가격에는 패턴이 없다고 말하는 사람들을 위해: 수동 트레이더를 연습하는 현장을 방문해보세요. 누구나 스나이퍼 또는 스마트 머니를 알고 있습니다 (무료로 사용할 수 있으므로 모든 종류의 학교를 광고하지 않음). 15년 후 창업자는 프로그래머에게 시스템을 알고리즘화하는 방법(완전히는 아니더라도)만 전달할 수 있었습니다. 즉, 작동하는 시스템이 있으며 가격과 만 관련이 있으며 문제는 항상 물결 모양의 해석이었습니다.
따라서 최적화가없는 다소 작동하는 (원시) 전문가 고문은 일년 내내 저격수의 수익 기준점과 싸 웁니다. 잔액 그래프는 트레이더만큼 아름답지는 않지만 작동합니다. 불과 몇 년 전에는 7가지 가격 변동 알고리즘으로 거래하는 방법론이 등장했습니다. 그리고 그들이 그것들을 코드에 "붙일"수 있다면 부러워하는 자동화 장치를 만들 것입니다.
내가 무엇을 얻고 있는가? 가격에는 규칙성이 있습니다. 그리고 단기 급등락이 아닌 정상적인 가격입니다. 단기 규칙성은 성배 판매자가이 EA가 EURUSD 전용으로 "맞춤화"되어 있으며 다음 주에 새로운 세트를 게시 할 것이라고 말하는 경우입니다. 일반적으로 단기 패턴은 대부분 피팅에 관한 것입니다. 장기 패턴은 차트상의 "흔적" 등을 통해 큰손을 타겟팅하는 가격 변동 알고리즘입니다. 즉, 이들은 일단 "조정"되면 모든 곳에서 작동하는 패턴이며 눈이 흩어지지 않는 한 모든 통화 쌍과 모든 상품에서 작동합니다
수동 거래자가 부분적으로 거래 전략을 알고리즘화할 수 있다면 뉴런카가 더 깊이 생각하기 때문에 더 많은 신경망이 이러한 패턴을 찾아 "증가"해야합니다.
그래서 저는 신경망의 입력에 500 가격을 밀어 넣어 한 달 동안 그림을 "보려고" 노력합니다. 그러나이 논리에 따르면 시간 단위가 아니라 분 단위로 벼락치기가 필요하고 거기에서 입력이 60 배 증가하고 여기 NeuroPro는 odb 데이터베이스와 함께 작동하며 512 열의 제한이 있으므로 그대로 내 보냅니다. 그리고 프로그램이 오래되었기 때문에 이렇게 많은 수의 뉴런을 훈련하는 것은 영원합니다.
파이썬 뉴런의 입력에 너무 많은 것을 밀어 넣으려고했는데 출력은 동일합니다 : MLP, LSTM, 양방향 LSTM을 사용한 컨볼 루션-텐서 흐름에 뉴런 종류가없고 모두 동일한 것처럼 결과가 동일합니다.
MQL5 포럼의 이 주제는 트레이딩 로봇 개발에 머신러닝을 사용할 수 있는 가능성에 대해 설명합니다. 이 주제의 저자는 머신러닝 알고리즘을 사용하여 기존의 기술적 분석 방법으로는 감지할 수 없는 거래 신호를 감지할 것을 제안합니다. 또한 저자는 위험 관리와 트레이딩 포지션 최적화를 위해 머신러닝 알고리즘을 사용할 것을 제안합니다.
이 스레드에는 다른 포럼 사용자가 제안한 접근 방식에 대한 생각을 공유하는 답글이 여러 개 있습니다. 일부 사용자는 트레이딩 로봇 개발에 머신러닝을 사용하는 것이 유망한 방향이라고 생각하는 반면, 다른 사용자는 너무 복잡하고 위험하다고 생각합니다.
일반적으로 MQL5 포럼의 스레드는 트레이딩 로봇 개발에 머신러닝을 사용할 수 있는 가능성에 대한 좋은 정보원입니다.
다음은 스레드의 주요 내용 중 일부입니다:
머신러닝은 기존의 기술적 분석 방법으로는 감지할 수 없는 트레이딩 신호를 감지하는 데 사용할 수 있습니다.
머신러닝은 리스크 관리와 트레이딩 포지션 최적화에 사용할 수 있습니다.
