MTSにおける人工知能の活用 - ページ 28

[prikolnyjkent]

new_year_pine:

この 思考実験について、私はずっと考えていました。

...

私も、生物の脳を研究して「心」という現象を理解しようとする人たちを理解することはできません

心は技術に過ぎない...

なぜ技術を実装する「装置」を研究するのか？コンピュータの「ハードウェア」を研究しながら、アーカイバがどうやってファイルを「圧縮」しているのかを理解しようとするようなものです。

[Новогодний Ананас]

Я тоже никак не могу понять людей, которые пытаются понять суть явления, имеющего название "разум", изучая мозг живых существ 

心は技術に過ぎない...

もっと微妙で複雑だと思うのですが。結局、動物もニューラルネットワークと同じような行動（特に、学習能力）を示すことがある。人間は、自分の行動の動機を自覚する「反射能力」を持っている点で彼らと異なる。むしろ、アルゴリズムと動物のどちらを使っても、ニューラルネットワークを使えば万能というわけではない、ということを示したかったのです。そして、この2つの間には、かなり直接的な類似性がある（ゴキブリのランダムな判断と、価格チャートのランダムなさま）。

ここでもう一度、ゴキブリのことを思い出していただきたい。

ゴキブリは何回電気ショックを受けると、死ぬか、砂糖を食べるか、どちらかです（砂糖を食べると、体力と健康を取り戻すとされているようです）。結局のところ、殺せないゴキブリは「殺せない」（無限）預金と同じなのである。もちろん、トレーニング段階では非常に大きな（ほぼ無限の）デモ預金を使用することができます。一方、実質的に不死身のゴキブリは、何かを学ぶのだろうか？その結果、「ニンジン」ばかりが注目され、「棒」は注目されなくなり、間違いを許さないFXのアナロジーにすでに違反している。 一方、ゴキブリが時間内に死んでしまったら、新しいゴキブリを訓練しなければならない。

Yuri Reshetov、あなたの戦略をテストするとき、あなたはまず第一に、エクイティ（ランダムにプラスまたはマイナスになる可能性）ではなく、線形フィルタ係数の、いわゆる「真の」値への収束を実証する必要があります。さらに、収束は顕著で、学習サンプルの長さが大きいほど、実験値と真値との距離が小さくなるはずである。

なぜエクイティがマイナスになることがあるのか？ニューラルネットワークは値動きの方向性しか判断できないが、その価値は判断できないと言い続けていますね。10回成功した取引には1回失敗した取引があり、成功した取引で得たすべての利益を上書きしてしまうと想像してください。そうすると、形式的には成功する取引の方が失敗する取引よりも多いにもかかわらず、儲かる戦略が負けに変わってしまうのです。各トレードに同じSTとTPを設定する必要があります（ST=TPという意味ではなく、各トレードで同じにする）-そうして初めて、成功したトレードの数が決定的になり、それを検証することができるのです。記事の 中では一言も言っていないようですが。

最後に、STとTPを配置したら、チャート上の「幸運」なポイントが「不成功」なポイントよりも常に同じ側にあることを何とかして証明する必要があります。しかし、それがどのように証明されるのか、私には見当もつきません。たぶん全然違うから（笑）。

[prikolnyjkent]

new_year_pine:

...それでも、動物がニューラルネットワークと同じような振る舞いをすることがある...。

それは理解できる。

しかし、あなたの投稿があるということは、何らかの理由で、有効な専門的な「道具」を使ってデータに依存性があるかどうかを調べる代わりに、最高の「道具」（脳や神経ネットワーク）からは程遠いものをいじることに時間と労力を費やす人々がいることを表しています。

なぜ？なぜ...？(not clear)