机器人的机器学习 - 页 12

[LEbEdEV]

Evgeniy Gutorov #:

市场在不断变化，一种算法上的机器人会失灵，所有算法都会飞入管道。

我还没见过比这更好的方法......

事实上，神经元需要定期接受再训练，以便分析当前形势 =)

[Dmytryi Voitukhov]

Ivan Negreshniy 汇率变动 的性质、模式、趋势和方案的发展，因为所有这些，在我看来，都已经经过了多次尝试和检验，你可以无休止地思考。

另一件事是坐在机器学习的市场记忆的尾巴上，没有什么好想的，只要教机器人在历史价格的波峰和波谷进行交易就可以了。

当然，你需要快速、定性地教会它，也许你需要经常这样做，但这一切都可以通过原始自动化来解决，尤其是我已经拥有了它。

剩下的工作就是在实践中检验训练有素的机器人能在多大程度上利用惯性进行交易，多长时间需要更换或重新训练一次，以及需要从历史中提取哪些部分。

这就好比在滑雪道上滑行，然后从跳台上跳下，加速、起跳，能飞多远就飞多远，然后再上山，这就更简单了：)

这就对了。在我的变体中，惯性是在前几个月进行 1-3 天的训练，让神经元卡决定走哪一段。正常人都不会使用绝对值，而系统会加以区分。但总的来说，到目前为止我还没有得到稳定的结果。还有一点...我还没有在大 TF 上试过。在那里，您需要有能力等待大幅缩水。谁将尝试大型 TFs - 报告结果。