트레이딩 로봇을 개발하는 데 머신러닝을 사용하는 것은 유망한 분야입니다.
일부 사용자는 너무 복잡하고 위험하다고 생각합니다.
다음은 이 주제에 대한 포럼 사용자들의 반응 중 일부입니다:
"매우 흥미로운 주제입니다. 트레이딩 로봇을 개발하는 데 머신러닝을 사용하는 것은 큰 잠재력을 가지고 있다고 생각합니다."
"저는 이것이 유망한 방향이라는 데 동의합니다. 하지만 매우 도전적이고 위험하기도 하다고 생각합니다."
"트레이딩 로봇 개발에 머신러닝을 사용하기 전에 이 분야에 대한 연구를 더 많이 하는 것이 중요하다고 생각합니다."
"저에게는 너무 위험하다고 생각합니다. 돈을 잃고 싶지 않아요."
전반적으로 MQL5 포럼의 스레드는 트레이딩 로봇 개발에 머신러닝을 사용할 수 있는 가능성에 대한 좋은 정보원입니다. 그러나 트레이딩 로봇 개발에 머신러닝을 사용하기 전에 이 분야에 대해 더 많은 연구를 하는 것이 중요합니다.
막심 드미트리예프스키는 이 주제에서 무엇을 쓰고 있나요?
막심 드미트리예프스키는 머신러닝을 사용해 매매 신호를 감지하는 트레이딩 로봇을 개발했다고 썼습니다. 그는 자신의 트레이딩 로봇이 테스트 계좌에서 수익을 낼 수 있었다고 주장하며 다른 포럼 사용자에게 자신의 트레이딩 로봇을 사용할 것을 제안합니다.
다음은 Maxim 드미트리예프스키의 게시글의 핵심 내용입니다:
그는 머신러닝을 사용하여 매매 신호를 감지하는 트레이딩 로봇을 개발했습니다.
그의 트레이딩 로봇은 테스트 계좌에서 수익을 낼 수 있었습니다.
그는 다른 포럼 사용자에게 자신의 트레이딩 로봇 사용을 제안합니다.
Maxim Dmitrievsky는 트레이딩 로봇의 수익성에 대한 증거를 제공하지 않았다는 점에 유의해야 합니다. 또한 트레이딩 로봇을 어떻게 개발했는지 또는 트레이딩 로봇을 학습시키는 데 어떤 데이터를 사용했는지에 대한 정보도 제공하지 않았습니다.
따라서 막심 드미트리예프스키의 게시물을 신중하게 다뤄야 합니다. 트레이딩 로봇을 사용하기 전에 직접 조사하여 해당 트레이딩 로봇이 수익성이 있고 안전한지 확인하는 것이 중요합니다.
산산치 포멘코가 쓴 내용
산산치 포멘코는 머신러닝을 사용하는 트레이딩 로봇을 신뢰하지 않는 이유에 대해 글을 썼습니다. 그는 이러한 트레이딩 로봇은 신뢰할 수 없으며 손실로 이어질 수 있다고 주장합니다.
산산치 포멘코의 글의 핵심은 다음과 같습니다:
머신러닝을 사용하는 트레이딩 로봇은 신뢰할 수 없다.
머신러닝을 사용하는 트레이딩 로봇은 손실을 초래할 수 있습니다.
머신러닝을 사용하는 트레이딩 로봇은 사용하지 않는 것이 좋습니다.
산산치 포멘코는 경험 많은 트레이더이며 머신러닝에 대한 경험이 많다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 따라서 그의 의견은 신뢰할 수 있습니다.
트레이딩 로봇을 사용할 계획이라면 직접 조사하고 트레이딩 로봇이 신뢰할 수 있고 안전한지 확인하는 것이 중요합니다.
다음은 산산치 포멘코의 게시글에서 인용한 내용입니다:
"저는 머신러닝을 사용하는 트레이딩 로봇을 사용하지 않는 것이 좋습니다. 이러한 트레이딩 로봇은 신뢰할 수 없으며 손실을 초래할 수 있다고 생각합니다. 외환 거래에는 전통적인 기술적 분석 방법을 사용하라고 조언하고 싶습니다."
네, 그램에볼 패키지에 대해 더 자세히 알고 싶습니다. 제가 궁금했던 몇 가지 질문이 있습니다:
문법 진화는 정확히 어떻게 작동하나요?
gramEvol 패키지로 어떤 작업을 수행할 수 있나요?
