Искусственные нейронные сети. - страница 11
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
Результат - лучше всякой критики. Для решения задачи изначальны были выбраны неправильные методы
На всякий случай все свои сообщения удалил, модератор считает, что это реклама
На всякий случай все свои сообщения удалил, модератор считает, что это реклама
а можете и свой аккаунт тоже? :)
как скажете уважаемый модератор
- Недавно учёные скрестили муху с мухобойкой!!!
- Ну и ?
- Очень суицидальный экземпляр получился.
- Недавно учёные скрестили муху с мухобойкой!!!
- Ну и ?
- Очень суицидальный экземпляр получился.
Селекционеры вывели, а учёные экологи не успели занести в Красную книгу зверька самоеда...
;)
Ну да. А шахматные программы никогда не научатся играть выше второго разряда.
Где-то я уже это слышал.
--
Владимир, надеюсь ваше помешательство временное. И не хотелось бы, чтоб оно затянулось лет на тридцать (как у Марвина Минского).
А так ваще весело, ага.
;)
Кстати отличная мысль!
Вот когда нейро сети смогут учиться играть ( просто правила ) в шахматы, глядя на уже проигранные ранее партии, я и поверю что с помощью такого примитивного инструмента как нейро сети можно что то сделать приличное.
Нейро сети в первую очередь выдумывались для распознавания образов ( автоматический поиск уже виденных ранее ситуаций ) , но не для выявления хоть каких-то закономерностей.
Так может быть трейдеры не правильно обучают сети? Как происходит это сейчас (на мой дилетанский взгляд):
1. Трейдер выбирает временной интервал, на котором будет происходить обучение.
2. Выбирает входные сигналы (индикаторы, цены баров и т.д.).
Воспользуюсь вашим постом, чтобы опереться в ответе и присоединиться к одному из предыдущих авторов - Лучшая нейросеть это разложение в ряд Фурье! Возьмите всю историю, возьмите короткую машку ну там 10минут, разложите ее в ряд, получите скрытую за коэффициентами "машину времени" используйте ее для "предсказания" будущего в тестере, и все дела. Вы на всей истории получили просто гениальный результат. Но тут хоть эту машу времени можно разглядеть, а вот в нейросетях ее практически не видно. Нейросети могут распознавать образы, образами может быть все что угодно, есть более эффективные методы распознавания образов, НО нейросети тем хороши что они могут переучиваться по факту того что происходит сейчас. Вот их фишка. Но и она ТОЛЬКО в этом и есть. Поэтому для мысленного анализа применимости нейростей представляйте что это просто система распознавания образов.
Кстати отличная мысль!
Вот когда нейро сети смогут учиться играть ( просто правила ) в шахматы, глядя на уже проигранные ранее партии, я и поверю что с помощью такого примитивного инструмента как нейро сети можно что то сделать приличное.
Нейро сети в первую очередь выдумывались для распознавания образов ( автоматический поиск уже виденных ранее ситуаций ) , но не для выявления хоть каких-то закономерностей.