체스는 완전한 정보의 게임이며, 두 플레이어는 시장에서와 달리 다른 모든 플레이어의 움직임과 말을 볼 수 있습니다. 체스는 시장이 무한한 곳에서 제한된 가능성을 가지고 있습니다. 나는 시장 거래를 포커 게임에 비유하는 경향이 있습니다. 포커도 트레이딩과 상당히 다르지만 트레이딩과 포커 모두 불완전한 정보 게임인 동시에 무작위성이 추가되었습니다.
내가 학교에서 배운 한 가지는 (당시) 컴퓨터는 가능성이 너무 많기 때문에 체스 게임을 풀 수 없다는 것입니다. 모든 가능성의 결과를 점수로 매기고 해당 특정 시나리오에서 해당 특정 이동의 최악의 시나리오의 가장 높은 점수를 가진 이동을 선택합니다. 저는 학교에서 체스 컴퓨터 프로그래밍에 대해 배운 것, 즉 가능한 진입 또는 퇴장(또는 기타 작업)의 점수를 매기고 점수의 임계값이 충족된 후에만 입장 또는 퇴장하는 기술에서 MQL 프로그래밍 기술 중 하나를 파생합니다.
ea를 프로그래밍하는 장면에서도 주어진 작업의 최악의 시나리오에 점수를 매길 수 없거나 점수를 매길 수 없었습니다.
체스에서 "미리 생각하기"는 백 테스팅에 비유될 수 있지만 물론 전체적으로는 상당히 다릅니다.
bendex77 : Chess는 완전한 정보를 제공하는 게임으로, 두 플레이어 모두 시장에서와 달리 다른 모든 플레이어의 움직임과 말을 볼 수 있습니다. 체스는 시장이 무한한 곳에서 제한된 가능성을 가지고 있습니다. 나는 시장 거래를 포커 게임에 비유하는 경향이 있습니다.
나는 이 사람의 말에 전적으로 동의한다. 흥미로운 스레드입니다. 나는 무드_킬러가 되고 싶지 않았기 때문에 아무 말도 하지 않았지만 그것은 내가 정확히 가르친 것이었습니다.
나는 아버지가 항상 친구들과 놀았기 때문에 주로 체스를 하는 것을 좋아했습니다. 그들은 때때로 누군가의 움직임 인식이 얼마나 깊었는지에 대해 이야기하곤 했습니다. 이 사람이 미래에 얼마나 많은 움직임이 좋은 움직임을 예측할 수 있는지를 의미합니다. 현대의 컴퓨터는 인간에 비해 상당히 긴 깊이 인식을 할 수 있습니다. 그러나 슈퍼 컴퓨터 대 다른 슈퍼 컴퓨터는 항상 무승부로 끝납니다. 그들은 항상 무승부로 이어지는 가장 효율적인 움직임을 할 것입니다.
Forex를 체스와 가장 가깝게 연관짓게 된 것은 초창기 시절에 캔들스틱에 대해 배웠을 때였습니다. 나는 다른 촛대 패턴 을 체스 판의 다른 순위와 동일시하지 않는 이유를 가르쳤습니다. 나중에 위와 같은 이유로 트레이딩을 블랙잭과 동일시하려고 노력했음에도 불구하고 트레이딩을 포커 게임과 동일시하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 블랙잭은 해당 덱에서 52장의 카드만 나올 수 있고 4_카드만 남아 있고 A가 사용되지 않은 경우 나머지 모든 카드는 A여야 하는 것과 같이 가능한 결과가 제한적입니다. 외환 시장에는 그런 것이 없으며 Alain이 이전에 설명한 방식이 마음에 듭니다.
gevoyageur: Chess에는 회전할 때마다 수십 가지의 가능성이 있습니다. 매번 시장이 위 또는 아래로 움직일 가능성은 단 두 가지입니다.
사실 시장도 횡보할 수 있습니다. 또는 가격이 다음 막대에서 반드시 변경되지 않을 수도 있습니다. 그러나 시장의 단순함과 복잡성은 다른 게임에 더 가까워 질 수 있습니다.... 동전 던지기. <- 그리고 이것은 많은 사람들이 수락하기를 원하지 않습니다 ... 나조차도 아닙니다 :)
figurelli : Laplacianlab, 나는 이 접근 방식을 좋아하지만 당신의 아이디어를 더 설명할 수 있습니까?
