L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 1979

 
Maxim Dmitrievsky:

en effectuant une journalisation complète, il vous dira ce qu'il fait.

et ensuite tu peux comprendre ce qui améliore

dans une bûche pleine est comme une forêt. Il est difficile de faire des recherches. Même si cela permet de s'assurer que rien ne manque.

 
Maxim Dmitrievsky:

Quoi de neuf ? Tu as déjà compris comment ce truc fonctionne ?

Je viens de rentrer, je me suis reposé toute la semaine...

 
mytarmailS:

Quoi de neuf ? Tu as déjà compris comment ce truc fonctionne ?

Je viens de rentrer, je me suis reposé toute la semaine...

Je vais écrire un analogue. J'étudie les paquets.

je pense qu'il pourrait être considérablement amélioré avec de nouvelles architectures

 
Maxim Dmitrievsky:

en termes généraux, je vais écrire un analogue, j'étudie les paquets

Je pense qu'il pourrait être considérablement amélioré avec de nouvelles architectures.

Quel est le schéma de base des opérations ? Qu'est-ce qui apprend où et comment, qu'est-ce qui est mémorisé, etc...

Vous ne pouvez pas améliorer quelque chose sans une compréhension approfondie du principe de fonctionnement, l'auteur de l'algorithme n'est clairement pas un crétin et je suis sûr que des lettres telles que RNN, ltsm, il sait exactement mais pourquoi ne pas les appliquer ...

J'ai besoin de comprendre clairement comment cela fonctionne, depuis le début ...

 

est tombé sur... ils disent que ce sera des réseaux de 4ème génération

https://www.nature.com/articles/s41598-020-64878-5

Experimental Demonstration of Supervised Learning in Spiking Neural Networks with Phase-Change Memory Synapses
Experimental Demonstration of Supervised Learning in Spiking Neural Networks with Phase-Change Memory Synapses
  • 2020.05.15
  • Y. Lecun, Y. Bengio, G. Hinton,
  • www.nature.com
Spiking neural networks (SNN) are computational models inspired by the brain’s ability to naturally encode and process information in the time domain. The added temporal dimension is believed to render them more computationally efficient than the conventional artificial neural networks, though their full computational capabilities are yet to be...
 
Maxim Dmitrievsky:

est tombé sur... ils disent que ce sera des réseaux de 4ème génération

https://www.nature.com/articles/s41598-020-64878-5

Il sera cher au début)

 
Qui gagne de l'argent avec l'apprentissage automatique (en dehors du trading) et comment ?
 
Evgeni Gavrilovi:
Qui et comment gagne-t-on de l'apprentissage automatique (en dehors du trading) ?

Oh quelle question intéressante ! !! Vraiment, où d'autre pouvez-vous appliquer le MO pour gagner de l'argent ? ....

En tant qu'option, les paris sportifs. Il fut un temps où l'on faisait même des modèles pour des loteries MAIS il y a un MAIS, obtenir des tableaux de données en mode automatique est extrêmement difficile, MAIS en général faire une loterie oh quelle chose amusante.....

 
mytarmailS:

Quel est le schéma de fonctionnement de base ? Quel est le processus d'apprentissage, ce qui est mémorisé et comment, etc...

L'auteur de l'algorithme n'est évidemment pas un crétin, et je suis sûr qu'il connaît des lettres telles que RNN et ltsm, mais pour une raison quelconque, il ne les a pas appliquées.

Nous devons comprendre clairement comment cela fonctionne, dès le début...

Quel est le schéma du circuit ?

Je ne suis allé que dans les bois jusqu'à présent et je n'ai utilisé que des primitifs. Je m'y mets maintenant, petit à petit. Je suis intrigué par l'idée de la mémoire et des nouvelles architectures, mais je ne suis pas trop fanatique.

 
Maxim Dmitrievsky:

Quel est le schéma du circuit ?

Je me suis seulement promené dans les bois auparavant, je n'ai pas utilisé de HHs à part les primitifs. Maintenant, je le branche petit à petit. L'idée avec la mémoire et les nouvelles architectures intrigue, mais sans fanatisme.

Comment organisent-ils la mémoire ?