Обсуждение статьи "Нейросети в трейдинге: Мультизадачное обучение на основе модели ResNeXt"
Дмитрий, у Вас огромное количество статей по нейросетям.
Вы предпочитаете зарабатывать на написании статей, а не на трейдинге.
Получается что с помощью нейросети заработать не возможно?
Братья по алгокодизму, очень многие программисты здесь, если не большинство, изучает и развивает для себя новые технологии, и "пока" не зарабатывает на них.
Всё-таки это форум разработчиков, а не трейдеров, в основном. Хотя есть успешные трейдеры. Но мы об этом никогда не узнаем.
Братья по алгокодингу, очень многие программисты здесь, если не большинство, изучают и разрабатывают новые технологии для себя, и "пока" не зарабатывают на них.
Ведь это форум разработчиков, а не трейдеров, в основном. Хотя есть и успешные трейдеры. Но мы об этом никогда не узнаем.
По моему опыту, трейдеры, которые могут поделиться чем-то действительно полезным, никогда ничем не делятся.
Да, они знают (как я с 1998г), что работающая стратегия после распространения быстро перестаёт работать.
Поэтому программисты-форумчане делятся отдельными решениями, а работающей (прибыльной) стратегии никогда не было опубликовано. Или продано.
Да, они знают (как я с 1998г), что работающая стратегия после распространения быстро перестаёт работать.
Поэтому программисты-форумчане делятся отдельными решениями, а работающей (прибыльной) стратегии никогда не было опубликовано. Или продано.
а нужда передачи средств, между странами уже не считается?)
как вас таких носит система
торговый робот всегда будет работать ,если покупать на откате, вопрос где откат только
Да, они знают (как я с 1998г), что работающая стратегия после распространения быстро перестаёт работать.
Это касается бирж с ограниченной ликвидностью, на форекс это не распространяется, там ликвидности всем хватит с лихвой
P.S. Вспомнил Михаила, у него система хеджирования на Мос-бирже, он ней делился и это работает, и должно работать в будущем. Всё упирается в личный капитал, и со 100 долларами там делать нечего.
Здесь-же все ищут систему для ста баксов, и прибыльностью от 10% в день. Поэтому такие результаты поисков.
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Опубликована статья Нейросети в трейдинге: Мультизадачное обучение на основе модели ResNeXt:
Фреймворк многозадачного обучения на основе ResNeXt оптимизирует анализ финансовых данных, учитывая их высокую размерность, нелинейность и временные зависимости. Использование групповой свертки и специализированных голов позволяет модели эффективно извлекать ключевые признаки исходных данных.
Среди современных архитектур сверточных моделей особое внимание привлекает ResNeXt, представленная в работе "Aggregated Residual Transformations for Deep Neural Networks". ResNeXt демонстрирует способности выявлять локальные и глобальные зависимости, а также эффективно работать с многомерными данными, снижая вычислительную сложность за счет групповой свертки.
Одним из ключевых направлений финансового анализа на основе глубокого обучения является многозадачное обучение (Multi-Task Learning, MTL). Этот подход позволяет одновременно решать несколько связанных задач, улучшая точность моделей и их способность к обобщению. В отличие от классического подхода, когда каждая модель решает отдельную задачу, многозадачное обучение использует совместные представления данных, что делает модель более устойчивой к рыночным изменениям и улучшает процесс обучения. Такой подход особенно полезен для прогнозирования рыночных трендов, оценки рисков и определения стоимости активов, поскольку финансовые рынки динамичны и зависят от множества факторов.
В работе "Collaborative Optimization in Financial Data Mining Through Deep Learning and ResNeXt" был представлен фреймворк интеграции архитектуры ResNeXt в многозадачные модели. Представленное решение открывает новые возможности в обработке временных рядов, выявлении пространственно-временных закономерностей и формировании точных прогнозов. Групповая свертка и остаточные блоки ResNeXt повышают скорость обучения и снижают вероятность потери важных признаков, что делает этот метод особенно актуальным для финансового анализа.
Автор: Dmitriy Gizlyk