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
Комплекс мероприятии направленных на получение прибыли. К примеру сейчас кванты знают что делать по закрытию рынка и что будут делать рыночные участники. Покупают целенаправленно зная что толпа в пятницу, будет крыть по любым ценам а в понедельник падение продолжиться, но без участников. Обычные вещи, которые местные статисты-программисты, очень хорошо знают.
Если кванты и ты "знаешь", то почему вы еще не миллиардеры?
Если кванты и ты "знаешь", то почему вы еще не миллиардеры?
ну не плохо, совсем не плохо паркуется. видно, что там тормоза плохие - было бы вообще классно.
каждый день вижу людей, паркующихся гораздо хуже)))))
Проработала у меня эта хрень 2.5 суток.
Почему-то после 9-го поколения ошибка резко возросла:
1st Best Car Genome почему-то показывает ошибку 1.52, хотя на графике выше минимальная точка — 0.67:
После перехода на другую вкладку и обратно запустилось 10-е поколение, график исправился, и сразу появился новый лидер:
Но в целом сыровато, конечно.
Любопытство удовлетворил, и хватит.
Но в целом сыровато, конечно.
Любопытство удовлетворил, и хватит.
конечно это просто игрушка, хотя и забавная.
оставлю линк на примеры из Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых рынках.Стефан Янсен
P.S. ну и, конечно, я всё-таки верю в ограниченность машинного обучения ТСам, хоть и допускаю его полезность в РМ
Machine learning in Risk-management can use Matlab, Python, R
хоть ещё и не кодила это дело... (для различения Тренда и Флета для включения соотв. ТС, можно, конечно, опираться на такого рода обратную связь [анализировать и варьировать MM алгоритмически], но всё-равно не хочется платить за настроение рынка и свою занятость, потерями, даже если сводимыми в сторону уменьшения каким-либо алгоритмом и теорией вероятностей)... я пока склоняюсь к чёткому разделению хороших и плохих трейдов с точки зрения коньюктуры рынка и осведомлённости трейдера о ней, и об этом ну никак не сообщить роботу... только если подучить его не торговать в убыток много (когда конъюктура спроса - предложения изменилась, а трейдера рядом с терминалом нет или он сам ещё неосведомлён)
оставлю линк на примеры из Машинное обучение для алгоритмической торговли на финансовых рынках.Стефан Янсен
P.S. ну и, конечно, я всё-таки верю в ограниченность машинного обучения ТСам, хоть и допускаю его полезность в РМ
хоть ещё и не кодила это дело... (для различения Тренда и Флета для включения соотв. ТС, можно, конечно, опираться на такого рода обратную связь [анализировать и варьировать MM алгоритмически], но всё-равно не хочется платить за настроение рынка и свою занятость, потерями, даже если сводимыми в сторону уменьшения каким-либо алгоритмом и теорией вероятностей)... я пока склоняюсь к чёткому разделению хороших и плохих трейдов с точки зрения коньюктуры рынка и осведомлённости трейдера о ней, и об этом ну никак не сообщить роботу... только если подучить его не торговать в убыток много (когда конъюктура спроса - предложения изменилась, а трейдера рядом с терминалом нет или он сам ещё неосведомлён)
Обычный обзор на методы МО , с приставкой трейдинг..
Я делал все из перечисленого , разве что состизательных сетей не пробовал но это и не важно, важно то что чуда не произошло..
Суть трейдинга в другом..
Проработала у меня эта хрень 2.5 суток.
так что в итоге - парковаться научил?
Братцы приветствую!!!
Помнится я уже говорил это не однократно но повторюсь. Да метод обучения и архитектура НС это важно, но куда более важны данные которые Вы используете. Во многом с хорошо подготовленными данными отработает качественно широкий спектр архитектур сетей. Естественно что для каждого типа НС требуется своя специфическая предобработка, НО если входные данные, информация, которую Вы берете для входа в сеть имеет смысл для целевой то и результат будет виден сразу. Смысл ковырять различные методы построения НС если выехать только на уникальной конфигурации всё равно не получится.
Ну это я так, вдруг молодёжь читает :-)
для различения Тренда и Флета для включения соотв. ТС
вариант поиска fat tails в Ассиметрии распределения при анализе time-series, - всё-равно путь к модели прогноза только по одному фактору - фактору времени... а многофакторные модели (даже те, которые заложены в ценообразование опционов на фьючерсы) всё-равно математически могут быть выражены лишь в общем виде и, понятное дело, прогноз(который определяется по данным статистической регрессионной модели) и его уровень достоверности (по оценкам адекватности модели - например, F-критерия Фишера и др.), да и пределы, в которых этот прогноз наиболее вероятен, -- приводят к необходимости учитывать ещё и ошибку модели и ошибку прогноза...
- потом всё это добро заложить весами в нейроны и алгоритмически проработать зависимости путей развития дальнейших событий от значений факторов и их ошибок... -- это, полагаю, если делать всё по уму... но сооружать такую ВС (вычислительную систему), чтобы на выходе всё-равно получать лишь долю вероятности -- мне времени пока однако жалко...
спасибо за отзывы тем, кто пытался обкатать эти НС, но, действительно, без правильных данных на входе - на выходе можно получить лишь "что бог пошлёт" (которого всё равно нет без спроса и предложения)
... потому что мне всё-равно кажется, что чем больше факторов, тем больше совокупная (накапливающаяся) ошибка... хотя, конечно, выделять надо только движущие факторы в свой анализ... но это как минимум Interest Rate & Money Supply (данные о которых у нас, как у retail tader'ов, появляются у последних, если вообще появляются)... надо бы ещё Net Export и Net Foreign Investments добавить в анализ D & S, о которых нам тоже никто не сообщит
P.S.
вот и приходится только интуитивно полагаться на силы авторегулировки процентной ставки, и монетарных и фискальных импульсов для регулировки курса обмена.... и ждать реальных Движущих Событий, а не сплетен в новостях... робот последние два вообще не различит (тем более если не получит достаточно большую выборку исторических данных для статистически достоверного анализа)... по части новостей и сплетен и реакций на них, наверно всю историю человечества стоит прогнать, чтобы прикинуть, где и когда возникнет эк. кризис или эк. восстановление -- и всё равно для статистической достоверности будет мало case'ов
поэтому долгосрочная процентная(ые) ставка(и) - лучший друг аналитика,
краткосрочная процентная ставка - лучший друг трейдера... имхо (если изучить её поведение)... потому что деньги если и берут с открытого рынка (D & S), то под процент
вот про машинное обучение
\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\\
ведь оно как бумеранг откликнется не на вас так на ваших детей внуков - подумайте перед тем как дурить народ