Разговор с искусственным интеллектом (ИИ) о форексе. - страница 120
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
Попробуем проанализировать предсказание модели
Последнее известное значение — 48, прогнозируемое значение — 41, фактическое — 42.
И так далее. Поскольку дело не в цене, а в значении индикатора, мне важно, чтобы реальное направление изменения значений индикатора совпадало с прогнозируемым направлением изменения значений индикатора.
Попробуем проанализировать предсказание модели
И так далее. Поскольку дело не в цене, а в значении индикатора, мне важно, чтобы реальное направление изменения значений индикатора совпадало с прогнозируемым направлением изменения значений индикатора.
После 44 38 44 ошибка длилась 3 итерации, т.е. при понижении с 44 до 42 сперва не успел понизить, и точный прогноз дал только через еще 2 свечи. Отстает. Насколько критично это для торговли будет, не знаю. Но явно есть отставание. Следующий 42 40, прогноз 42 41, и далее 40 42 прогноз 41 42, но продолжил повышение до 43, а данные были 42.
Не знаю как на РСИ ТС запилить. Может сначала на исторических данных просто попробовать. Там ошибка РСИ к приращениями будет только. А потом смотреть этот алгоритм на прогнозных данных и его ошибки уже к приращениям.
Ну сейчас по одной козюлине будем выковыривать и успокаивать себя этим. А будут обратные случаи, как на обведенном кружком. И дай бог, что их будет < 50% с учетом спреда. Наверное вам нужно просто отмучиться с этим, чтобы понять.
Я уважаю ваше желание вести меня по правильному пути. Возможно, когда я попробую загнать в модель сигналы индикаторов RSI и CCI, я оценю ваши идеи. Но на данный момент я думаю, что вы ожидаете от обученной модели большего, чем я. Я не вижу ничего, кроме предсказания направления одного бара на данный момент, да и то это как бы дополнительный инструмент для попытки заглянуть в будущее.
Если посмотреть на индикатор CCI и индикатор RSI, то они тоже по сути смотрят в будущее, начиная формировать сигнал еще до смены направления цены. Отличие только в том, что там используются шаблоны для цен, которые повторялись и повторялись при определенных условиях.
После 44 38 44 ошибка длилась 3 итерации, т.е. при понижении с 44 до 42 сперва не успел понизить, и точный прогноз дал только через еще 2 свечи. Отстает. Насколько критично это для торговли будет, не знаю. Но явно есть отставание. Следующий 42 40, прогноз 42 41, и далее 40 42 прогноз 41 42, но продолжил повышение до 43, а данные были 42.
Не знаю как на РСИ ТС запилить. Может сначала на исторических данных просто попробовать. Там ошибка РСИ к приращениями будет только. А потом смотреть этот алгоритм на прогнозных данных и его ошибки уже к приращениям.
Именно из-за ошибки прогноза я тестировала модель на одном символе, но на разных таймфреймах. Для суммирования прогнозов, например, у audcad есть прогнозы от M10; М30; Н2; Н3; Н4; Н6; Н12. Если направление прогноза совпадает хотя бы на 80%, будем считать, что цена будет двигаться в этом направлении, а если меньше, то смотрим и думаем.
Я уважаю ваше желание вести меня по правильному пути. Возможно, когда я попробую загнать в модель сигналы индикаторов RSI и CCI, я оценю ваши идеи. Но на данный момент я думаю, что вы ожидаете от обученной модели большего, чем я. Я не вижу ничего, кроме предсказания направления одного бара на данный момент, да и то это как бы дополнительный инструмент для попытки заглянуть в будущее.
Если посмотреть на индикатор CCI и индикатор RSI, то они тоже по сути смотрят в будущее, начиная формировать сигнал еще до смены направления цены. Отличие только в том, что там используются шаблоны для цен, которые повторялись и повторялись при определенных условиях.
Это больше подводка к тому, что нельзя верить ошибкам по метрикам при обучении регрессионных моделей на фин. рядах, они вводят в заблуждение. А так пробуйте, никто не мешает.
В предыдущем посте я уже писала, что одному результату прогноза доверять не планируется. Если сумма прогнозов создает неопределенность, то в любом случае есть как минимум две возможности: неверные прогнозы или отсутствие четких тенденций на рынке.
