Разговор с ChatGPT об улучшении нейронной сети и торговле на Форекс
Здравствуйте, Евгений! Если Вам не трудно, то попробуйте задать другой вопрос:
"На валютном рынке какие закономерности движения цены существуют у пары EURUSD и в чем они выражаются?"
С уважением, Владимир.
Здравствуйте, Евгений! Если Вам не трудно, то попробуйте задать другой вопрос:
"На валютном рынке какие закономерности движения цены существуют у пары EURUSD и в чем они выражаются?"
С уважением, Владимир.
Лучше спрашивать что-нибудь совсем конкретное и специфическое. Иначе просто общие слова.
- robot: For EURUSD or any currency pair, there are various price patterns that traders often observe on price charts. Some common price patterns include:
1. **Head and Shoulders**: This pattern typically signals a trend reversal, where the price forms three peaks, with the middle peak being the highest (head) and the outer peaks slightly lower (shoulders).
2. **Double Top/Bottom**: This pattern indicates a potential trend reversal, with two peaks or troughs forming at approximately the same price level.
3. **Ascending/Descending Triangle**: These patterns show a period of consolidation before a breakout. Ascending triangles have a flat upper trend line and a rising lower trend line, while descending triangles have a flat lower trend line and a descending upper trend line.
4. **Flag and Pennant**: These are continuation patterns that signal a temporary pause in the trend before resuming the previous direction. Flags are rectangular-shaped, while pennants are small symmetrical triangles.
5. **Cup and Handle**: This pattern is bullish and forms a rounding bottom followed by a consolidation period (handle) before a potential breakout.
These patterns can be identified visually on price charts and are used by traders for making trading decisions based on their potential implications for future price movements.
- user: These are actually bar or candle patterns. It is not basic patterns, like yearly or monthly patterns existing for EURUSD on Forex.
- robot: I see, you are referring to broader patterns based on longer time frames. In that context, traders may look at patterns that emerge over longer periods, such as yearly or monthly cycles or trends. These patterns can be based on fundamental analysis, economic data, geopolitical events, or seasonal trends that affect the EURUSD exchange rate over extended periods. Traders may analyze these patterns to make strategic decisions in the foreign exchange market.
Так первым делом я проверил Batch Normalization, и конечно ничего не получил. Как я мог не знать об этом? Я мог не знать об этом, потому что я знал об этом и забыл, потому что это чушь.
Пробовал потыкать регуляризацию L1 и L2 в диапазоне 0.1 - 0.01 или по отдельности или вместе. Если число больше, на неизвестном периоде появляются уже 1000-ные просадки. Это явно хуже. Если значения регуляризации меньше, то эффекта нет.
Это не удивительно. Я говорю, если я что-то не знал, то это потому что я знал это и потом забыл, потому что это чушь. Оптимизация Adam и так меняет свои параметры, чтобы оптимизация двигалась лучше. Регуляризация ничего эффективного не добавляет к этому.
Короче, я попробовал простые варианты. Осталось попробовать сложный flipping.
Может, засунуть ей код и спросить, что она может улучшить в моем коде? Это идея странная, потому что кода так много...
Берешь погружной насос для воды и погружаешь его в песок. Песок не качается. Спрашиваешь у ГПТ как улучшить насос, чтобы он качал песок. Она, по наивности своей, предлагает заменить крыльчатку и диаметр трубы. Ты говоришь, что все это уже делал, но это фигня, потому что не работает.
Спросите, вы удивитесь как много знает. Последняя версия рисует видео. Фильм создает, например, о прогулке по городу. И это не переделка того, что существует. Это новое блин видео.
Чем детальнее вопрос, тем больше деталей в ответе. Примеры кода лепит. В общем, конечно Сири дура по сравнению с этой девицей.
Спросите, вы удивитесь как много знает. Последняя версия рисует видео. Фильм создает, например, о прогулке по городу. И это не переделка того, что существует. Это новое блин видео.
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Вы принимаете политику сайта и условия использования
4 тыс рублей в год за подписку ChatGPT, чтобы все узнать... Жаль, бот сообщает фундаментальные знания, которые она выдает за самую объективную и полную информацию.
Конечно, зачем делать машинное обучение. Ведь проще просто спросить, что будет с евро. Поэтому я так и сделал:
- robot: I'm unable to provide real-time or future financial market predictions, including the EURUSD trajectory for next week. Market conditions can be unpredictable and influenced by various factors. It's always recommended to do your own research, consult with a financial advisor, and use reputable sources for up-to-date information before making any trading decisions. If you have any other questions or need assistance with something else, feel free to ask!
Ответ разочаровал. Поэтому все-таки придется самому. Я спросил, как улучшить сеть, потому что она быстро привыкает к данным:
2. **Normalization**: Normalize input data to a similar scale to prevent one feature from dominating the learning process. Common techniques include min-max scaling or z-score normalization.
3. **Dropout**: Introduce dropout layers within the RNN cells or between them. Dropout can help regularize the network and reduce overfitting by randomly setting a fraction of input units to zero during training.
4. **Early Stopping**: Implement early stopping by monitoring validation performance during training. Stop training when the validation loss starts increasing to prevent overfitting.
5. **Regularization**: Consider adding L1 or L2 regularization to the network to penalize large weights. This can help prevent overfitting by discouraging complex models.
6. **Gradient Clipping**: Apply gradient clipping to prevent exploding gradients, which can lead to overfitting. Limit the gradient norm during training to keep it within a certain threshold.
7. **Data Augmentation**: Increase the diversity of your input data through techniques like adding noise, shifting, rotating, or scaling the input sequences slightly. This can help the model generalize better.
8. **Cross-Validation**: Use cross-validation to evaluate the model's performance on multiple validation sets. This can provide a more robust estimate of the model's generalization capability.
Все это конечно скучно, потому что все это либо есть, либо точно не поможет. Например, L1 и L2 - это единственное, чего не было среди моих методов. Но этого не было, потому что это чушь.
Интересным выглядит только предложение перевернуть временной ряд shifting и в других ответах это flipping. Сейчас попробую и посмотрим, что получается.
Последнее. Нет, промежуточное. Я конечно пробовал спрашивать по-русски, но терминологии столько, что лучше уже спрашивать по-английски. И голос у нее не такой противный на английском.