Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1368
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Sie versprechen, die Funktionalität im Laufe der Zeit zu erweitern. Wenn es z. B. plötzlich möglich ist, Tests/Optimierung von R aus zu verwalten, dann ist es sinnvoll, umzusteigen.
Nun, wenn sie es ausweiten, werden wir sehen, aber im Moment sehe ich keine Probleme, Angebote auf andere Weise zu bekommen.
Ich brauche nicht viel, nur die Möglichkeit, coole ML-Libs wie TensorFlow zu benutzen
Die Ausspracheregeln spielen hier keine Rolle - es war eine der Methoden der hierarchischen Gartenarbeit unter den sowjetischen Menschenfreunden.
Gut Alexstein Nikenstein.
Ich gebe zu, dass es ein Fehler war, in diesem Thread psychologische Themen zu entwickeln, aber sie ergaben sich als Folge des Nachdenkens über das menschliche Gehirn, die Natur seines Geistes und die künstliche Intelligenz, die im Zusammenhang mit den hier diskutierten Themen etwas versteckt ist.
Ich gebe zu, dass es ein Fehler war, in diesem Thread psychologische Themen zu entwickeln, aber das ergab sich aus dem Nachdenken über das menschliche Gehirn, die Natur seines Geistes und die künstliche Intelligenz, die sich im Kontext der hier diskutierten Themen gewissermaßen versteckt.
Respekt. Intelligenz ist keine Psychologie, sie ist ein eigenständiges und unabhängiges Phänomen.
In früheren Beiträgen hat das neuronale Netz die Verschiebung des angenommenen Zentrums der angenommenen Verteilung des angenommenen Preises vorhergesagt. Das Vorhersageintervall betrug 5 m. Und es sah gut aus, verglichen mit der tatsächlichen Verdrängung.
Nun beschloss ich, den Nutzen der Vorhersageergebnisse zu monetarisieren und zu sehen, ob ich tatsächlich von dieser Vorhersage profitieren könnte. Dazu habe ich die prognostizierte und die tatsächliche Preisverschiebung in 5-Meter-Intervallen auf dem Diagramm verglichen.
Intelligenz ist die Fähigkeit des Gehirns, mit seinen Augen zu fühlen..... IMHO!!!
Im Allgemeinen habe ich den Optimierer von Reshetov an meine Bedürfnisse angepasst. Meistens konzentrierte sich jetzt auf die Auswahl der resultierenden Modelle, die in den Prozess der Ausführung stellt sich heraus, eine ganze Menge. Wie wählt man diejenige aus, die in Zukunft funktionieren wird? Denn ein maximal optimiertes Modell wird dem Markt nicht immer gerecht. Ich habe den Kontrollbereich, die logistische Auswertungsfunktion und habe dafür gesorgt, dass die Zwischenmodelle während der Optimierung gespeichert werden, ganz zu schweigen von der Tatsache, dass der Code für meine Bedürfnisse gespeichert wird. Ich kann nicht sagen, dass ich ein Java-Guru geworden bin. Aber ich bin schon zuversichtlich, den Code von jemand anderem zu bearbeiten... Trotzdem bin ich neugierig, wie man die Modelle auswählt? Nach welchen Kriterien wird entschieden, dass ein Modell besser ist als ein anderes? Ich habe einen Weg, und er ist recht interessant. Zumindest werden die schlechten aussortiert. Aber einige der guten sind auch schlecht.
Ich werde Ihnen etwas sagen. Geben Sie hier einige Antworten auf meine Fragen. Ich werde Ihnen auf jeden Fall mitteilen, wie und was ich mache..... Ich schlage vor, Sie beginnen damit, Ihre Erfahrungen zu teilen :-)
So ist dein Intellekt aufgebaut, oder eher ein Arsch statt eines Gehirns
Nun, das ist von Herzen kommend. Haben Sie etwas zu diesem Thema zu sagen?
Nun, das ist von Herzen kommend. Haben Sie etwas zu diesem Thema zu sagen?
Nein, Sie haben nichts gesagt, ich bin Ihr Informationsbüro oder so.
Hier habe ich nichts zu sagen, denn niemand wird es wollen. Interessiert? Ja, aber es ist unwahrscheinlich, dass jemand es in die Praxis umsetzt, sie werden sagen: "Plappermaul, ha, ha. Und du bist der Einzige, der hier noch übrig ist, Maxim, und vergraulst alle mit deiner einseitigen Besserwisserei. Dies ist eines der grundlegenden Merkmale des maschinellen Lernens. Es gibt nur drei von ihnen. Drei Postulate, über die ich in meinem Video sprechen wollte, das sicherlich eines Tages erscheinen wird. Dort erkläre ich Ihnen, warum der Rat, den Sie geben, zwar interessant ist, aber niemand ihn befolgen wird. Selten werden sie auf sie hören. Es ist das Problem des Verteidigungsministeriums, dass der Forscher nicht erfolgreich ist.
Dies ist die Achillesferse des maschinellen Lernens.