자신의 예에서 AI 거래 교육
안녕하세요.
나는 거래에서 기계 학습을 사용하는 문제를 연구하기 시작했고 내 작업에 적합한 솔루션을 찾을 수 없다는 사실에 직면했습니다. 사실 내가 찾은 기계 학습 모델은 과거 데이터(가격, 지표 등)를 기반으로 가격 예측에 작동합니다. 그리고 나는 가격을 예측할 필요가 없습니다. 기계가 내 거래의 예에서 배울 필요가 있습니다. 나는 기계에 가격 이력과 거래 진입/종료 지점을 제공하고 기계는 이러한 거래에서 학습합니다. 기계 학습의 방향, 사용할 모델, 알고리즘을 알려주세요. 고맙습니다.
알고리즘은 동일합니다. 그러나 입력 데이터가 너무 게으르지 않고 각 입력과 출력을 논리적으로 설명하려고 합니다. 즉, 먼저 입력할 때 알아차린 내용을 직접 설명한 다음 논리로 변환해야 합니다. 또한 출구에서 무엇을 기반으로 결정을 내렸는지 설명하고 논리로 번역하십시오. 각 입력/출력에서 고유한 논리 집합을 얻게 되므로 상당히 큰 입력 데이터베이스를 갖게 됩니다. 그렇다면 훈련된 신경망 으로 적용하면 됩니다.
입력과 출력을 설명하면 본질적으로 방정식을 얻을 수 있습니다. 입력 요인의 수는 상호 유의한 변수의 수입니다. 예를 들어, TF=x1, 막대 수=x2 , 표시기=x3, .....=xn, 그러면 x1+x2+x3+xn=sl 형식의 방정식을 얻을 수 있습니다. || 티피; 당신은 당신 자신의 특정한 분석에 의존하기 때문에 그러한 방정식의 수는 그리 많지 않을 것입니다. 그런 다음 각 막대가 있는 주기에서 시장 상황이 방정식 중 하나에 해당하는지 확인하기만 하면 로봇이 주어진 스톱으로 위치를 엽니다.
사실, 이것은 기계 학습이 아닙니다. 여기에서는 이미 모든 것을 스스로 분석했고 로봇이 그것을 반복하기를 원합니다. 그러나 아무도 당신을 위해 로봇에게 의사 결정 알고리즘을 설명하지 않을 것입니다.
일부 유태인이 포럼에 모였으며 내 성은 "iy"로 끝납니다))
))) 글쎄, 다른 곳)
일부 유태인이 포럼에 모였으며 내 성은 "iy"로 끝납니다))
안녕하세요.
나는 거래에서 기계 학습을 사용하는 문제를 연구하기 시작했고 내 작업에 적합한 솔루션을 찾을 수 없다는 사실에 직면했습니다. 사실 내가 찾은 기계 학습 모델은 과거 데이터(가격, 지표 등)를 기반으로 가격 예측에 작동합니다. 그리고 나는 가격을 예측할 필요가 없습니다. 기계가 내 거래의 예에서 배울 필요가 있습니다. 나는 기계에 가격 이력과 거래 진입/종료 지점을 제공하고 기계는 이러한 거래에서 학습합니다. 기계 학습의 방향, 사용할 모델, 알고리즘을 알려주세요. 고맙습니다.
기쁨입니까 슬픔입니까? 왜 유대인을 좋아하지 않습니까? 일반적으로 이들은 꽤 괜찮은 사람들입니다.
니체 내 성도 그렇게 끝난다고? 이것은 성명 .. 나는 전에 한 곳에서 그렇게 많이 만난 적이 없다)
니체 내 성도 그렇게 끝나는 건가? 이것은 성명 .. 나는 전에 한 곳에서 그렇게 많이 만난 적이 없다)
추가할 내용이 없지만 반복할 수만 있습니다.
반복은 교리의 어머니이다
안녕하세요.
나는 거래에서 기계 학습을 사용하는 문제를 연구하기 시작했고 내 작업에 적합한 솔루션을 찾을 수 없다는 사실에 직면했습니다. 사실 내가 찾은 머신 러닝 모델 은 과거 데이터(가격, 지표 등)를 기반으로 한 가격 예측에서 작동합니다. 그리고 나는 가격을 예측할 필요가 없습니다. 기계가 내 거래의 예에서 배울 필요가 있습니다. 나는 기계에 가격 이력과 거래 진입/종료 지점을 제공하고 기계는 이러한 거래에서 학습합니다. 기계 학습의 방향, 사용할 모델, 알고리즘을 알려주세요. 고맙습니다.