Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3203
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Du hast dich in letzter Zeit zu sehr erhitzt, du und Sanych, macht mal Urlaub.
Danke, ich werde Ihren Vorschlag auf jeden Fall in der Tagesordnung berücksichtigen.
Lira befindet sich seit Jahren im OnlyClose-Modus. Es ist sinnvoller, MO auf das Kardiogramm des Nachbarn anzuwenden.
ZY Ein logisches Problem.
Es gibt ein Land, in dem man alles nur in Lira kaufen kann. Und absolut alles (sogar das Gehalt) hat ein Preisschild in US-Dollar, das in Lira von seinem Wechselkurs abhängt.
Und jetzt ist die Lira dreimal billiger geworden gegenüber dem US-Dollar. War es überhaupt theoretisch möglich (für einen Ausländer oder einen Einheimischen), damit Geld zu verdienen?
Ich möchte vorausschicken, dass es hier nicht um die Türkei geht, sondern um ein bestimmtes ideales Modell, das letztendlich genau zeigen sollte, womit in Echtzeit Geld verdient wird. Die Türkei eingeschlossen.
Die Lira befindet sich schon seit Jahren im OnlyClose-Modus. Es ist sinnvoller, MO auf das Kardiogramm deines Nachbarn anzuwenden.
Wir üben mit Katzen. Ich habe gerade gesehen, dass der Algorithmus , wenn es ein regelmäßiges Verhalten gibt, dieses auch findet, er trainiert nicht auf Geräusche um.
Wenn das bloße Auge es sieht, findet der MO es natürlich auch. Die Aufgabe des MO ist eine andere - ein Muster zu finden, wo es nicht sichtbar ist.
Wenn das bloße Auge es gesehen hat, wird das MO es sicher finden. Die Aufgabe des IO ist eine andere - ein Muster zu finden, wo es nicht sichtbar ist.
Wenn das bloße Auge es gesehen hat, wird das MO es sicher finden. Die Aufgabe des IO ist eine andere - ein Muster zu finden, wo es nicht sichtbar ist.
Sagen Sie mir bitte, worin sich die Regelmäßigkeit vom Auswendiglernen aus der Position des MO unterscheidet?
Ich habe zum Beispiel eine Idee im Kopf, wie ein Muster aus 5 Kerzenständern aussehen soll. Ich markiere sie auf dem Chart, lasse das Preisexport-Skript laufen, füttere das neuronale Netz damit, es lernt, wie die Muster aussehen sollen und wie nicht (die Bezeichnungen der anderen Preisgruppen sind unterschiedlich), und dann markiert mein neuronales Netz diese Muster auf dem Chart. Das heißt, ich brauche nicht zu schreiben "wenn, dann", das neuronale Netz hat es selbst gelernt und verstanden. Ich habe ihm mit dem Finger gezeigt, was und wie.
Aber hier ist die Aufgabe "Finde ein Muster", was ist das, wie unterscheidet es sich von dem Beispiel mit dem Auswendiglernen?
Vielleicht ist das Finden eines Musters eine zu komplizierte Aufgabe und das neuronale Netz macht im Moment nur "Auswendiglernen" im Verhältnis zur Leistung des Computers.
Sagen Sie mir bitte, wie sich die Musterbildung vom Auswendiglernen unterscheidet?
Ich habe zum Beispiel eine Idee im Kopf, wie ein Muster aus 5 Kerzenständern aussehen soll. Ich markiere sie auf dem Chart, lasse das Preisexport-Skript laufen, füttere das neuronale Netz damit, es lernt, wie die Muster aussehen sollen und wie nicht (die Bezeichnungen der anderen Preisgruppen sind unterschiedlich), und dann markiert mein neuronales Netz diese Muster auf dem Chart. Das heißt, ich brauche nicht zu schreiben "wenn, dann", das neuronale Netz hat es selbst gelernt und verstanden. Ich habe ihm mit dem Finger gezeigt, was und wie.
Aber hier ist die Aufgabe "Finde ein Muster", was ist das, wie unterscheidet es sich von dem Beispiel mit dem Auswendiglernen?
Vielleicht ist das Finden eines Musters eine zu komplizierte Aufgabe und das neuronale Netz macht im Moment nur "Auswendiglernen" im Verhältnis zur Leistung des Computers.
Zwei Umstände:
1. Man kann alles markieren. Das Problem in der Zukunft: mit welchem Fehler wird Ihr MO das finden, was Sie markiert haben.
2. Ihr "Markieren" hat nichts mit dem MO zu tun, dessen Bedeutung eine andere ist, z.B.: wir bilden "Lehrer", d.h. wir markieren die Bereiche des Kotirs, die garantiert z.B. Stämme und Shorts haben. Dann geben wir dem MO-Algorithmus diesen "Lehrer" und einen bestimmten Satz von Eingabedaten, zum Beispiel Indikatorwerte. Der MO-Algorithmus bildet einige Sätze von Indikatorwerten, die den Werten des Lehrers entsprechen. Dies sind die Muster. Im Prinzip sind diese Muster für uns uninteressant, aber das Überraschendste ist, dass sich diese Muster in der Zukunft wiederholen, wenn auch mit einem gewissen Fehler.
Zwei Umstände:
1. Sie können alles markieren. Das Problem in der Zukunft ist: mit welchem Fehler wird Ihr MoD finden, was Sie markiert haben.
2. Ihr "Markieren" hat nichts mit der MO zu tun, deren Sinn ein anderer ist, z.B.: wir bilden einen "Lehrer", d.h. wir markieren die Bereiche des Kotirs, die garantiert z.B. Stämme und Shorts haben. Dann geben wir dem MO-Algorithmus diesen "Lehrer" und einen bestimmten Satz von Eingabedaten, zum Beispiel Indikatorwerte. Der MO-Algorithmus bildet einige Sätze von Indikatorwerten, die den Werten des Lehrers entsprechen. Dies sind die Muster. Im Prinzip sind diese Muster für uns unbedeutend, aber das Überraschendste ist, dass sich diese Muster in der Zukunft mit einem gewissen Fehler wiederholen.