절대적으로 수익성 있는 어드바이저를 만들거나 수동으로 거래하는 것은 불가능합니다. 모두가 손실 거래를 열망하는 이상적인 고문. 그러나 총 이익은 총 손실보다 높으며 이 조건은 언제든지 충족되어야 합니다. 오늘은 패턴을 찾기에 충분한 역사가 있으니 스스로 학습하는 로봇을 만드는 것은 말이 안 된다고 생각합니다. 또 다른 점은 고문이 시장의 다른 부분에서 작업하기 위한 몇 가지 전략을 포함해야 한다는 것입니다. 따라서 전략을 전환하기 위해서는 이러한 영역을 인식하는 메커니즘이 필요합니다. 결국 가격 움직임의 성격은 주기적으로 변합니다.
그리고 역사의 작은 부분에 대한 매개변수를 조정하는 끊임없는 자가 학습 스맥. 참으로 비참한 결과로. 객관성이 없는 개인적인 의견입니다.
사실 Alexey는 최근 몇 년 동안 디지털 기술이 엄청난 도약을 했습니다. 그리고 필요한 리소스를 적용한다면 절대적으로 수익성 있는 Expert Advisor를 만드는 것은 그렇게 불가능한 작업이 아닙니다. 수십억 개의 패턴 데이터베이스가 포함된 많은 모듈에 연결된 AI, 인용문에 영향을 미칠 수 있는 가정 뉴스의 세부 사항을 포함하여 공식 행사 발행물과의 지속적인 대화식 통신을 상상해 보십시오. 즉, 패턴 등을 통해 전달된 일련의 이벤트를 기반으로 실시간으로 반응을 결정하는 터미네이터(또는 더 나은 Google)와 같은 미니 스카이넷입니다.
이 모든 것이 불가능한 것은 아니며, AI에 대한 유사한 디지털 개발 및 정보를 스크롤하면 내가 여기서 생각하는 것보다 훨씬 더 많은 것이 이미 구현되어 있습니다.
그러나 문제는 또한 누가 그러한 자동 시스템을 만들어 이익을 얻느냐 하는 것입니다. 결국 이것은 현재 구조의 최종 수혜자에게 가장 덜 유익한 것입니다. 이것이 구현되면 원칙적으로 교환의 의미가 상실됩니다. 이것은 자세히 발전시켜 볼 가치가 없는 어렵고 고통스러운 질문입니다.
그러나 대부분 귀하의 질문에 대한 답변을 얻었습니다. 고맙습니다.
추신: 제 생각에는 말씀하신 것처럼 기존 오토마타로는 많은 것을 다루지 못합니다. 그리고 사람은 종종 자신에게 불리한 정신과 신경계를 가지고 있습니다. 이와 관련하여 로봇은 이상적으로는 인간을 대체할 수 있지만 현재 상태에서는 그렇지 않습니다. 그리고 다시 말하지만, 이 영역의 목표를 기반으로 외부 당사자에게 그러한 AI의 가용성은 전체 시스템의 붕괴를 약속합니다.
나는 그런 로봇이 존재하지 않는다고 생각한다. AI의 문제는 많은 수의 가중치입니다. 3, 5, 10개의 매개변수는 긴 이야기에 적응할 수 없습니다. 그러나 수백은 할 수 있습니다. 그리고 역사에서 당신은 예금 증가의 거의 직선으로 부드럽게 오름차순을 얻습니다. 그러나 실제 거래에서는 재앙입니다.
나는 그런 로봇이 존재하지 않는다고 생각한다. AI의 문제는 많은 수의 가중치입니다. 3, 5, 10개의 매개변수는 긴 이야기에 적응할 수 없습니다. 그러나 수백은 할 수 있습니다. 그리고 역사에서 당신은 예금 증가의 거의 직선으로 부드럽게 오름차순을 얻습니다. 그러나 실제 거래에서는 재앙입니다.
텍스트를 즉시 어떤 언어로든 번역하고 음성으로 또는 그 반대로 다시 포맷할 수 있는 Google에 주의를 기울이기만 하면 됩니다. 그는 또한 사진의 텍스트를 읽고, 그 위의 물체를 식별할 수 있으며, 심지어 100% 얼굴, 지문 및 기타 매개변수로도 사람을 식별할 수 있습니다. 동시에 연결된 모듈은 일반적으로 네트워크를 통해 연결된 경우 거의 모든 것을 제어할 수 있습니다. 이러한 가능성은 이미 절대적으로 수익성 있는 슬롯 머신이 될 수 있는 것보다 훨씬 우수합니다. 자판기는 훨씬 적은 양의 데이터, 프로세스 및 리소스를 필요로 합니다. Google과 같은 기업의 개발자는 모듈에서 이러한 시스템을 쉽게 만들 수 있어야 합니다.
