Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 244
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Je, je, qué equivocado estás.
https://nplus1.ru/news/2016/11/03/glasses
Esta es una característica bastante exótica de las redes neuronales profundas, a los periodistas les encanta destrozar tales pulgas, como el chiste de que las redes neuronales confunden a los negros y a los gorilas, pero no es estadísticamente significativo, lo importante es que sólo con MO se puede sacar cualquier cosa del mercado, más aleatoriedad, además específicamente para paquetes de series temporales con tanto ruido como en el mercado, las redes neuronales no son la mejor opción.
No es una mierda, es lo único que tenemos. El AT también es ME, sólo que de una forma muy ineficiente y profana.
P.D.: el tiempo se puede predecir con bastante exactitud (70-80%) para los próximos días, la cara de una persona maquillada también se puede reconocer tan bien como una persona.
Es una mierda cuando se aplica mal, ya expliqué en el post por qué es una mierda. Y no tengo nada en contra de las herramientas de MO en sí, son el futuro en términos de IA y procesamiento de información.
¿Has visto el programa de televisión "Spot on"? La modificación de la apariencia no se limita sólo a las gafas cuadradas. Se podría decir que el mercado se comporta de tal manera que es irreconocible y tiene éxito el 99% de las veces.
Mentira cuando se aplica de forma incorrecta, ya expliqué en el post por qué es una mierda. Y no tengo nada en contra de las herramientas de MO en sí, son el futuro en términos de IA y procesamiento de información.
¿Has visto el programa de televisión "Spot on"? El cambio de aspecto no se limita sólo a las gafas cuadradas.
Sin embargo, la mayoría de las veces el jurado reconoce con precisión a los actores maquillados.
Me pregunto en qué aspectos el reconocimiento de patrones humanos es superior al de las máquinas. ¿Es el cerebro humano una red neuronal más avanzada? ¿Más parámetros rastreables? ¿Una base más amplia de experiencia?
¿Es posible llevar un ordenador moderno a este nivel, o las limitaciones de hardware lo impiden?
Si consideramos el espectáculo "Toe-to-Toe", entonces:
1. La persona que no está familiarizado con los participantes del altavoz no puede reconocer a nadie, pero inequívocamente todos reconocen las personas de maquillaje y distinguirlos de nagrimirovannymi.
Por lo tanto, se necesitan dos tipos de experiencia para reconocer con precisión a las personas maquilladas:
a) La experiencia de percibir rostros humanos sin maquillaje.
b) La experiencia de percibir rostros humanos maquillados.
2. Para reconocer a los hablantes, se necesita un tercer tipo de experiencia: el conocimiento de las caras y otros parámetros fisiológicos de los participantes. No sólo hay que conocer la apariencia, sino también los movimientos, los tonos de voz, los gestos, las acciones...
Puedo concluir: si una máquina está entrenada para reconocer todos estos parámetros, también puede formar parte de un jurado).
Mentira cuando se aplica de forma incorrecta, ya expliqué en el post por qué es una mierda. Y no tengo nada en contra de las herramientas de MO en sí, son el futuro en términos de IA y procesamiento de información.
¿Has visto el programa de televisión "Spot on"? La modificación de la apariencia no se limita sólo a las gafas cuadradas. Se podría decir que el mercado se comporta de una manera irreconocible y tiene éxito el 99% de las veces.
En ese caso tienes razón, pero yo no lo formularía como "bien/mal", la pregunta es más bien sobre dominio de la aplicación de MO, en las sutilezas, para datos bastante complejos, con mucho ruido. Tomemos numer.ai por ejemplo, la mayoría tiene >0,69 incluyéndome a mí, es el 54-55% de la edad, pero hay quienes tienen <0,6 significa alrededor del 70% de la edad, no estoy seguro de que actúen "correctamente", me refiero a usar medios estándar.
Sin embargo, en la mayoría de los casos el jurado reconocerá con precisión a los actores maquillados.
Me pregunto por qué el reconocimiento de patrones humanos es superior al de las máquinas. ¿Es el cerebro humano una red neuronal más avanzada? ¿Más parámetros rastreables? ¿Una base de experiencia más amplia?
¿Es posible llevar un ordenador moderno a este nivel, o las limitaciones de hardware lo impiden?
En la mayoría de los casos, los participantes no tienen el objetivo de ser irreconocibles en absoluto, el objetivo es parecerse a la imagen elegida. Pero esto es sólo un ejemplo de cómo puede cambiar la apariencia de una persona; si quieres, puedes cambiar tu aspecto por completo de forma que ni tu madre lo reconozca, hasta la cirugía de voz para cambiar las huellas dactilares y sustituir los iris por los ojos de un donante. Por lo tanto, el mercado está cambiando para no ser reconocido, para no ser reconocido con una imagen diferente.
Pero, ¿qué es lo que permanece constante en las personas con apariencia alterada? Lo que no cambia es que siguen siendo seres humanos, lo que significa que tienen dos piernas, dos brazos y demás, es decir, los signos de un ser humano permanecen y no cambian. El comportamiento general de un ser humano no cambia, no comerá del cuenco de un gato, por ejemplo.
