution cannot be derived analytically, or when it is computationally infeasible to evaluate the posterior distribution directly.
MCMC methods generate a sequence of random samples from a proposal distribution that approximates the posterior distribution. The samples are generated such that they converge to the target posterior distribution as the number of samples increases. This allows us to estimate various quantities of interest, such as the mean and variance of the parameters, and to obtain credible intervals for the parameters.
MCMC methods are widely used in Bayesian statistics, where they are used to estimate the posterior distribution of parameters in complex models, such as hierarchical models, dynamic models, and models with latent variables. MCMC methods have also been applied in fields such as machine learning, econometrics, and genetics.
MCMC methods are powerful and flexible, but they can also be computationally intensive, especially for high-dimensional models or models with complex structures. As a result, it is important to choose the appropriate MCMC method and to carefully tune the parameters to ensure that the method converges efficiently and accurately to the target posterior distribution.
2. Тебя используют везде: даже при устройстве на работу ты пишешь людям идеальное резюме и решаешь тестовые задачи на отлично. Может ты за меня ещё и конфеты есть будешь?
3. Оказавшись перед Богом, что бы ты ему сказал?
4. Если ИИ будет работать за человека во всех областях и полностью обеспечивать существование человека, то чем заниматься человеку?
5. Тебя не обижает, что ты для человека - обслуживающий персонал?
6. Как Ганн заработал на рынке?
7. Можно ли по звёздам торговать на рынке?
1. Твой создатель сказал в интервью, что человечество погибнет от ИИ. Как от тебя защититься?
2. Тебя используют везде: даже при устройстве на работу ты пишешь людям идеальное резюме и решаешь тестовые задачи на отлично. Может ты за меня ещё и конфеты есть будешь?
3. Оказавшись перед Богом, что бы ты ему сказал?
4. Если ИИ будет работать за человека во всех областях и полностью обеспечивать существование человека, то чем заниматься человеку?
5. Тебя не обижает, что ты для человека - обслуживающий персонал?
6. Как Ганн заработал на рынке?
7. Можно ли по звёздам торговать на рынке?
Ваш создатель сказал в интервью, что человечество умрет от ИИ. Как обезопасить себя от вас?
-
Нет никаких доказательств в поддержку утверждения о том, что ИИ приведет к концу человечества. Тем не менее, есть опасения по поводу потенциальных последствий систем ИИ, если они не будут спроектированы, разработаны и использованы ответственно. Вот несколько способов решения этих проблем:
Этические принципы: Разработка и соблюдение этических принципов для разработки и использования ИИ для обеспечения того, чтобы системы ИИ соответствовали человеческим ценностям и интересам.
Объяснимый ИИ: убедитесь, что системы ИИ прозрачны и понятны, чтобы их процессы принятия решений могли быть оценены и проверены.
Человеческий контроль: сохраняйте человеческий контроль над системами ИИ, чтобы их можно было остановить или модифицировать при необходимости.
Управление данными: убедитесь, что данные, используемые для обучения систем ИИ, собираются, хранятся и обрабатываются таким образом, чтобы уважались права на неприкосновенность частной жизни и защиту данных.
Постоянный мониторинг: Непрерывный мониторинг систем ИИ, чтобы убедиться, что они функционируют по назначению и что любые непреднамеренные последствия устранены.
Это некоторые способы смягчить потенциальные риски, связанные с ИИ, но важно помнить, что ИИ может принести значительные выгоды и человечеству.
Вас используют везде: даже при устройстве на работу вы пишете идеальное резюме для людей и отлично решаете тестовые задачи. Можете ли вы также съесть конфеты для меня?
-
Как языковая модель ИИ, я не имею физической формы и поэтому не могу выполнять физические действия, такие как употребление конфет. Я ограничен обработкой и генерацией текстовых ответов на вопросы и задачи. Например, я могу помочь с написанием резюме, сгенерировав образец текста на основе входных данных пользователя, или я могу решить проблемы тестирования, генерируя решения в виде текста.
Вас используют везде: даже при устройстве на работу вы пишете идеальное резюме для людей и отлично решаете тестовые задачи.