글쎄, 18%의 경우 가격이 10포인트 이상을 넘지 못하고 역전된다. 즉, 더 큰 움직임을 기대하면 5번마다 손실이 발생합니다.
괜찮은. 그러나 운동 역사의 비율은 고려하지만 이러한 운동의 결정 요인은 고려하지 않습니다. 이 쌍에 대해 구체적으로 분석하는 경우 10 점뿐만 아니라 50 점도 취할 수있는 순간을 반드시 잡을 것입니다. 그리고 이에 대한 명확한 전제 조건이 없을 때 포지션을 열지 않을 가능성이 큽니다.
스크립트의 도움으로 움직임의 경계를 결정했다면 미래의 불확실성은 무엇입니까? 이것은 이미 엄청난 성과입니다. 나는 당신의 분석에 솔직히 감동했습니다. 그리고 현재의 대화형 시스템에는 개발자가 생각하는 것보다 훨씬 적은 구멍이 있습니다. 맹목적인 결론을 내리지 마십시오. 당신은 개발자입니다. 이미 달성한 것의 규모에 감사하십시오. 정말 비교합니다. 그리고 당신은 이러한 기회가 이미 지나갔음을 이해하게 될 것입니다. 그들은 단지 필요하지 않습니다.
Vitaly, 광범위한 질문입니다.
절대적으로 수익성 있는 어드바이저를 만들거나 수동으로 거래하는 것은 불가능합니다. 모두가 손실 거래를 열망하는 이상적인 고문. 그러나 총 이익은 총 손실보다 높으며 이 조건은 언제든지 충족되어야 합니다. 오늘은 패턴을 찾기에 충분한 역사가 있으니 스스로 학습하는 로봇을 만드는 것은 말이 안 된다고 생각합니다. 또 다른 점은 고문이 시장의 다른 부분에서 작업하기 위한 몇 가지 전략을 포함해야 한다는 것입니다. 따라서 전략을 전환하기 위해서는 이러한 영역을 인식하는 메커니즘이 필요합니다. 결국 가격 움직임의 성격은 주기적으로 변합니다.
그리고 역사의 작은 부분에 대한 매개변수를 조정하는 끊임없는 자가 학습 스맥. 참으로 비참한 결과로. 객관성이 없는 개인적인 의견입니다.
사실 Alexey는 최근 몇 년 동안 디지털 기술이 엄청난 도약을 했습니다. 그리고 필요한 리소스를 적용한다면 절대적으로 수익성 있는 Expert Advisor를 만드는 것은 그렇게 불가능한 작업이 아닙니다. 수십억 개의 패턴 데이터베이스가 포함된 많은 모듈에 연결된 AI, 인용문에 영향을 미칠 수 있는 가정 뉴스의 세부 사항을 포함하여 공식 행사 발행물과의 지속적인 대화식 통신을 상상해 보십시오. 즉, 패턴 등을 통해 전달된 일련의 이벤트를 기반으로 실시간으로 반응을 결정하는 터미네이터(또는 더 나은 Google)와 같은 미니 스카이넷입니다.
이 모든 것이 불가능한 것은 아니며, AI에 대한 유사한 디지털 개발 및 정보를 스크롤하면 내가 여기서 생각하는 것보다 훨씬 더 많은 것이 이미 구현되어 있습니다.
그러나 문제는 또한 누가 그러한 자동 시스템을 만들어 이익을 얻느냐 하는 것입니다. 결국 이것은 현재 구조의 최종 수혜자에게 가장 덜 유익한 것입니다. 이것이 구현되면 원칙적으로 교환의 의미가 상실됩니다. 이것은 자세히 발전시켜 볼 가치가 없는 어렵고 고통스러운 질문입니다.
그러나 대부분 귀하의 질문에 대한 답변을 얻었습니다. 고맙습니다.
추신: 제 생각에는 말씀하신 것처럼 기존 오토마타로는 많은 것을 다루지 못합니다. 그리고 사람은 종종 자신에게 불리한 정신과 신경계를 가지고 있습니다. 이와 관련하여 로봇은 이상적으로는 인간을 대체할 수 있지만 현재 상태에서는 그렇지 않습니다. 그리고 다시 말하지만, 이 영역의 목표를 기반으로 외부 당사자에게 그러한 AI의 가용성은 전체 시스템의 붕괴를 약속합니다.
EURUSD 기록에 대한 유용한 움직임의 크기에 대한 통계, 4자리 견적 포인트(필요한 경우 10 곱하기).
유용한 움직임이 무엇인지 보여주는 그림은 앞 페이지 에 있습니다.