Es decir, en lugar de detallar los rasgos, es necesario generalizarlos, identificar los rasgos invariables y explotarlos.
En la mayoría de los casos, los participantes no tienen el objetivo de ser inidentificables en absoluto, el objetivo es parecerse a la imagen elegida. Pero esto es sólo un ejemplo de cómo puede cambiar la apariencia de una persona; si quieres, puedes cambiar tu aspecto por completo de forma que ni tu madre lo reconozca, hasta la cirugía de las cuerdas vocales para cambiar las huellas dactilares y sustituir tus iris por los ojos de un donante. Por lo tanto, el mercado está cambiando para no ser reconocido, para no ser reconocido con una imagen diferente.
Pero, ¿qué es lo que permanece constante en las personas con apariencia alterada? Lo que no cambia es que siguen siendo seres humanos, lo que significa que tienen dos piernas, dos brazos y demás, es decir, los signos de un ser humano permanecen y no cambian. El comportamiento general de un ser humano no cambia, no comerá del cuenco de un gato, por ejemplo.
Es decir, en lugar de detallar los rasgos, es necesario generalizarlos, identificar los rasgos invariables y explotarlos.
Una vez más tienes razón, en el trading algorítmico con MO es más importante tener datos y atributos que la propia clasificación, todo ese jaleo con los patrones de velas no es más que ruido.
En la mayoría de los casos, los participantes no tienen el objetivo de ser inidentificables en absoluto, el objetivo es parecerse a la imagen elegida. Pero esto es sólo un ejemplo de cómo puede cambiar la apariencia de una persona; si quieres, puedes cambiar tu aspecto por completo de modo que ni tu madre lo reconozca, hasta la cirugía de las cuerdas vocales para cambiar las huellas dactilares y sustituir tus iris por los ojos de un donante. Por lo tanto, el mercado está cambiando para no ser reconocido, para no ser reconocido con una imagen diferente.
Pero, ¿qué es lo que permanece constante en las personas con apariencia alterada? Lo que no cambia es que siguen siendo seres humanos, lo que significa que tienen dos piernas, dos brazos y demás, es decir, los signos de un ser humano permanecen y no cambian. El comportamiento general de un ser humano no cambia, no comerá del cuenco de un gato, por ejemplo.
Es decir, en lugar de detallar los rasgos, es necesario generalizarlos, identificar los rasgos invariables y explotarlos.
Creo que estamos pensando en la dirección correcta. Sólo tenemos que tener clara la diferencia entre la percepción humana y la percepción de las máquinas.
La percepción humana se perfecciona en el transcurso de la vida. El ser humano enriquece su experiencia con todo aquello con lo que entra en contacto a lo largo de su vida. El pensamiento le ayuda a construir estructuras lógicas e imágenes abstractas. La red neuronal del cerebro humano tiene un potencial colosal de aprendizaje y desarrollo. 3.
2. La máquina depende intrínsecamente del creador.
3. su experiencia se invierte en ella y se limita a un área específica.
4. La máquina está condicionada por sus limitaciones de hardware. Esto también limita su experiencia.
Creo que entrenar una red neuronal moderna es como entrenar un insecto: mucho trabajo, pero poca utilidad. Sin embargo, tal vez si cambiamos el enfoque o hacemos ordenadores más avanzados, será mejor.Creo que vamos en la dirección correcta. Sólo hay que tener clara la diferencia entre la percepción humana y la percepción de las máquinas.
1. La percepción humana se perfecciona a lo largo de la vida. El ser humano enriquece su experiencia con todo aquello con lo que entra en contacto a lo largo de su vida. El pensamiento le ayuda a construir estructuras lógicas e imágenes abstractas. La red neuronal del cerebro humano tiene un potencial colosal de aprendizaje y desarrollo. 3.
2. La máquina depende intrínsecamente del creador.
3. su experiencia se invierte en ella y se limita a un área específica.
4. La máquina está condicionada por sus limitaciones de hardware. Esto también limita su experiencia.
Creo que entrenar una red neuronal moderna es como entrenar un insecto: mucho trabajo, pero poca utilidad. Pero quizá si cambiamos el enfoque o hacemos ordenadores más avanzados, será mejor.
Yo digo que hay que simplificar, generalizar, y tú dices que hay que complicar, detallar. ¿Por qué debemos intentar ajustarnos a la percepción humana? De qué sirve la percepción humana en el mercado, si los operadores manuales perdían beneficios hace 20 años leyendo el teletipo, y ahora lo hacen utilizando el análisis técnico y el análisis óptico.
Pensemos con lógica:
Para simplificar algo, tenemos que comprender a fondo la complejidad de esta cosa. Conocer su estructura. Veo el proceso como una complicación, un detalle y una simplificación. Y así cada ciclo de desarrollo. Elevando a un nuevo y nuevo nivel.
El aprendizaje automático es una herramienta en manos de un algotrader, y esta herramienta debe mejorarse en cualquier caso.
En cuanto a la eficacia de las previsiones de mercado de las redes neuronales, es discutible. Creo que con el enfoque adecuado se puede obtener eficiencia.