交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2420

新评论
 
Maxim Dmitrievsky:
错了。这是讨论感兴趣的事情的地方，包括与交易有关的事情。标准的TS是稳定的千分之一或更多，相对来说，处理神经网络的很少。因此，声称MO不起作用是一个幸存者的错误。如果没有这个主题，论坛上肯定就没有什么可看的了。
。
雷纳特在这一边，兜售猴子。

马克西姆，你知道 "猴子劳动 "这个说法吗？

这是关于支部的问题。

顺便说一句，我用猴子来娱乐和作为偷猎的棒子，我不和它们一起工作。

 
马克西姆-德米特里夫斯基：
你走错了。这是对有趣的事情的讨论，包括与交易有关的。标准的TS是稳定的千分之一或更多，相对来说，处理神经网络的很少。因此，声称MO不起作用是一个幸存者的错误。如果没有这个主题，论坛上肯定就没有什么可看的了。
。
雷娜特在这里是个跟班，负责交易猴子。

你的EA肯定不是在神经网络上工作。你写了它，却没有至少做一个两三个月的前瞻性测试，以确保EA的稳定性，而是跑去写一个彩色的广告文字，骗人赚钱。

你会羞于从论坛上自我放逐，但没有，你继续写聪明的文字和教训人。

而雷纳特与此无关，正如你所说，他在卖 "猴子"。对他来说是好事，但他并没有欺骗人们!

 
YURY_PROFIT。

你应该感到羞愧，并从论坛上自我放逐，但没有，你继续写聪明的文字和教训人。

在你批评别人之前，先让我们看看你的作品吧!

从这样的帖子来看，如果你不能学会使用马克西姆的方法，那么你离他的水平就太远了。

 
Evgeni Gavrilovi:

在你批评别人之前，先让我们看看你的作品吧!

从这样的帖子来看，你离马克西姆的水平很远，因为你无法从他的文章中学到使用这些方法。

你说得很对，我和马克西姆的水平相差甚远。我的良心不允许我欺骗别人！"。

 
YURY_PROFIT:

你说得很对，我离马克西姆还有很长的路要走。我的良知不会让我欺骗别人！"。

我们必须把他们告上法庭!这真是太离谱了!
你应该在诉讼中写道，你相信这个人，你在读他的文章，梦想着被动收入。而他欺骗了你。
太糟糕了，他们没有把你放在木桩上，或者至少把你的手砍下来。
我们会支持你的。我们也是受害者，我们信任他，我们塞了很多代码，我们甚至从神经网络中得到了一个体面的指标，但没有被动收入。
 

有一种愿望，希望做一些类似于 "互动教师"（我自己创造的术语）的培训。

这个想法不是给现成的AMO标签，自己从图表中通过鼠标指向 "这里我们要买入订单，这里要关闭市场 "来教它，你也可以立即教市场条件，画出属性（趋势线等），在未来训练的算法必须自己复制这一切......


为什么这么说？我读了一点关于心理学和人工智能的书，得出的结论是，人类无法用语言（或代码）表达他想要的东西，他只能 表现出来。

一个专业的外科医生不能用语言描述如何做手术，他只能 展示 和控制训练学生的过程，同样，一个成功的交易员不能用语言解释如何赚钱，或者说他可以用语言告诉你，但描述总是不准确的，非常有用...


我得出的结论是，我们不应该用人字形的标签，而是把机器人当作孩子来教。

有问题。

1) 由于机器人将不断学习神经元可能是行不通的，问题是如何实现 "记忆"，让机器人在未来变得更聪明，而在过去没有变笨，我可以不断训练它...我只有一种方法来实现 "记忆"。记忆可以以 "规则 "的形式进行，并在训练机器人的过程中积累，规则的总和将是类似于机器人知识库的东西......有人对 "记忆 "有其他建议吗？


2）如果我们接受第一种有记忆的方案，我们如何实施 "惩罚"，让机器人明白它在做错事？

 

MO和神经网络的超级任务，对交易机器人说 "停"。

任何机器人都是钝化和确定的，可以对它进行训练。至少要确定其 "定义 "的领域，这样它才不会跳出来。

如果你只是说 "没有了"，那就是一半的圣杯，而且是一个大圣杯。

[删除]  
Evgeny Dyuka:
我们应该起诉！这真是太离谱了!
在诉讼书中写道，你相信这个人，你读了这些文章，你梦想着被动收入。而他欺骗了你。
太糟糕了，他们没有把你放在木桩上，或者至少把你的手砍下来。
我们会支持你的。我们也是受害者，我们信任他，我们塞了很多代码，我们甚至从神经网络中得到了一个体面的指标，但仍然没有被动收入。
我是一个艺术家，我就是这么看的，你不能因此而被冒犯。
 
Maxim Kuznetsov:

MO和神经网络的超级任务，对交易机器人说 "停"。

"game （停止游戏）"和 "open （不开放）"或 "buy （不购买）"之间有什么根本区别？

我不这么认为，这是个常见的分类...


TS是一个过滤器，对传入的市场数据进行过滤，并产生一个买入/不买入的输出。

神经网络也是一个过滤器，它给出了一个是/否的输出

神经网络和TS是同一个过滤器，只是TS过滤器比TS更有帮助。


你的意思是你可以以平衡的形式分析TS的输出，而TS会过滤出一个 "交易/不给交易"。

因此，让我给你一个更广泛的画面，我的朋友）NS也有一个错误形式的输出，你完全相同的方式，你可以训练另一个NS来控制第一个NS，这将是一个更强大的联合。



顺便说一下，交易/不交易是一种 "机器人状态"，这里已经考虑到了。

mytarmailS:

有一种愿望，希望做一些类似于 "互动式培训师 "的培训（这个词是自己编的）。

我们的想法不是给AMO提供现成的标签，而是通过用鼠标推动 "这里我们必须按权证买入，这里我们必须按市场收盘"，从图表中自己教它， 也可以教市场情况，画出属性（趋势线等），一个已经学会一切的算法在未来应该自己再现......

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