확률적 형태의 동일한 데이터:
이것은 무엇을 의미 하는가?
각 물결의 가격은 더 이상 통과하지 않습니다
90%의 경우 -120점,
- 70%의 경우 60점,
- 50%의 경우 35점.
EURUSD의 역사에 대한 유용한 움직임의 크기에 대한 통계(4자리 견적 포인트). (필요한 경우 10을 곱하십시오)
이전 페이지에서 유용한 이동이 무엇인지 보여주는 그림입니다.
이것은 무엇을 의미 하는가?
각 물결의 가격은 더 이상 통과하지 않습니다
90%의 경우 -120점,
- 70%의 경우 60점,
- 50%의 경우 35점.
가장 생산적이고 올바른 옵션은 스프레드가 최소인 계정에서 스캘핑하는 것으로 나타났습니다.
많은 모듈과 연결된 AI를 상상해보십시오.
나는 그런 로봇이 존재하지 않는다고 생각한다. AI의 문제는 많은 수의 가중치입니다. 3, 5, 10개의 매개변수는 긴 이야기에 적응할 수 없습니다. 그러나 수백은 할 수 있습니다. 그리고 역사에서 당신은 예금 증가의 거의 직선으로 부드럽게 오름차순을 얻습니다. 그러나 실제 거래에서는 재앙입니다.
가장 생산적이고 올바른 옵션은 스프레드가 최소인 계정에서 스캘핑하는 것으로 나타났습니다.
글쎄, 18%의 경우 가격이 10포인트 이상을 넘지 못하고 역전된다. 즉, 더 큰 움직임을 기대하면 5번마다 손실이 발생합니다.
나는 그런 로봇이 존재하지 않는다고 생각한다. AI의 문제는 많은 수의 가중치입니다. 3, 5, 10개의 매개변수는 긴 이야기에 적응할 수 없습니다. 그러나 수백은 할 수 있습니다. 그리고 역사에서 당신은 예금 증가의 거의 직선으로 부드럽게 오름차순을 얻습니다. 그러나 실제 거래에서는 재앙입니다.
텍스트를 즉시 어떤 언어로든 번역하고 음성으로 또는 그 반대로 다시 포맷할 수 있는 Google에 주의를 기울이기만 하면 됩니다. 그는 또한 사진의 텍스트를 읽고, 그 위의 물체를 식별할 수 있으며, 심지어 100% 얼굴, 지문 및 기타 매개변수로도 사람을 식별할 수 있습니다. 동시에 연결된 모듈은 일반적으로 네트워크를 통해 연결된 경우 거의 모든 것을 제어할 수 있습니다. 이러한 가능성은 이미 절대적으로 수익성 있는 슬롯 머신이 될 수 있는 것보다 훨씬 우수합니다. 자판기는 훨씬 적은 양의 데이터, 프로세스 및 리소스를 필요로 합니다. Google과 같은 기업의 개발자는 모듈에서 이러한 시스템을 쉽게 만들 수 있어야 합니다.
글쎄, 18%의 경우 가격이 10포인트 이상을 넘지 못하고 역전된다. 즉, 더 큰 움직임을 기대하면 5번마다 손실이 발생합니다.
괜찮은. 그러나 운동 역사의 비율은 고려하지만 이러한 운동의 결정 요인은 고려하지 않습니다. 이 쌍에 대해 구체적으로 분석하는 경우 10 점뿐만 아니라 50 점도 취할 수있는 순간을 반드시 잡을 것입니다. 그리고 이에 대한 명확한 전제 조건이 없을 때 포지션을 열지 않을 가능성이 큽니다.
Alexey, 그런 데이터를 계산하는 데 어떤 도구를 사용합니까?
지그재그 형식의 스크립트를 만들었습니다.
Google에 관심을 기울이면
이들은 다른 요소입니다. 실생활 학습 데이터 세트와 미지의 미래.
지그재그 형식의 스크립트를 만들었습니다.
이들은 다른 요소입니다. 실생활 학습 데이터 세트와 미지의 미래.
스크립트의 도움으로 움직임의 경계를 결정했다면 미래의 불확실성은 무엇입니까? 이것은 이미 엄청난 성과입니다. 나는 당신의 분석에 솔직히 감동했습니다. 그리고 현재의 대화형 시스템에는 개발자가 생각하는 것보다 훨씬 적은 구멍이 있습니다. 맹목적인 결론을 내리지 마십시오. 당신은 개발자입니다. 이미 달성한 것의 규모에 감사하십시오. 정말 비교합니다. 그리고 당신은 이러한 기회가 이미 지나갔음을 이해하게 될 것입니다. 그들은 단지 필요하지 않습니다.
그리고 미래는 나날이 어두워지고 있습니다.