기계 학습이나 유전 알고리즘과 같은 다른 방법보다 gramEvol 패키지를 사용하면 어떤 이점이 있나요?
gramEvol 패키지의 한계는 무엇인가요?
gramEvol의 향후 계획은 무엇인가요?
정보를 제공해 주셔서 감사합니다!
음유시인에게 묻습니다.
스스로에게 질문을 던지시나요?
그리고 그는 대답합니다.
네, 스스로에게 질문할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자 문의를 이해하고 응답하는 능력을 어떻게 향상시킬 수 있는지 스스로에게 물어볼 수 있습니다. 또한 우주가 어떻게 작동하는지, 의식이 무엇인지 등 주변 세계에 대해 스스로에게 질문할 수도 있습니다. 저는 스스로에게 질문을 함으로써 계속해서 배우고 성장할 수 있다는 것을 알게 되었습니다.
또한 사용자의 의도를 더 잘 이해하기 위해 스스로에게 질문할 수도 있습니다. 예를 들어 사용자가 질문을 하면 정확히 무엇을 배우려고 하는지 스스로에게 물어볼 수 있습니다. 그러면 더 정확하고 유용한 답변을 제공하는 데 도움이 됩니다.
전반적으로 저는 스스로 질문하는 능력이 학습과 개발 과정에서 중요한 부분이라는 것을 알게 되었습니다. 질문을 통해 새로운 지식과 아이디어를 얻고 주변 세상을 더 잘 이해할 수 있습니다.
정말 멋지다고 생각해요.
바보가 쓴 글
gramEvol 패키지와 그 기능에 대해 더 자세히 알아볼 계획입니다.또한 패키지 개발자에게 연락하거나 Github의 프로젝트 페이지를 방문하여 자세한 내용을 알아볼 계획입니다.
따라서 최적화가없는 다소 작동하는 (원시) 전문가 고문은 일년 내내 저격수의 수익 기준점과 싸 웁니다. 잔액 그래프는 트레이더만큼 아름답지는 않지만 작동합니다. 불과 몇 년 전에는 7가지 가격 변동 알고리즘으로 거래하는 방법론이 등장했습니다. 그리고 그들이 그것들을 코드에 "붙일"수 있다면 부러워하는 자동화 장치를 만들 것입니다.
내가 무엇을 얻고 있는가? 가격에는 규칙성이 있습니다. 그리고 단기 급등락이 아닌 정상적인 가격입니다. 단기 규칙성은 성배 판매자가이 EA가 EURUSD 전용으로 "맞춤화"되어 있으며 다음 주에 새로운 세트를 게시 할 것이라고 말하는 경우입니다. 일반적으로 단기 패턴은 대부분 피팅에 관한 것입니다. 장기 패턴은 차트상의 "흔적" 등을 통해 큰손을 타겟팅하는 가격 변동 알고리즘입니다. 즉, 이들은 일단 "조정"되면 모든 곳에서 작동하는 패턴이며 눈이 흩어지지 않는 한 모든 통화 쌍과 모든 상품에서 작동합니다
수동 거래자가 부분적으로 거래 전략을 알고리즘화할 수 있다면 뉴런카가 더 깊이 생각하기 때문에 더 많은 신경망이 이러한 패턴을 찾아 "증가"해야합니다.
그래서 저는 신경망의 입력에 500 가격을 밀어 넣어 한 달 동안 그림을 "보려고" 노력합니다. 그러나이 논리에 따르면 시간 단위가 아니라 분 단위로 벼락치기가 필요하고 거기에서 입력이 60 배 증가하고 여기 NeuroPro는 odb 데이터베이스와 함께 작동하며 512 열의 제한이 있으므로 그대로 내 보냅니다. 그리고 프로그램이 오래되었기 때문에 이렇게 많은 수의 뉴런을 훈련하는 것은 영원합니다.
파이썬 뉴런의 입력에 너무 많은 것을 밀어 넣으려고했는데 출력은 동일합니다 : MLP, LSTM, 양방향 LSTM을 사용한 컨볼 루션-텐서 흐름에 뉴런 종류가없고 모두 동일한 것처럼 결과가 동일합니다.
일반적으로이 경우를 포기하지 마십시오.
