Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1510
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
Нейросеть должна понимать "смысл", без этого никак. Пусть она плохо определяет паттерны, ошибается, нечетко работает как мозг, но смысл улавливать хоть немного, это главней четкого узнавания "картинок"
не прокатит, и идея некая фикция -Вы же знаете как выглядит автомобиль? свои детские рисунки помните?.... а представьте что кроме лошадей Вы никогда не видели другого транспорта, а тут такая глупая табличка - черный "квадрат с дырками" ))))
Вы уверенны в силе своего интеллекта, что сумеете понять смысл такой таблички?
Ба, какие люди. Фокусник ты тот Фокусник про которого я говорю? Заметь я обратился с большой буквы :-)
Этот человек (человек ли?) - аверс Грааля, а Vizard_ - его реверс. Сам же Грааль целиком людям узреть не дано, не положено.
Эх, жаль в ветке больше нетути Алёши-сынка, почиканного злодеями-инвесторами... Вот были времена, тут жизнь кипела. А щас... Тьфу!
Этот человек (человек ли?) - аверс Грааля, а Vizard_ - его реверс. Сам же Грааль целиком людям узреть не дано, не положено.
Эх, жаль в ветке больше нетути Алёши-сынка, почиканного злодеями-инвесторами... Вот были времена, тут жизнь кипела. А щас... Тьфу!
У меня просто вопрос решён. Никаких поисков. Унылая однообразная оптимизация раз от раза без поисков и приключений.
"Возьмите эту штуку назад" :))
"Возьмите эту штуку назад" :))
ну да ))
ну и еще немного размышлений - людям свойственно быть в плену (в иллюзии? в общем в когнитивных искажениях - так вроде модно сейчас называть заблуждения )
так и с МО и любым обсуждением возможностей компьютерной техники или роботов - мол это фсё фигня, человек намного круче!
возьмем простые примеры:
1. Ньютона стукнуло яблоко (что впрочем было не так) и он изобрел свои гениальные формулы! - какую выборку людей нужно взять, чтобы при долбежке их яблоками по черепу был аналогичный результат? а может проще такую задачу запустить на ПК, и пусть он крутит все возможные данные и все равно найдет решение этой задачи?
2. возьмем коллектив разработчиков авиации, у них есть опыт и хорошее ПО, так зачем они после разработки нового фюзеляжа испытывают его в аэродинамической трубе? - они же гениальные люди и даже ПК им помогает?
к чему это пишу? - да дело в том, что 99% изобретений это случайность, а сам мат.аппарат при всей его сложности не может описать элементарные вещи (как дует ветер!)
и думать,человек это венец творения, а компьютерные программы это "тупые считалки", имхо, это очередное заблуждение - человек делает себя гениальным путем случайных действий (физических или умственных действий), МО занимается тем же - поиском решения задачи путем выполнения случайных действий
ЗЫ: преимущество человека перед машиной это только наличие ассоциативного мышления, хотя и тут можно поспорить насколько это преимущество? - иногда предыдущий опыт человека больше мешает, чем помогает в решении новой задачи, а ассоциативная память будет предлагать искать решение на основе своего положительного предыдущего опыта (((
Сначала они обкидывали яблоками, а потом поняли что это Монте Карло :))
Сначала они обкидывали яблоками, а потом поняли что это Монте Карло :))
Монте Карло чем хорош, дык он не имеет четких правил для начальных условий, но имеет довольно неплохую статистическую погрешность при оценке результатов
не знаю еще как, хотел бы сделать некий микс Q-learning + Монте Карло, но не в тестере, а режиме визуализации, примерно как учат НС игре Angry Birds
Монте Карло чем хорош, дык он не имеет четких правил для начальных условий, но имеет довольно неплохую статистическую погрешность при оценке результатов
не знаю еще как, хотел бы сделать некий микс Q-learning + Монте Карло, но не в тестере, а режиме визуализации, примерно как учат НС игре Angry Birds
https://medium.com/datadriveninvestor/teaching-a-robot-to-buy-low-sell-high-c8d4f061b93d
на искусственных данных работает как в статье, запускал. Но потом все опять упрется в нестационарность :)
мб если взять продифференцированный стационарный ряд из моей статьи, то будет что-то интересное
и да, еще поскольку кунилернинг с MDP работает, то щас пытаются прослойки LSTM вставлять что бы у модели еще память была. Типа как в статье у автора этой темы на Хабре.
https://medium.com/datadriveninvestor/teaching-a-robot-to-buy-low-sell-high-c8d4f061b93d
на искусственных данных работает как в статье, запускал. Но потом все опять упрется в нестационарность :)
мб если взять продифференцированный стационарный ряд из моей статьи, то будет что-то интересное
и да, еще поскольку кунилернинг с MDP работает, то щас пытаются прослойки LSTM вставлять что бы у модели еще память была. Типа как в статье у автора этой темы на Хабре.
да, оно! интересно, нужно разобраться.
пасиб!
да, оно! интересно, нужно разобраться.
пасиб!
там, по моему, еще статья была где он таблицу нейросетью заменил, в профиле его поискать