Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3424
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
Я так решил, от того, что ранее писали в личку об успешном периоде, а о неудачном решили обсудить публично.
Сложно правильно понимать человека, когда мысли и эмоции его не синхронизированы с делами. Приятно, если так, как пишите.
В текущих настройках ТС именно такое окончание тенденции с переходом во флэт является самым пагубным явлением, так как закрытие происходит по SMA 176. Есть там в коде очень много других вариантов поведения при такой ситуации, но их настройка не публична, и, возможно нуждается в коррекции кода, после переноса логики советника с MT4. Продаж нет - поэтому низкий приоритет на развитие - изначально думал, что буду открывать новые фишки для пользователей по мере продаж советника.
я покритиковал твое отношения к рискам, но нигде не злорадсвовал ниразу
а что там про сильный ИИ? multi-task learning тоже должен подходить, когда на разных задачах учишься
Там длинная и сложная тема, по сути он копирует мозг своими алгоритмами , а нейросети єто не про мозг вообще...
суть если кратко
Человек может переносить свой опыт на новые непохожые на прошлые знания, а нейронки не могут..
Несколько простых гипотетических примеров ..
Тесла, ИИ , она сама ездит, юююхууу еще чуть чуть ошибка уже 99.95 % еще капельку..
Так вот капелькая эта никогда не будет достигнута из за комбиаторного взрыва , в реальном мире никогда не будет достаточной репрезентативной выборки редких примеров. (Наш мозг научился с этим справляться и ето не нейросети)
Например уже миллион автопилотов ездит по миру дообучаються каждый день , огромная статистика ..
Но не рискуй переходить дорогу на руках вверх ногами , или переходить в двоем когда один идет на руках а второй держыт его за ноги..
Существует немалый шанс что тебя в такой позиции хваленная тесла снесет и не остановиться. (редкое событие)
Другой пример , мы все знаем что такое стол и нейронку можно научить понятию стол, но при определенных обстоятельствах у человека и подоконник может стать столом и пенек в лесу во время пикника может стать столом и операционный стол тоже стол и человек это все понимает даже если всю жызнь пользовался только одним кухонным столом. А для нейронки стол это то за чем едят на кухне ВСЕ, точка.
Выразился правильно. Я не понимаю, почему закономерность не общая для обеих сторон, и что в исходном ценовом ряде должно на это указывать.
У меня просто пятерка по сочинениям была. До сих пор сочиняю.
Дай почитать)))
Читай пожалуйста, здесь на форуме )
Там длинная и сложная тема, по сути он копирует мозг своими алгоритмами , а нейросети єто не про мозг вообще...
суть если кратко
Человек может переносить свой опыт на новые непохожые на прошлые знания, а нейронки не могут..
***
ну вроде как через мульти таск и LLM эти вопросы пытаются решать
ну вроде как через мульти таск и LLM эти вопросы пытаются решать
нет, это невозможно на существующих архитектурах МО и на текущем железе.. но мы уже близко..
не зря появляються квантовые компютеры и процессоры с тысячами ядер...
Теоретически уже давно все готово, отстает только железо.
нет, это невозможно на существующих архитектурах МО и на текущем железе.. но мы уже близко..
не зря появляються квантовые компютеры и процессоры с тысячами ядер...
Теоретически уже давно все готово, отстает только железо.
Вот смотри реальный график и сгенереный
Таких фракалов кучу да в модель на переработку, так сказать. Потом покажу результаты.
Это двойной фракал.. на рынке могут быть до 3-х 4-х, типа вот так
Вот смотри реальный график и сгенереный
Таких фракалов кучу да в модель на переработку, так сказать. Потом покажу результаты.
а при чем тут функция Мандельброта?
я и с рандомом такое же могу сделать
а при чем тут функция Мандельброта?
я и с рандомом такое же могу сделать
она не рандомная, а самоподобная. То есть хорошо предсказывается.
#27
то есть по факту ты суешь ряд более предсказуемый, но в котором есть похожие паттерны, которые есть на форексе. То есть, вероятно, улучшаешь обобщающую способность.