А может ли нейросеть продолжить график цены таким же образом?
Такие видосы я встречал, на видео-достаточно точно дорисовывал, не всегда такие же размеры свечей получались по факту, но направление почти всегда верное!
Такие видосы я встречал, на видео-достаточно точно дорисовывал, не всегда такие же размеры свечей получались по факту, но направление почти всегда верное!
В какой то степени цена всегда программируется и прогнозируется. Например крупные финансовые игроки или воротилы рынка намечают тейк профит или лимитные ордера. Цена будет слушаться.
Вопрос ведь в том, что бы четко научить программу распознавать настроение рынка.
А каким визуальным отображением будет выведено на экран не столь важно.
Как говорит большинство - программа, которая САМА изучает, обучается, строит прогнозы, учится на свои же ошибках. Т.е. по сути человек загружает сырой код с предъустановленной целью, а он уже выдает результат.
Из этой логики нейросети трейдера гроша ломанного не стоят, т.к. его соперник по противостоянию имеет куда большие ресурсы доя запуска такой же нейросети, но уже с целью противостоять ему, дабы не отдать деньги.
Грустно смотреть, Владимир, как Вы начинаете падать со своей "нейросетью". Вы же воплатили в код ряд индикаторов, которые сами создали по придуманным (вычисленными) вами же правилами и закономерностями и уже на их основе Ваш код выдает результат. Какая д это нейросеть? Что Вы пургу несете? С таким же успехом любой продавец на маркете может заявить, что он продает уже не советник или индикатор, а целую нейросеть - и что что результат на выходе не очень - "вот такая хреновая нейросеть - сложно противостоять нейросетям крупных участников рынка", - и ведь уже здесь становится куда более объяснимо, почему роботы с маркета чаще минусуют - их код учитывается болеекрупными нейросетями.
Какое вообще необходимо железо, для того что бы нейросеть могла работать?
Мне было интересно узнать отношение трейдеров к НС применяемым в торговле и совсем не хочется рассуждать о полезности или недостатках НС.
У меня свой подход к получению результата от простой нейросети. Не обязательно придерживаться сложных систем с машинным обучением, тем более на пакетах совсем не предназначенных для таких целей. Может быть довольно простая НС с высоким КПД.
Любая нейросеть работает на поступающих в неё данных. Это данные ценовых курсовых колебаний.
Т.е. параметров в нашем случае или преобразованные и подготовленные каким то образом данные. Могут быть и показания индикаторов если это кому то полезно.
Точно знаю одно, что никакая НС не будет точно предсказывать следующий тик. Тут не поможет ни один самый мощный суперкомпьютер в мире.
Если НС выдает 80% правильных прогнозов, то больше ничего не надо.
Как говорит большинство - программа, которая САМА изучает, обучается, строит прогнозы, учится на свои же ошибках. Т.е. по сути человек загружает сырой код с предъустановленной целью, а он уже выдает результат.
Из этой логики нейросети трейдера гроша ломанного не стоят, т.к. его соперник по противостоянию имеет куда большие ресурсы доя запуска такой же нейросети, но уже с целью противостоять ему, дабы не отдать деньги.
Грустно смотреть, Владимир, как Вы начинаете падать со своей "нейросетью". Вы же воплатили в код ряд индикаторов, которые сами создали по придуманным (вычисленными) вами же правилами и закономерностями и уже на их основе Ваш код выдает результат. Какая д это нейросеть? Что Вы пургу несете? С таким же успехом любой продавец на маркете может заявить, что он продает уже не советник или индикатор, а целую нейросеть - и что что результат на выходе не очень - "вот такая хреновая нейросеть - сложно противостоять нейросетям крупных участников рынка", - и ведь уже здесь становится куда более объяснимо, почему роботы с маркета чаще минусуют - их код учитывается болеекрупными нейросетями.
Какое вообще необходимо железо, для того что бы нейросеть могла работать?
Предположим! На моём столе, находятся две кнопки.
Красная и синяя.
Я по очереди нажимаю их для смены тренда. Изменяя направление движения.
К моей ноге и подключена Нейросеть Владимира, которая по напряжению мышц левой ноги и определяет какой рукой я нажимаю на кнопку.
Иногда я пью кофе и в этот момент я нажимаю кнопки одной рукой.
В этом случае, нейросеть подключается к другой ноге.
Или это настоящий искусственный интеллект. Подключённый к моей ноге.
Я по очереди нажимаю их для смены тренда. Изменяя направление движения.
К моей ноге и подключена Нейросеть Владимира, которая по напряжению мышц левой ноги и определяет какой рукой я нажимаю на кнопку.
Иногда я пью кофе и в этот момент я нажимаю кнопки одной рукой.
В этом случае, нейросеть подключается к другой ноге.
Или это настоящий искусственный интеллект. Подключённый к моей ноге.
Обладателем которого и есть Владимир.
P.Z.
Не хочу никого обижать, но возможно кто то заблуждается в терминах и понятиях.
В чем же разница между нейросетью и искусственным интеллектом?
(По мнению искусственного интеллекта)
Непрерывный ажиотаж вокруг нейросетей и искусственного интеллекта (ИИ) привели к путанице. Вокруг этой темы много терминов, которые кажутся похожими, но если присмотреться к ним поближе, такое восприятие оказывается не совсем точным. Поэтому стоит четко разделять ИИ, машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети — это не одно и то же, но все эти понятия имеют взаимосвязь.
