Maschinelles Lernen für Roboter - Seite 12
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Der Markt ändert sich ständig, und der Bot auf einem Algorithmus wird versagen und alle werden in die Röhre fliegen.
Und die Wohnung kann so aufgeteilt werden. Ich habe noch nichts Besseres gesehen...
Eine andere Sache ist, auf dem Schwanz des Marktes Speicher auf maschinelles Lernen zu sitzen, gibt es nichts zu denken, nur lehren den Bot auf Spitzen und Tälern auf die Geschichte der Preise zu handeln.
Natürlich müssen Sie es schnell und qualitativ zu lehren, vielleicht müssen Sie es oft tun, aber es ist alles durch primitive Automatisierung gelöst, vor allem, da ich es bereits haben.
Alles, was bleibt, ist in der Praxis zu überprüfen, wie viel ein trainierter Roboter durch Trägheit handeln kann und wie oft er geändert oder neu trainiert werden muss, und welche Teile der Geschichte zu nehmen sind.
Es ist, als ob man eine Skipiste hinunterfährt und von einer Schanze abspringt, beschleunigt, springt und so lange fliegt, wie man kann, und dann wieder die Schanze hinauffährt, was noch einfacher ist:)
Das ist richtig. in meiner Variante ist die Trägheit 1-3 Tage mit Training über die letzten Monate. und lassen Sie neuronka entscheiden, welche Abschnitte zu nehmen. es ist nur notwendig, um die Wohnung richtig zu skalieren - nicht, um den Preis über die gesamte Matrix zu strecken. Niemand, der bei klarem Verstand ist, wird absolute Werte verwenden, und das System wird dies erkennen. Aber im Allgemeinen habe ich bis jetzt keine stabilen Ergebnisse erhalten. Da ist noch etwas anderes... Ich habe es nicht bei großen TFs ausprobiert. Dort muss man in der Lage sein, einen großen Drawdown auszuhalten. Wer es mit großen TFs versucht, sollte über die Ergebnisse berichten.