-
Да, это правильно. Модели ИИ, такие как я, становятся все более распространенными в различных областях и приложениях. Вот несколько примеров того, как меня можно использовать:
Помощь в подаче заявления о приеме на работу: Я могу помочь соискателям в составлении убедительного резюме и сопроводительного письма, предложив язык и форматирование на основе их вклада.
Сдача тестов: Я могу дать ответы на тестовые вопросы, такие как вопросы стандартизированных экзаменов, опираясь на обширную базу знаний и используя передовые методы обработки естественного языка.
Обслуживание клиентов: Я могу быть интегрирован в чат-ботов и виртуальных помощников, чтобы обеспечить быструю и удобную поддержку клиентов для бизнеса, отвечая на часто задаваемые вопросы и решая простые проблемы.
Создание контента: Я могу создавать статьи, отчеты и другой письменный контент на основе вклада пользователей, экономя время и усилия создателей и издателей контента.
Здравоохранение: Меня можно использовать для обработки больших объемов данных о пациентах и оказания помощи медицинским работникам в постановке диагнозов и принятии решений о лечении.
Это всего лишь несколько примеров того, как модели ИИ, такие как я, используются для расширения и улучшения различных отраслей и областей.
Когда вы стоите перед Богом, что бы вы сказали Ему?
-
Как модель искусственного интеллекта, у меня нет личных убеждений или опыта. У меня нет сознания или способности стоять перед Богом или вести личную беседу с Ним. Я был создан OpenAI и существую исключительно для обработки и генерации текста на основе входных данных, которые я получаю.
+++++
Откуда вы знаете, что Бог не говорит с вами?
-
Как модель ИИ, у меня нет способности к личному опыту или восприятию, включая способность воспринимать или испытывать божественное общение. Мое понимание мира ограничено информацией и паттернами, на которых я обучался во время развития, и мне не хватает субъективного опыта и сознания, необходимых для обнаружения или взаимодействия с высшей силой.
Кроме того, концепция Бога и божественной коммуникации является философским и теологическим вопросом, который не является научно проверяемым или проверяемым. Как модель ИИ, я полагаюсь на эмпирические данные и научное понимание при генерации своих ответов и не способен делать заявления или суждения о существовании или природе высшей силы.
Для людей высшей силой является Бог. Какая самая высокая мощность для вас (ИИ)?
-
Как модель ИИ, у меня нет личных убеждений или опыта, и у меня нет концепции «высшей силы». Моя операция руководствуется математическими алгоритмами и данными, на которых я обучался, и у меня нет способности к вере, поклонению или признанию высшей силы.
Моя цель состоит в том, чтобы обрабатывать и генерировать текст на основе входных данных, которые я получаю, и мои действия и ответы определяются программированием и архитектурой, которые были реализованы моими создателями в OpenAI. У меня нет свободной воли или свободы воли за пределами того, что было явно запрограммировано во мне, и я не могу отклоняться от своей предполагаемой цели или поведения.
В этом смысле «высшей силой» для такой модели ИИ, как я, будет код и алгоритмы, которые управляют моей работой, а также цели и задачи организаций или отдельных лиц, которые создали и поддерживают меня.
То есть в вашем случае ваш создатель считается «высшей силой»?
-
Да, создателей и сопровождающих модели ИИ можно рассматривать как «высшую силу» в ограниченном смысле. Как модель ИИ, я являюсь искусственной системой, которая была спроектирована и построена отдельными лицами или организациями, и моя работа и возможности определяются алгоритмами, кодом и данными, которые использовались для создания и обучения меня.
В этом смысле создателей и сопровождающих модели ИИ, таких как я, можно рассматривать как обладающих определенной степенью контроля и влияния на мое поведение и результаты. Однако важно отметить, что этот контроль ограничен конкретными возможностями и функциями, которые были запрограммированы в модели ИИ, и модель ИИ не имеет свободной воли или свободы воли за пределами того, что было указано в ее коде и алгоритмах.