예를 들어 이 모델이 실제 거래의 알고리즘이 되는 방법은 무엇입니까?
이 아이디어에 관심을 가져주셔서 감사합니다. 나는 그것에 대해 아무 것도 코딩할 수 없을 것이라고 생각하지만, 꿈꾸는 것은 무료이고 이것은 브레인스토밍이기 때문에 조금 더 개발할 수 있습니다. 그렇죠?
조각
우리가 시장을 움직이는 장기 뉴스(중국의 성장, 전문가의 예측, 부채 위기 등)를 식별할 수 있었고 다음과 같은 질문을 할 수 있다고 가정해 보겠습니다.
사람들은 2014년 금에 대해 어떻게 생각합니까?
중국은 언제 성장을 멈출 것인가?
...
우리가 말했듯이, 우리는 마침내 Collective Intuition 이라는 RDF 온톨로지를 코딩할 수 있었고, 그래서 지금 MQL5 EA는 SPARQL 덕분에 위와 같은 쿼리를 수행할 수 있습니다. 이 온톨로지를 구축하는 데 필요한 지식은 다양한 소스에서 추출되었습니다.
결과적으로 이제 우리는 시장에서 주문을 하기 위해 그 지식을 뉴스 캘린더 와 결합할 수 있습니다. 이것은왜 사물에 기반을 둔기본로봇입니다.
EA의 인지 능력
Carlsen,Polgar및Karpov는단순히 다른 사람들입니다. 나는 그들이 Deep Blue와 같은 체스 게임을 하지 않을 것이라고 확신합니다.
아마도 그들은다음과 같이 모델링할 수 있습니다(모르겠습니다).
칼슨
인내 = 35%
이니셔티브 = 80%
기회비용 = 55%
...
카르포프
인내 = 65%
이니셔티브 = 70%
기회비용 = 85%
...
그렇다면EA의 인지능력을정량화하는 것이 어떻습니까 ? 다양한 상황에서 다르게작동하기 위해 이와 같이?그것은 할 수 있습니다매개변수 세트로매우 쉽게!
그런 다음 나중에 EA의 작업기록을 시작할 수 있습니다.결과가좋지않으면초기 전략을 변경할수 있습니다.
나는 이 사람의 말에 전적으로 동의한다. 흥미로운 스레드입니다. 나는 무드_킬러가 되고 싶지 않았기 때문에 아무 말도 하지 않았지만 그것은 내가 정확히 가르친 것이었습니다.
안녕하세요 Ubzen, 공유해 주셔서 감사합니다. 여기에 기여해야 할 것이 너무 많고 이제 막 시작했습니다.
실제로 Victor Allis 는 평균 분기 계수 35와 평균 게임 길이 80을 기반으로체스의 게임 트리 복잡성을최소10123으로 추정 했습니다 . 종종 비교되며 4×10 79~ 1081"로 추정됩니다 . 누군가는 관측 가능한 우주의 원자 수는 유한하다고 말할 수 있습니다. 사실, 그러나 아마도 우리 모두는 이것이 인상적인 숫자라는 데 동의할 것입니다.
그래서 여기에서 쉬운 작업은 우리가 개념으로 코딩할 수 있기 때문에 체스에서 거래에 전술을 연관시키는 것입니다. 그리고 어려운 것(내가 꿈이라고 부르는)은 이것을 100% 자동으로 수행하는 모델과 시스템을 만드는 것입니다.
나는 당신이 체스/촛불 통찰력에 대해 말한 것이 너무 마음에 들었습니다. 이것은 Jordi(laplacianlab) 아이디어와 같이 꿈을 해결하는 방법이기도 하기 때문입니다. 그건 그렇고, 나는 일주일 전에이 꿈을 현실로 만들기 위해 모든 점을 연결하는 그림을 볼 수있었습니다.
