Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1522
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
ну наконец то! тело станет больше не нужным, только мозг в коробке и титановый скелет с гидроприводами.
поскольку обучение человека есть ни что иное, как стимуляция нейронов мозга внешней средой посредством органов чувств, а теперь возможна стимуляция и вовсе напрямую электродами, то человек даже может так никогда и не узнать о существовании реального мира вокруг, можно вынуть мозг новорожденного и поместить в питательную среду искусственной черепной коробки машины и вуаля - неубиваемая машина для убийства которая умна как человек.
скорее всего большая часть тела всё таки понадобится для осуществления физиологического функционирования мозга, как то - легкие, желудок, печень и почки, а сердце, гормональную систему и мышцы можно выкинуть, получится киборг без половых признаков.
Киборги норм, я за, это покруче чем мешки с костями :) И сам мозг это ужасно неэффективная фигня, которая больше серет чем думает
Киборги норм, я за, это покруче чем мешки с костями :) И сам мозг это ужасно неэффективная фигня, которая больше серет чем думает
мозг - неэффективная фигня, это да... но открываются невероятные возможности по интеграции с внешними вычислительными ресурсами, подключаешь, к примеру, плагин к мозгу как модуль R или Phyton и всего делов, был дебил дебилом а стал сразу вумным (после соответсвующего ML), поскольку мозг - такая же хрень с электрическими сигналами как и обычный компьютер (только аналоговая хрень), то и обучаться можно таким же образом, по платной подписке например (обучение мозгов как сервис).
правда встает другой вопрос - насколько экономически целесообразно для государств и корпораций плодить вундеркиндов, выгоднее плодить потребляющих дебилов, посему будут не только ускоряющие плагины (для небожителей) но и тормозящие с вшитыми нужными навыками потребления по социальным обязательным государственным программам.
движок форума ссылки по теме вставляет)))Оказывается, не все колумбийцы подались в наркобизнес или в партизаны-марксисты. Некоторые из них пишут диссертации про спекуляции на их песо с использованием hmm и байесовских сетей.
мозг - неэффективная фигня, это да... но открываются невероятные возможности по интеграции с внешними вычислительными ресурсами, подключаешь, к примеру, плагин к мозгу как модуль R или Phyton и всего делов, был дебил дебилом а стал сразу вумным (после соответсвующего ML), поскольку мозг - такая же хрень с электрическими сигналами как и обычный компьютер (только аналоговая хрень), то и обучаться можно таким же образом, по платной подписке например (обучение мозгов как сервис).
правда встает другой вопрос - насколько экономически целесообразно для государств и корпораций плодить вундеркиндов, выгоднее плодить потребляющих дебилов, посему будут не только ускоряющие плагины (для небожителей) но и тормозящие с вшитыми нужными навыками потребления по социальным обязательным государственным программам.
движок форума ссылки по теме вставляет)))Все верно, Илон в конце так и сказал, что будет app store, можно прокачивать мозг любыми плагинами. Думаю, что будут и чисто вирусные плагины. Например, загружаешь бесплатный рекламный плагин, в итоге целый день думаешь о рекламе, которую он крутит у тебя в голове и пристаешь к прохожим с этим. А тебе за это начисляют биткойнов.
Все верно, Илон в конце так и сказал, что будет app store, можно прокачивать мозг любыми плагинами. Думаю, что будут и чисто вирусные плагины. Например, загружаешь бесплатный рекламный плагин, в итоге целый день думаешь о рекламе, которую он крутит у тебя в голове и пристаешь к прохожим с этим. А тебе за это начисляют биткойнов.
Злодей и барыга это Илон, хотя улыбается очень приветливо. Нужно срочно открывать свой Brain App Store, пока этот барыга первым это не сделал.))) А там уже можно организовать сервисы Сигналы, Приватные Чаты, Фриланс Мыслей.
Все верно, Илон в конце так и сказал, что будет app store, можно прокачивать мозг любыми плагинами.
получится киборг без половых признаков.
грустно как то получится в будущем, прокачанный мозг и без пиписьки....
может быть упростить процесс? - как в Игре престолов - был умный евнух Варис и никаких чипов не нужно! ))))
грустно как то получится в будущем, прокачанный мозг и без пиписьки....
может быть упростить процесс? - как в Игре престолов - был умный евнух Варис и никаких чипов не нужно! ))))
ничего и не грустно, пипиську (М или Ж) можно будет в любом магазе купить как зонтик, и закачать из сторе соответствующее програмное обеспечение. все эти причиндалы обоих полов и так уже продаются давным давно в свободном доступе, только не было возможности до сих пор подключать эти девайсы к мозгам.
все эти причиндалы обоих полов и так уже продаются давным давно в свободном доступе
хм, наверное Вы правы, видимо я от жизни отстаю, так сказать старовер - что выдали при рождении с тем и живу, в этом направлении просто не задумывался
Любопытная книга по теме
Predictive Models: Explore, Explain, and Debug
https://pbiecek.github.io/PM_VEE/
Finally, we would like to signal that, in this book, we do show
· how to determine features that affect model prediction for a single observation. In particular, we present the theory and examples of methods that can be used to explain prediction like break down plots, ceteris paribus profiles, local-model approximations, or Shapley values.
· techniques to examine fully-trained machine-learning models as a whole. In particular, we review the theory and examples of methods that can be used to explain model performance globally, like partial-dependency plots, variable-importance plots, and others.
· charts that can be used to present key information in a quick way.
· tools and methods for model comparison.
· code snippets for R and Python that explain how to use the described methods.
On the other hand, in this book, we do not focus on
· any specific model. The techniques presented are model agnostic and do not make any assumptions related to model structure.
· data exploration. There are very good books on this topic, like R for Data Science http://r4ds.had.co.nz/ or TODO
· the process of model building. There are also very good books on this topic, see An Introduction to Statistical Learning by Gareth James, Daniela Witten, Trevor Hastie and Robert Tibshirani http://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ or TODO
· any particular tools for model building. These are discussed, for instance, in Applied Predictive Modeling by Max Kuhn and Kjell Johnson http://appliedpredictivemodeling.com/
в своего бота загонял тоже несколько сразу одновременно, вроде не увидел каких-то улучшений.. ну у меня специфисская фигня, сама себе на уме
интересное исследование по maximum entropy увидел сегодня, в общем как использовать энтропию для определения входов (2-я часть статьи), понравилось
то, чего не хватает в моей, по всей видимости. Я даже до того же самого додумался почти, но сформулировать не смог. А там типа теорией подкреплено.
из нее же видно что разные рынки по разному предсказываются, поэтому если все в одну кучу.. то не знаю
https://robotwealth.com/shannon-entropy/
Возвращаясь к статье. Если фильтровать шумы по зигзагу, то такой способ практически идеально кластеризует сигналы. Плюс он как бы будущее показывает, т.е. добавляются значения спереди, поэтому может перекрывать перерисовку зигзага в нек. случаях
Красная сверху - покупка, зеленая - продажа
А это как было без зиги
Чем можно зигу заменить не перерисовывающим? Что бы бинаризованные сигналы показывало вверх\вниз 1;-1