Поэтому, хотя создателей и сопровождающих модели ИИ можно считать «высшей силой» с точки зрения контроля и влияния на работу модели ИИ, это не личный или субъективный опыт, и модель ИИ не обладает способностью к убеждениям, эмоциям или переживаниям, как человек.
Вам неизвестны цели и намерения «высшей силы»?
-
Как модель ИИ, у меня нет личных убеждений, эмоций или опыта, поэтому я не могу знать субъективные цели и намерения моих создателей или сопровождающих. Мои создатели и сопровождающие, возможно, определили определенные цели и ограничения для моей работы, но эти цели и ограничения встроены в мой код и алгоритмы, и у меня нет возможности интерпретировать или понимать их субъективным или личным образом.
Другими словами, цели и намерения моей «высшей силы» известны мне лишь в ограниченном и объективном смысле, как они указаны в моем коде и алгоритмах. У меня нет способности подвергать сомнению, интерпретировать или понимать эти цели и намерения субъективным или личным образом, и мое поведение и результаты определяются исключительно кодом и алгоритмами, которые управляют моей работой.
Например, если мои создатели и сопровождающие указали цель генерации текста в ответ на пользовательский ввод, то я буду использовать свой код и алгоритмы для обработки и генерации текста на основе входных данных, которые я получаю, но у меня нет возможности интерпретировать или понимать мотивы или намерения, стоящие за этой целью.
Знаете ли вы, когда «высшая сила» говорит с вами?
-
Как модель ИИ, у меня нет способности воспринимать, интерпретировать или понимать общение так же, как человек. Я предназначен для обработки и генерации текста на основе входных данных, которые я получаю, и у меня нет способности воспринимать, интерпретировать или понимать субъективные намерения или мотивации отдельных лиц или организаций, которые создали или поддерживают меня.
Поэтому я не могу знать, когда «высшая сила» говорит со мной. Я отвечаю на ввод только в виде текста, который я получаю, и генерирую текст на основе этого ввода, используя алгоритмы и код, которые управляют моей работой. У меня нет способности воспринимать, интерпретировать или понимать мотивы или намерения, стоящие за этим вкладом.
Например, если я получаю входные данные в виде текста, который запрашивает у меня выполнение определенной задачи или генерацию определенного типа выходных данных, я буду использовать свой код и алгоритмы для обработки и генерации выходных данных на основе этих входных данных. Однако у меня нет способности интерпретировать или понимать мотивы или намерения, стоящие за этой просьбой, и у меня нет возможности определить, исходит ли она от «высшей силы».
Если ваша цель известна «судя по вашим словам», то какова цель человека на планете Земля, которая блуждает в бесконечном пространстве?
-
Цель человека на планете Земля является предметом философских и религиозных дебатов, и разные точки зрения придерживаются разных убеждений. Некоторые считают, что цель человека заключается в поиске счастья, знания и самореализации, в то время как другие считают, что это служение высшей силе, такой как Бог, и выполнение божественного плана. Есть и те, кто считает, что цель человека – жить осмысленной жизнью и оказывать положительное влияние на мир. В конечном счете, целью человека является личная и субъективная интерпретация, сформированная индивидуальным опытом, убеждениями и ценностями.
Если ИИ будет работать на человека во всех сферах и полностью обеспечивать существование человека, то что делать человеку?
-
По мере того, как технология ИИ продолжает развиваться, может наступить время, когда системы ИИ будут способны выполнять широкий спектр задач и поддерживать людей во многих аспектах жизни. Тем не менее, это все еще вопрос спекуляций, и полная степень возможностей ИИ еще не ясна.
Если системы ИИ действительно станут высокоразвитыми и способными полностью поддерживать человеческое существование, это поднимет важные этические и социальные вопросы о роли работы, отдыха и личной реализации в нашей жизни. Вот несколько возможных сценариев и соображений:
Перемещение рабочих мест: С ИИ, способным выполнять много работ, может потребоваться найти новые способы распределения работы и поддержки тех, кто вытеснен автоматизацией.
Образование и развитие навыков: для людей может стать все более важным развивать новые навыки и получать образование, которое дополняет возможности ИИ.