Именно из-за ошибки прогноза я тестировала модель на одном символе, но на разных таймфреймах. Для суммирования прогнозов, например, у audcad есть прогнозы от M10; М30; Н2; Н3; Н4; Н6; Н12. Если направление прогноза совпадает хотя бы на 80%, будем считать, что цена будет двигаться в этом направлении, а если меньше, то смотрим и думаем.
Сложно визуально определить критичность ошибки прогноза на результат работы ТС. Только пробы покажут, и возможно анализ проб что то даст.
Ответы от разных ИИ:
1. Системы искусственного интеллекта (ИИ), такие как языковые модели, часто полагаются на алгоритмы машинного обучения для повышения своей производительности с течением времени. Например, при контролируемом обучении система ИИ обучается на наборе данных помеченных примеров, таких как ввод текста и соответствующие выводы, которые были аннотированы людьми как правильные.
При составлении прогнозов или генерации ответов система ИИ будет использовать свою изученную модель, чтобы сделать прогноз на основе своих входных данных. Затем он сравнит свой результат с ожидаемым результатом. Если результат совпадает с ожидаемым результатом, то считается, что система ИИ сделала правильный прогноз или ответ.
Если выходные данные не соответствуют ожидаемым результатам, система ИИ может быть запрограммирована на корректировку своих параметров или обновление модели для повышения ее производительности в будущих прогнозах.
Таким образом, системы искусственного интеллекта, такие как языковые модели, полагаются на алгоритмы машинного обучения для обучения и повышения своей производительности с течением времени. Они могут определить, сделали ли они правильный прогноз, сравнив свой результат с ожидаемым результатом, и соответствующим образом скорректировать свою модель или параметры в случае неправильного прогноза.
2. ИИ может понимать, что поступил правильно, если его действия приводят к достижению поставленных целей или решению задач, которые были ему поставлены. Для этого ИИ использует алгоритмы обучения, которые позволяют ему анализировать данные, выделять закономерности и принимать решения на основе полученных знаний. Кроме того, ИИ может использовать методы оценки качества своей работы, например, сравнивать свои результаты с эталонными данными или с результатами, полученными другими специалистами в данной области. Если результаты ИИ соответствуют эталонам или превосходят их, то можно считать, что ИИ поступил правильно. (GPT-3.5)
3. ИИ понимает, что поступил правильно, когда его действия или ответы соответствуют ожиданиям и целям, определенным в процессе обучения. В основе этого лежат алгоритмы обучения и метрики оценки качества.
4. ИИ может понимать, что поступил правильно, если он получает положительную обратную связь от пользователя или от своей системы оценки. Например, если я отвечаю на ваш вопрос и вы говорите “спасибо” или “хорошо сделано”, то я знаю, что я поступил правильно. А если вы говорите “нет” или “это неправильно”, то я знаю, что я поступил неправильно.
Искусственный интеллект (ИИ) - это свойство искусственных интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека. В зависимости от задачи, ИИ может использовать различные методы и алгоритмы для принятия решений. Например, для задач классификации и кластеризации данных используются методы машинного обучения. (Bing 1)
5. В зависимости от задачи, ИИ может использовать различные методы для оценки своей работы. Например, для задач классификации и кластеризации данных используются метрики качества. (Bing 2)
6. Искусственный интеллект (ИИ) - это свойство искусственных интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека. ИИ может понимать, что он поступил правильно, если он выполнил задачу или достиг цели, которая была заранее определена. Однако, ИИ не имеет собственного мнения о том, что является правильным или неправильным, и его действия основаны на алгоритмах и данных, которые были использованы для его обучения. (Bing 3)
7. Искусственный интеллект (ИИ) понимает, что поступил правильно, если его результат соответствует заданной цели и ожиданиям, определенным в задаче, которую он решал.
Для того чтобы определить, что результат был правильным, ИИ может использовать различные метрики качества, такие как точность, полнота, F-мера и другие. Например, если ИИ обучен классифицировать изображения на котов и собак, то правильным результатом будет являться классификация каждого изображения на кота или собаку с высокой точностью и полнотой.
В случае обучения с подкреплением, когда ИИ обучается на основе награды за правильные решения, он может понимать, что поступил правильно, когда получает высокую награду за выполнение задачи.
