Обсуждение статьи "Объединяем LLM, CatBoost и квантовые вычисления в единую торговую систему"
good article, but how come you didn’t create a LoRa for the LLM model instead of a reinforcement?
Охохошеньки... История повторяется по кругу. Каждый кодер считает себя непризнанным Богом, который точно найдет-нашкодит Храаль на рынке. И что самое удивительное, идет уже проторенными тропами.
Хотя если в очередной раз повторить, что математический (можно даже сказать геометрический) Грааль достаточно подробно описан 100 лет назад, снова не поверят. Это не модно и не в тренде. В тренде квантовые исчисления и еще всякая новомодная фигня. Как в той поговорке - мышки плакали, кололись, но продолжали жрать кактус. ))
Пожелаем удачи очередному Энштейну! ;) Нулевой результат гарантирую с вероятностью 1.000%.
Охохошеньки... История повторяется по кругу. Каждый кодер считает себя непризнанным Богом, который точно найдет-нашкодит Храаль на рынке. И что самое удивительное, идет уже проторенными тропами.
Хотя если в очередной раз повторить, что математический (можно даже сказать геометрический) Грааль достаточно подробно описан 100 лет назад, снова не поверят. Это не модно и не в тренде. В тренде квантовые исчисления и еще всякая новомодная фигня. Как в той поговорке - мышки плакали, кололись, но продолжали жрать кактус. ))
Пожелаем удачи очередному Энштейну! ;) Нулевой результат гарантирую с вероятностью 1.000%.
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Опубликована статья Объединяем LLM, CatBoost и квантовые вычисления в единую торговую систему:
В статье предлагается синтез новых технологий для преодоления ограничений классических индикаторов в аналитике рыночных данных. Показано, как языковые модели и квантовое кодирование могут выявлять скрытые рыночные паттерны, которые традиционные методики упускают. Эксперимент подтверждает ценность новых технологий и предлагает обновлённую методологию анализа, соответствующую современному уровню вычислительных инноваций.
Анализ убыточной ситуации на рынке EURUSD выявил критические недостатки классического технического анализа. RSI показывал 72.3, указывая на перекупленность, MACD демонстрировал медвежью дивергенцию, а стохастик находился в зоне перепроданности. Нейросеть, обученная на базе этих индикаторов, предсказывала движение вниз с уверенностью 67%. Однако открытая короткая позиция принесла убыток $340, что указало на фундаментальную проблему не в конкретных индикаторах или модели, а в самом подходе к анализу рынка.
Проект реализован в одном Python-файле (1328 строк), который включает обучение моделей, генерацию признаков, бэктест, форвард-тест и подключение к MetaTrader 5 для живой торговли. Результаты воспроизводимы, параметры не подгонялись под историю.
Система уже торгует восемь валютных пар и легко масштабируется на криптовалюты, индексы и сырьё. Квантовое кодирование универсально и подходит для любых временных рядов, а реальные квантовые процессоры IBM могут использоваться для получения критичных сигналов в будущем.
Автор: Yevgeniy Koshtenko