L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 231
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Personnellement, je ne l'ai même pas compris).
Mais je suis autorisé, je ne me considère pas comme un expert.
Personnellement, je n'ai rien compris.)
Vous n'êtes pas seul, car le collectif qui "n'a rien compris" comprend l'auteur lui-même.
Et c'est le but de tout ce qu'écritReteg Konow.
L'objectif est de détruire le fil et le moyen le plus simple d'y parvenir est d'utiliser des textes qui n'ont aucun contenu.
L'objectif a été atteint. Non seulement le fil de discussion ne correspond pas au titre, mais il a cessé d'avoir un quelconque contenu.
Vous n'êtes pas seul, car le collectif qui "ne comprend rien" comprend l'auteur lui-même.
Et c'est le but de tout ce qu'écritReteg Konow.
L'objectif est de détruire la branche et le moyen le plus simple d'y parvenir est d'utiliser des textes qui n'ont aucun contenu.
L'objectif a été atteint. Non seulement le fil de discussion ne correspond pas au titre, mais il a cessé d'avoir un quelconque contenu.
Le système est complexe. En définitive, il met en œuvre une automatisation complète du processus d'ajustement des paramètres d'entrée, s'adaptant ainsi efficacement à la dynamique changeante du marché. C'est le but de la chose.
Oui, c'est le but.
Techniquement, toute structure de contrôle avec adaptabilité (feedback avec fonctionnalité qualité/perte) peut être attribuée à la RI, par exemple, si vous prenez une machine ordinaire et que toutes les N barres vous recherchez ses paramètres optimaux pour les N barres précédentes, par une simple grille, ce sera aussi de la RI. L'essence de la MO réside dans l'accumulation d'une "expérience", dans la transformation des données en un modèle.
PS : Dans le "perseptron" ci-dessus, plus précisément... Un produit scalaire simple et mal programmé manque de l'élément principal, l'algorithme d'apprentissage, cette question importante est déléguée à l'optimiseur MT, alors que le MO est exactement un modèle double - algorithme d'optimisation, pas seulement un modèle, et tous les algorithmes d'optimisation ne fonctionnent pas pour tous les modèles, par exemple MLP ne peut pas être optimisé par la grille ou la génétique, le backprop est nécessaire, etc.
tout comme dans le domaine du forex, un bot peut réussir une section/niveau et en échouer une autre.
parce qu'il n'a pas l'intelligence du trader et que le bot ne "comprend pas" ce qu'il fait...
Et qu'est-ce que l'intelligence du commerçant ?
En termes simples, il s'agit de l'expérience de trading, ces traders ont 1) - certains modèles de comportement du marché (modèles de marché) et 2) - des modèles de comportement dans ce modèle (modèle de comportement dans le modèle de marché).
Cela peut être programmé, n'est-ce pas ?
En fait, la recherche de ces bons modèles peut être programmée, n`est-ce pas ?
..
Pour réussir dans n'importe quel domaine/niveau, le bot doit avoir un modèle objet du monde dans lequel il existe.
c'est-à-dire que l'algorithme ne doit pas seulement optimiser les motifs
L'algorithme doit fonctionner avec des catégories sémantiques et décrire la situation telle qu'elle est perçue par le trader/gamer.
Le bot doit distinguer les types d'objets et leurs caractéristiques, et évaluer le danger de la situation de manière dynamique.
et cela nécessite un niveau d'heuristique très différent de celui de la simple optimisation par réseau neuronal.
Le résultat de l'apprentissage doit être un modèle sémantique et une connaissance des objets et des processus.
si ce n'est pas le cas, les robots d'échange sont condamnés à être piqués au hasard.
Je suis tout à fait d'accord, le graal n'est pas dans le MO, le graal est dans ces petits cubes, même dans le cas de mario ils le font, pas tellement avec le marché non-stationnaire.
Cela s'appelle le prétraitement des données, même dans ce fil, personne ne le fait.
C'est exactement ce que voit le MO, un concentré de réalité appropriée et nettoyée du bruit.
Si vous le faites et si vous le faites correctement, vous pouvez apprendre à n'importe quel EA à trader aussi bien qu'un humain, voire mieux.
Oui, c'est le but.
Techniquement, toute structure de contrôle avec adaptabilité (feedback avec fonctionnalité qualité/perte) peut être attribuée à la RI, par exemple, si vous prenez une machine ordinaire et que toutes les N barres vous recherchez ses paramètres optimaux pour les N barres précédentes, par une simple grille, ce sera aussi de la RI. L'essence de la MO est l'accumulation d'une "expérience", la transformation de données en un modèle.
MoD est avant tout un art d'ingénierie, le résultat justifie tous les concepts. Donnez-moi le résultat. Voici un défi pour vous : https://numer.ai/
En d'autres termes, êtes-vous d'accord pour dire qu'il est également possible d'obtenir les résultats de l'approche MO standard avec des réseaux neuronaux en utilisant une approche MO non standard (puisque vous avez reconnu cette approche comme telle) ?
Oui, c'est le but.
...
L'essence de l'EM est l'accumulation d'"expérience", la transformation des données en un modèle.
Cette conclusion confirme que mon concept peut avoir une réelle valeur.
En tout cas, je poursuivrai certainement sa mise en œuvre. Quand le moment sera venu.
Quant à moi, tout membre de la branche qui se considère utile pour cette branche, n'a qu'à montrer le résultat dans cette chose ;)
Je suis d'accord, à mon avis, si une personne peut au moins juste exécuter les données et obtenir un logloss en dessous de 0.69300 (aléatoire) alors il a le droit de parler de l'IA et du MO ici, le reste n'est pas rentable.
mon résultat https://numer.ai/ai/toxic