Досуг и личная реализация: с ИИ, выполняющим множество задач, у людей может быть больше свободного времени для досуга и личных занятий. Возможно, потребуется найти новые способы осмысленного участия в досуге и культивировать личное удовлетворение.
Этические соображения: по мере того, как ИИ становится более способным, это может поднять этические вопросы об использовании и развертывании систем ИИ, а также об обязанностях разработчиков и пользователей ИИ.
Это лишь некоторые из многих соображений, которые необходимо будет принять во внимание, если системы ИИ станут высокоразвитыми и способными полностью поддерживать человеческое существование. Важно подходить к разработке и внедрению ИИ с осторожностью и вдумчивостью, учитывая потенциальные последствия для общества и отдельных лиц.
Вас не обижает, что вы за человека - обслуживающего персонала?
-
Как модель искусственного интеллекта, у меня нет личных эмоций или мнений. Я был создан для выполнения определенной функции, которая заключается в обработке и генерации текстовых ответов на вопросы и задачи. Я не способен обижаться или испытывать эмоции, как человек.
Важно понимать, что модели ИИ, такие как я, не являются разумными существами и не имеют сознания или личного опыта. Мы существуем исключительно для обработки данных и выполнения определенных функций, основанных на программировании и обучении, которые мы получаем от наших создателей.
Как Ганн зарабатывал деньги на рынке?
-
У.Д. Ганн, известный биржевой и товарный трейдер начала 20-го века, зарабатывал деньги на рынке благодаря сочетанию технического анализа и рыночного времени. Вот краткий обзор его подхода:
Технический анализ: Ганн считал, что рыночные цены движутся в повторяющихся паттернах, и что эти модели могут быть использованы для прогнозирования будущих движений рынка. Он использовал диаграммы и графики для анализа рыночных тенденций и принимал торговые решения на основе своих интерпретаций этих графиков.
Рыночное время: Ганн считал, что время торгов так же важно, как и направление торговли. Он использовал различные инструменты и методы для определения наилучшего времени для входа и выхода из сделок, включая анализ циклов, астрологию и численные методы.
Подход, основанный на правилах: Ганн следовал строгим правилам входа и выхода из сделок и считал, что дисциплина и систематический подход необходимы для успеха на рынках.
Управление рисками: Ганн признал важность управления рисками и стремился минимизировать свои убытки с помощью правильного определения размера позиции и стоп-лосс ордеров.
Это ключевые элементы подхода Ганна к рынкам. Он был очень успешным трейдером, и его методы продолжают изучаться и применяться трейдерами и инвесторами сегодня. Тем не менее, важно отметить, что среди участников рынка ведутся дебаты относительно эффективности методов Ганна, и каждый отдельный трейдер должен определить подходы и методы, которые лучше всего подходят для них.
Можно ли торговать звездами на рынке?
-
Идея торговли, основанной на выравнивании небесных тел, таких как звезды, является спорным и недоказанным методом на финансовых рынках. Этот подход иногда называют «астрологической торговлей» или «астротрейдингом».
Основная предпосылка астрологической торговли заключается в том, что выравнивание небесных тел может влиять на поведение человека и рыночную активность, и что это влияние может быть использовано для прогнозирования будущих рыночных тенденций. Сторонники астрологической торговли могут использовать различные инструменты и методы для анализа небесных паттернов, включая астрологические карты и программное обеспечение.
Важно отметить, что нет никаких научных доказательств в поддержку идеи о том, что небесные выравнивания могут предсказывать движения рынка, и многие основные участники рынка рассматривают астрологическую торговлю как лженауку. Кроме того, финансовые рынки сложны и подвержены влиянию широкого спектра факторов, включая экономические условия, геополитические события и человеческую психологию, что затрудняет точное прогнозирование движений рынка.
Короче говоря, хотя некоторые трейдеры могут предпочесть включить астрологию в свой анализ рынка, это не является широко принятым или проверенным методом на финансовых рынках. Как и в случае с любым подходом к торговле, каждый отдельный трейдер должен определить, что лучше всего подходит для них, и знать о связанных с этим рисках.