Ivan Negreshniy 환율, 모델, 트렌드 및 프로그램 개발의 본질에 들어 가지 않고 단순화하려고 노력할 것입니다.이 모든 것이 이미 여러 번 시도되고 테스트되었으며 끝없이 생각할 수 있기 때문에 IMHO입니다.
또 다른 한 가지는 기계 학습에 대한 시장 기억의 꼬리에 앉아 생각할 것이 없으며 봇에게 가격의 역사에서 최고점과 최저점에서 거래하도록 가르치는 것입니다.
물론 빠르고 질적으로 가르쳐야하고 자주해야 할 수도 있지만, 특히 이미 가지고 있기 때문에 원시 자동화로 모든 것이 해결됩니다.
남은 것은 훈련 된 로봇이 관성에 의해 얼마나 많이 거래 할 수 있는지, 얼마나 자주 변경하거나 재교육해야하는지, 그리고 역사의 어떤 부분을 취해야하는지 실제로 확인하는 것뿐입니다.
스키 트랙을 내려가서 스키 점프대에서 뛰어내리고, 가속하고, 점프하고, 최대한 오래 날고, 다시 언덕을 올라가는 것과 비슷합니다.)
맞습니다. 내 변형에서 관성은 지난 몇 달 동안 훈련으로 1-3 일입니다. 그리고 뉴런 카가 어떤 섹션을 취할지 결정하게하십시오. 전체 매트릭스에 걸쳐 가격을 늘리지 않고 플랫을 올바르게 확장하는 것만 필요합니다. 올바른 생각을 가진 사람은 절대 값을 사용하지 않을 것입니다. 그리고 시스템은 그것을 구별 할 것입니다. 그러나 일반적으로 지금까지 안정적인 결과를 얻지 못했습니다. 다른 것이 있습니다... 대규모 TF에서는 시도해보지 않았습니다. 거기에서는 큰 하락을 기다릴 수 있어야합니다. 대규모 TF를 시도 할 사람-결과에 대해보고하십시오.
시장은 끊임없이 변화하고 있으며 하나의 알고리즘에 대한 봇은 실패하고 모두 파이프 안으로 날아갈 것입니다.
그리고 플랫은 이렇게 나눌 수 있습니다. 아직 더 나은 것을 보지 못했습니다 ...
또 다른 한 가지는 기계 학습에 대한 시장 기억의 꼬리에 앉아 생각할 것이 없으며 봇에게 가격의 역사에서 최고점과 최저점에서 거래하도록 가르치는 것입니다.
물론 빠르고 질적으로 가르쳐야하고 자주해야 할 수도 있지만, 특히 이미 가지고 있기 때문에 원시 자동화로 모든 것이 해결됩니다.
남은 것은 훈련 된 로봇이 관성에 의해 얼마나 많이 거래 할 수 있는지, 얼마나 자주 변경하거나 재교육해야하는지, 그리고 역사의 어떤 부분을 취해야하는지 실제로 확인하는 것뿐입니다.
스키 트랙을 내려가서 스키 점프대에서 뛰어내리고, 가속하고, 점프하고, 최대한 오래 날고, 다시 언덕을 올라가는 것과 비슷합니다.)
맞습니다. 내 변형에서 관성은 지난 몇 달 동안 훈련으로 1-3 일입니다. 그리고 뉴런 카가 어떤 섹션을 취할지 결정하게하십시오. 전체 매트릭스에 걸쳐 가격을 늘리지 않고 플랫을 올바르게 확장하는 것만 필요합니다. 올바른 생각을 가진 사람은 절대 값을 사용하지 않을 것입니다. 그리고 시스템은 그것을 구별 할 것입니다. 그러나 일반적으로 지금까지 안정적인 결과를 얻지 못했습니다. 다른 것이 있습니다... 대규모 TF에서는 시도해보지 않았습니다. 거기에서는 큰 하락을 기다릴 수 있어야합니다. 대규모 TF를 시도 할 사람-결과에 대해보고하십시오.