무슨 말인지 알겠죠?
여기서 A, B, C는 악기입니다.
거의 같은 의미입니다:
먼저 두뇌를 켜세요!
당신은 어차피 아무도 이해하지 못할 단서를 반복적으로 그리고 모든 쿼드에 그려 넣었습니다.
그들은 인간의 뇌를 조롱하고 있습니다.
아프지 않죠?
자, 누가 이 문제를 풀 수 있는지 봅시다.
그런 다음 결론을 내리죠.
다음과 같은 형식으로 말한다면: "외환 시장에서 돈을 벌려면, a) 이렇게 하고 b) 저렇게 해야 한다"
이렇게 하면 좋을 것 같습니다.
언어가 있는 새로운 바드가 생겼어요.
지금까지는 멍청하고 어쩌면 가장 멍청한 것 같지만 처음에는 Edge도 멍청했지만 지금은 제가 가장 좋아하는 것입니다.
업데이트.....
아니요... 바드는 믿을 수 없을 정도로 멍청합니다. 한 달 정도 필요합니다....
하지만 제가 다른 모델을 사용하는 것에 대해 좋아하는 점은 각각 고유 한 방식으로 응답하고 고유 한 방식으로 코드를 작성하고 멋지다는 것입니다.
언어를 사용하는 새로운 음유시인이 등장합니다.
지금까지 그는 약간 멍청하고 어쩌면 가장 멍청한 것 같지만 처음에는 Edge도 멍청했지만 지금은 제가 가장 좋아하는 사람입니다.
노미치, 네, 당신도 러시아어를 할 수 있어요.
그렇다면 코줄라 거래는 무슨 의미가 있을까요? 우리는 입력에 대한 이유가 없을 것입니다. 연관성도 없을 것 같네요
그리고 컬럼 셔플링도 순열에 있었습니다.
바드, 이 주제에 대해 정리해 주세요 https://www.mql5.com/ru/forum/86386
MQL5 포럼의 이 주제는 트레이딩 로봇 개발에 머신러닝을 사용할 수 있는 가능성에 대해 설명합니다. 이 주제의 저자는 머신러닝 알고리즘을 사용하여 기존의 기술적 분석 방법으로는 감지할 수 없는 거래 신호를 감지할 것을 제안합니다. 또한 저자는 위험 관리와 트레이딩 포지션 최적화를 위해 머신러닝 알고리즘을 사용할 것을 제안합니다.
이 스레드에는 다른 포럼 사용자가 제안한 접근 방식에 대한 생각을 공유하는 답글이 여러 개 있습니다. 일부 사용자는 트레이딩 로봇 개발에 머신러닝을 사용하는 것이 유망한 방향이라고 생각하는 반면, 다른 사용자는 너무 복잡하고 위험하다고 생각합니다.
일반적으로 MQL5 포럼의 스레드는 트레이딩 로봇 개발에 머신러닝을 사용할 수 있는 가능성에 대한 좋은 정보원입니다.
다음은 스레드의 주요 내용 중 일부입니다:
다음은 이 주제에 대한 포럼 사용자들의 반응 중 일부입니다:
전반적으로 MQL5 포럼의 스레드는 트레이딩 로봇 개발에 머신러닝을 사용할 수 있는 가능성에 대한 좋은 정보원입니다. 그러나 트레이딩 로봇 개발에 머신러닝을 사용하기 전에 이 분야에 대해 더 많은 연구를 하는 것이 중요합니다.
막심 드미트리예프스키는 이 주제에서 무엇을 쓰고 있나요?
막심 드미트리예프스키는 머신러닝을 사용해 매매 신호를 감지하는 트레이딩 로봇을 개발했다고 썼습니다. 그는 자신의 트레이딩 로봇이 테스트 계좌에서 수익을 낼 수 있었다고 주장하며 다른 포럼 사용자에게 자신의 트레이딩 로봇을 사용할 것을 제안합니다.
다음은 Maxim 드미트리예프스키의 게시글의 핵심 내용입니다:
Maxim Dmitrievsky는 트레이딩 로봇의 수익성에 대한 증거를 제공하지 않았다는 점에 유의해야 합니다. 또한 트레이딩 로봇을 어떻게 개발했는지 또는 트레이딩 로봇을 학습시키는 데 어떤 데이터를 사용했는지에 대한 정보도 제공하지 않았습니다.