Лучший способ понять, как связаны между собой искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети и глубокое обучение, — это использовать аналогию с матрешкой.
Одна технология является компонентом другой.
Проще говоря, машинное обучение — это часть искусственного интеллекта. Нейронные сети являются частью машинного обучения. Алгоритмы глубокого обучения — это развитие концепции нейронных сетей. Что отличает концепцию нейронных сетей от глубокого обучения, так это то, что одна является более сложным компонентом другой.
---------
Вижу, как есть тут коллеги по цеху, не разобравшись в простых вопросах, мечтают заставить терминал МТ5 выкачивать для них прибыль непосредственно с помощью ИИ.))
Вы енто таво. Чаво?
Для доказательства наличия Ковида 19.
Назовите своё имя и представьте работу, братьям профессорам для подтверждения . Как вы смогли обнаружить его.
p.Z.
А может ли нейросеть продолжить график цены таким же образом?
Такие видосы я встречал, на видео-достаточно точно дорисовывал, не всегда такие же размеры свечей получались по факту, но направление почти всегда верное!
Такие видосы я встречал, на видео-достаточно точно дорисовывал, не всегда такие же размеры свечей получались по факту, но направление почти всегда верное!
В какой то степени цена всегда программируется и прогнозируется. Например крупные финансовые игроки или воротилы рынка намечают тейк профит или лимитные ордера. Цена будет слушаться.
Вопрос ведь в том, что бы четко научить программу распознавать настроение рынка.
А каким визуальным отображением будет выведено на экран не столь важно.
Ответ от GPT-4:
Lilita, можете описать свои впечатления о разницу между 3.5 и 4-ой версией чата?
А может ли нейросеть продолжить график цены таким же образом?
Вот Он тот самый лучший вопрос на этой ветке.
Совершенно верно Ваша нейросеть и формирует будущий рынок.
А затем , уже весь рынок подстраивается под Вашу нейросеть.
Иначе!!! Быть не может!!! Откуда же взять 100%?
P.Z.
Lilita, можете описать свои впечатления о разницу между 3.5 и 4-ой версией чата?
4 уже работает? У неё есть доступ в интернет?
Мне было интересно узнать отношение трейдеров к НС применяемым в торговле и совсем не хочется рассуждать о полезности или недостатках НС.
У меня свой подход к получению результата от простой нейросети. Не обязательно придерживаться сложных систем с машинным обучением, тем более на пакетах совсем не предназначенных для таких целей. Может быть довольно простая НС с высоким КПД.
Любая нейросеть работает на поступающих в неё данных. Это данные ценовых курсовых колебаний.
Т.е. параметров в нашем случае или преобразованные и подготовленные каким то образом данные. Могут быть и показания индикаторов если это кому то полезно.
Точно знаю одно, что никакая НС не будет точно предсказывать следующий тик. Тут не поможет ни один самый мощный суперкомпьютер в мире.
Если НС выдает 80% правильных прогнозов, то больше ничего не надо.
Предположим! На моём столе, находятся две кнопки.
Красная и синяя.
Я по очереди нажимаю их для смены тренда. Изменяя направление движения.
К моей ноге и подключена Нейросеть Владимира, которая по напряжению мышц левой ноги и определяет какой рукой я нажимаю на кнопку.
Иногда я пью кофе и в этот момент я нажимаю кнопки одной рукой.
В этом случае, нейросеть подключается к другой ноге.
Или это настоящий искусственный интеллект. Подключённый к моей ноге.
Обладателем которого и есть Владимир.
P.Z.
Предположим! На моём столе, находятся две кнопки.
Красная и синяя.
Я по очереди нажимаю их для смены тренда. Изменяя направление движения.
К моей ноге и подключена Нейросеть Владимира, которая по напряжению мышц левой ноги и определяет какой рукой я нажимаю на кнопку.
Иногда я пью кофе и в этот момент я нажимаю кнопки одной рукой.
В этом случае, нейросеть подключается к другой ноге.
Или это настоящий искусственный интеллект. Подключённый к моей ноге.
Обладателем которого и есть Владимир.
P.Z.
Не хочу никого обижать, но возможно кто то заблуждается в терминах и понятиях.
В чем же разница между нейросетью и искусственным интеллектом?
(По мнению искусственного интеллекта)
Непрерывный ажиотаж вокруг нейросетей и искусственного интеллекта (ИИ) привели к путанице. Вокруг этой темы много терминов, которые кажутся похожими, но если присмотреться к ним поближе, такое восприятие оказывается не совсем точным. Поэтому стоит четко разделять ИИ, машинное обучение, глубокое обучение и нейронные сети — это не одно и то же, но все эти понятия имеют взаимосвязь.
Лучший способ понять, как связаны между собой искусственный интеллект, машинное обучение, нейронные сети и глубокое обучение, — это использовать аналогию с матрешкой.
Одна технология является компонентом другой.
Проще говоря, машинное обучение — это часть искусственного интеллекта. Нейронные сети являются частью машинного обучения. Алгоритмы глубокого обучения — это развитие концепции нейронных сетей. Что отличает концепцию нейронных сетей от глубокого обучения, так это то, что одна является более сложным компонентом другой.
---------
Вижу, как есть тут коллеги по цеху, не разобравшись в простых вопросах, мечтают заставить терминал МТ5 выкачивать для них прибыль непосредственно с помощью ИИ.))