Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3397
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
где именно? я бы сказал что наоборот в начале
потому что у меня нет много признаков :)
Так оно так и получаеться, из "много" разных путем отбора получаеться "не много" но хороших.
И чем у тебя в начале "много" больше , тем богаче и лучше получиться "не много" но хороших в конце.
Так оно так и получаеться, из "много" разных путем отбора получаеться "не много" но хороших.
И чем у тебя в начале "много" больше , тем богаче и лучше получиться "не много" но хороших в конце.
Делали же через всякие gmdh или как его там
при чем тут LLM ?
при чем тут LLM ?
Потому что они хорошо обобщают, в теории.
Чем больше обучающая выборка, тем лучше статистика (в общем случае).
Потому что они хорошо обобщают, в теории.
они хорошо обобщают потому что обучены на милиардных датасетах слов, а у нас цены.
Чему ты собрался дообучать нейронку если она обучена говорить.
А свою на ценах ты не обучишь так как надо кучу видюх.
Так что либо я чего то не знаю либо опять - при чем тут LLM ?
они хорошо обобщают потому что обучены на милиардных датасетах слов, а у нас цены.
Чему ты собрался дообучать нейронку если она обучена говорить.
А свою на ценах ты не обучишь так как надо кучу видюх.
Так что либо я чего то не знаю либо опять - при чем тут LLM ?
Воронцов же говорит в видосе, ты же смотрел. Про концепцию фундаментальных моделей, с часа начинается.
Вот спросил у своей
Воронцов же говорит в видосе, ты же смотрел. Про концепцию фундаментальных моделей, с часа начинается.
Ааа, посмотрел вспомнил..
Так это как бы концепция, любую инфу можно свести к вектору , это он про ембединги говрит, ну да это так.
Но это просто концепция , а LLM обучена на ембенингах текста и не более того, вся ее структура под это обучена.
Кароч, если ты решиш ей подкинуть своих ембедингов с OHLC то ничего не будет ))
Те это надо сразу, с нуля обучать на разных ембедингах, разных задачах, разных целевых .. одновременно , чтобы она и текст писала и рисовала и говорила итд... мультимодальность кароч.
А ты хочешь взять нейру которая умеет в текст и дать ей OHLC )) это не сработает
Ааа, посмотрел вспомнил..
Так это как бы концепция, любую инфу можно свести к вектору , это он про ембединги говрит, ну да это так.
Но это просто концепция , а LLM обучена на ембенингах текста и не более того, вся ее структура под это обучена.
Кароч, если ты решиш ей подкинуть своих ембедингов с OHLC то ничего не будет ))
Может произойти knowledge distillation, когда модель перенесет свои общие "знания" на твою сферу. Слабо шарю, но примерно так.
она в цифры и в текст и в картинки и даже в звук некоторые умеют, и в программный код.