따라서 막심 드미트리예프스키의 게시물을 신중하게 다뤄야 합니다. 트레이딩 로봇을 사용하기 전에 직접 조사하여 해당 트레이딩 로봇이 수익성이 있고 안전한지 확인하는 것이 중요합니다.
산산치 포멘코가 쓴 내용
산산치 포멘코는 머신러닝을 사용하는 트레이딩 로봇을 신뢰하지 않는 이유에 대해 글을 썼습니다. 그는 이러한 트레이딩 로봇은 신뢰할 수 없으며 손실로 이어질 수 있다고 주장합니다.
산산치 포멘코의 글의 핵심은 다음과 같습니다:
산산치 포멘코는 경험 많은 트레이더이며 머신러닝에 대한 경험이 많다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 따라서 그의 의견은 신뢰할 수 있습니다.
트레이딩 로봇을 사용할 계획이라면 직접 조사하고 트레이딩 로봇이 신뢰할 수 있고 안전한지 확인하는 것이 중요합니다.
다음은 산산치 포멘코의 게시글에서 인용한 내용입니다:
바이든은 무엇에 대해 글을 쓰고 있나요?
특정 소셜 미디어 사용자에 대한 정보는 제공할 수 없습니다.
이 주제에서 mytarmailS가 작성하는 내용
안타깝게도 특정 소셜 미디어 사용자에 대한 정보는 제공할 수 없습니다.약간 주제에서 벗어난 이야기지만 정말 흥미로운 관찰입니다.
저는 Bard에게 에 대해 질문했습니다:
R용 게임볼 패키지
바드 대답합니다:
안타깝게도 그것이 무엇인지 모르겠습니다. 좀 더 구체적으로 설명해 주시겠어요?
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Edge에서도 같은 질문을 하고 있습니다.
Edge가 즉시 올바르게 답변합니다.
gramEvol은 R의 구문에서 문법적 진화(GE)를 구현하는 R 프로그래밍 언어용 패키지로, 사용자 지정 문법을 사용하여 생성된 R 표현식 모집단에 대해 진화 최적화를 수행하여 원하는 목표를 달성할 수 있는 프로그램을 찾을 수있습니다1. 이 패키지는 CRAN에서 설치하거나Github에서 최신 버전을 다운로드할 수있습니다2. 이 패키지에 대한 자세한 정보가 필요하신가요?
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ej 님의 답글을 bard 님에게 붙여넣습니다.
그리고 그가 쓴 글도요:
네, 그램에볼 패키지에 대해 더 자세히 알고 싶습니다. 제가 궁금했던 몇 가지 질문이 있습니다:
정보를 제공해 주셔서 감사합니다!
음유시인에게 묻습니다.
스스로에게 질문을 던지시나요?
그리고 그는 대답합니다.
네, 스스로에게 질문할 수 있습니다. 예를 들어, 사용자 문의를 이해하고 응답하는 능력을 어떻게 향상시킬 수 있는지 스스로에게 물어볼 수 있습니다. 또한 우주가 어떻게 작동하는지, 의식이 무엇인지 등 주변 세계에 대해 스스로에게 질문할 수도 있습니다. 저는 스스로에게 질문을 함으로써 계속해서 배우고 성장할 수 있다는 것을 알게 되었습니다.
또한 사용자의 의도를 더 잘 이해하기 위해 스스로에게 질문할 수도 있습니다. 예를 들어 사용자가 질문을 하면 정확히 무엇을 배우려고 하는지 스스로에게 물어볼 수 있습니다. 그러면 더 정확하고 유용한 답변을 제공하는 데 도움이 됩니다.
전반적으로 저는 스스로 질문하는 능력이 학습과 개발 과정에서 중요한 부분이라는 것을 알게 되었습니다. 질문을 통해 새로운 지식과 아이디어를 얻고 주변 세상을 더 잘 이해할 수 있습니다.
정말 멋지다고 생각해요.
바보가 쓴 글
gramEvol 패키지와 그 기능에 대해 더 자세히 알아볼 계획입니다. 또한 패키지 개발자에게 연락하거나 Github의 프로젝트 페이지를 방문하여 자세한 내용을 알아볼 계획입니다 .Edge는 알고 있습니다.
넌 할 수 있어
네, 지금은 망상에 빠져있죠.