Наконец, для того чтобы ИИ мог понимать, что он поступил правильно, необходимо правильно определить цель и задачу, на которую он был обучен. В этом случае ИИ может использовать обратную связь от человека, который может оценить результаты его работы и сообщить, что результат был правильным или нет. (ChatGPT)
Вопрос ИИ: В чем разница между правильным и неправильным?
Ответы от разных ИИ:
1. В контексте грамматики, правильные и неправильные глаголы различаются по методу их спряжения в разных временах.
Правильные глаголы - это глаголы, которые изменяются по определенному правилу во всех лицах и временах. Примеры правильных глаголов в английском языке включают "walked" (ходил), "talked" (говорил), "pushed" (толкал) и т.д.
Неправильные глаголы, с другой стороны, не изменяются по определенному правилу и требуют изучения отдельно. Примеры неправильных глаголов в английском языке включают "eat" (есть), "run" (бегать), "swim" (плавать) и т.д.
Чтобы использовать правильный глагол в предложении, необходимо знать его особенности спряжения, а для неправильных глаголов - знать их форму в прошлом времени и времястно-зависимое использование.
Если вы имеете в виду общую разницу между правильным и неправильным в более широком смысле, то это может зависеть от контекста. В общем, правильное - это то, что соответствует определенным стандартам или требованиям, а неправильное - это то, что не соответствует этим стандартам или требованиям.
2. Разница между правильным и неправильным заключается в соответствии или несоответствии действий или решений определенным критериям или стандартам.
ИИ может определять правильность или неправильность действий или решений на основе заранее определенных критериев или стандартов, которые были заданы в процессе обучения. (GPT-3.5)
3. Разница между правильным и неправильным обычно определяется на основе соответствия или несоответствия действий, решений или результатов определенным критериям, стандартам или принципам. Эти критерии могут быть основаны на фактах, логике, морали, этике, законах или социальных нормах.
4. Разница между правильным и неправильным зависит от контекста и точки зрения. В общем смысле, правильное - это то, что соответствует нормам, ценностям или правилам, а неправильное - то, что нарушает их. Но иногда то, что правильно для одних, может быть неправильно для других. (Bing 1)
5. Правильное и неправильное - это два понятия, которые используются для описания того, что является правильным или неправильным. Правильное означает, что что-то сделано правильно или соответствует определенным стандартам. Неправильное означает, что что-то сделано неправильно или не соответствует стандартам. Например, если вы говорите на английском языке и используете правильную грамматику, то это правильно. Если вы используете неправильную грамматику, то это неправильно. (Bing 2)
6. Правильное и неправильное - это понятия, которые могут иметь разные значения в зависимости от контекста. Правильное и неправильное в общественном контексте часто определяются социальными нормами и законами. Однако эти понятия могут меняться в зависимости от культуры, времени и места. Важно помнить, что то, что считается правильным в одном обществе, может быть неправильным в другом. (Bing 3)
7. Разница между правильным и неправильным зависит от контекста и задачи, которую решает искусственный интеллект (ИИ).
В общем случае, правильный результат является результатом, который соответствует заданной цели и ожиданиям. Например, если ИИ был обучен распознавать рукописные цифры, то правильным результатом будет являться точное распознавание цифры на изображении.
С другой стороны, неправильный результат может быть результатом, который не соответствует заданной цели или ожиданиям. Например, если ИИ был обучен определять рукописные цифры и ошибся в распознавании цифры, то результат будет неправильным.
Важно отметить, что определение правильного и неправильного может быть сложным в случаях, когда задача не имеет единственного правильного ответа или когда ожидания не определены четко. В таких случаях определение правильности результата может зависеть от мнения экспертов и контекста, в котором используется ИИ. (ChatGPT)
Запрос ии - напиши робота на mql5 для конкурса лучший частный инвестор 2023 года.
Стартовый капиталл 100 000.00 руб.
Профит торговли свыше 1000 % за 4 й квартал 2023 года напиши робота скальпера для конкурса лучший частный
инвестор 2023 года и код на языке программирования mql5 тут выложи. Торги фьючерными контрактами на индекс ртс, московской биржи, акций сбербанка, газпрома, на курс валют доллар-рубль, нефти - ближайшие все фьючерсные контракты.
Условия критериев торгов распишу чуть позже - на выходных.
Будет что то типа этих - надо смотреть - он сообщает есть нюансы.... ;-) и на акциях. Будет срочка.
https://www.youtube.com/watch?v=Yk9vgCwKeFo