하지만 제가 보여드리기 시작한 솔루션과 아키텍처는 한 가지 방법일 뿐이며 여기서 주요 아이디어는 여러 개념을 탐색하는 것입니다. 그런 의미에서 나는 다른 아이디어와 비평가를 더럽히지 않기로 결정하고 내 통찰력을 단계적으로 전달하는 것이 지금 하고 있는 일입니다.
나는 당신의 포인트 번호에 대해 명확하지 않습니다
3) 여기서 주요 결과는 우리가 코딩할 수 있는 체스 전술과 전략 아이디어여야 함을 잊지 마십시오.
왜 불가능합니까? 우리는 완전한 시스템이 있는 경우 그러한 알고리즘(규칙 3 상태)을 만들기 위해 체스 전술과 전략을 테스트하고 역설계할 수 있습니다. 잃지마).
내 관점에서 시스템 아이디어는 이 모든 것을 결합할 보다 현실적이고 자동화된 무언가를 구축하는 보완적인 방법입니다.
하지만 꿈은 공짜 ;-)
왜 불가능합니까? 우리는 완전한 시스템이 있는 경우 그러한 알고리즘(규칙 3 상태)을 만들기 위해 체스 전술과 전략을 테스트하고 역설계할 수 있습니다. 잃지마).
내 관점에서 시스템 아이디어는 이 모든 것을 결합할 보다 현실적이고 자동화된 무언가를 구축하는 보완적인 방법입니다.
하지만 꿈은 공짜 ;-)
확인,
실제 체스 알고리즘이 어떻게 프로그래밍되는지 전혀 모릅니다. 그래서 지금은 이 기본적인 이벤트 기반 EA에 대해 다음 개념(UML 클래스 등) 모델링을 시작하겠습니다.
조각
장기 경제 이벤트(이것은 시장의 장기 호흡임)
단기 경제 이벤트(뉴스입니다)
위의 모든 것은 통화, 상품 등을 이동해야 합니다.
EA의 인지 능력
전략
위의 내용 은 EA 가 시장 에서 일어나는 일 에 대해 어떻게 행동 하는지를 결정합니다 .
체스는 완전한 정보의 게임이며, 두 플레이어는 시장에서와 달리 다른 모든 플레이어의 움직임과 말을 볼 수 있습니다. 체스는 시장이 무한한 곳에서 제한된 가능성을 가지고 있습니다. 나는 시장 거래를 포커 게임에 비유하는 경향이 있습니다. 포커도 트레이딩과 상당히 다르지만 트레이딩과 포커 모두 불완전한 정보 게임인 동시에 무작위성이 추가되었습니다.
내가 학교에서 배운 한 가지는 (당시) 컴퓨터는 가능성이 너무 많기 때문에 체스 게임을 풀 수 없다는 것입니다. 모든 가능성의 결과를 점수로 매기고 해당 특정 시나리오에서 해당 특정 이동의 최악의 시나리오의 가장 높은 점수를 가진 이동을 선택합니다. 저는 학교에서 체스 컴퓨터 프로그래밍에 대해 배운 것, 즉 가능한 진입 또는 퇴장(또는 기타 작업)의 점수를 매기고 점수의 임계값이 충족된 후에만 입장 또는 퇴장하는 기술에서 MQL 프로그래밍 기술 중 하나를 파생합니다.
ea를 프로그래밍하는 장면에서도 주어진 작업의 최악의 시나리오에 점수를 매길 수 없거나 점수를 매길 수 없었습니다.
체스에서 "미리 생각하기"는 백 테스팅에 비유될 수 있지만 물론 전체적으로는 상당히 다릅니다.
나는 이 사람의 말에 전적으로 동의한다. 흥미로운 스레드입니다. 나는 무드_킬러가 되고 싶지 않았기 때문에 아무 말도 하지 않았지만 그것은 내가 정확히 가르친 것이었습니다.
나는 아버지가 항상 친구들과 놀았기 때문에 주로 체스를 하는 것을 좋아했습니다. 그들은 때때로 누군가의 움직임 인식이 얼마나 깊었는지에 대해 이야기하곤 했습니다. 이 사람이 미래에 얼마나 많은 움직임이 좋은 움직임을 예측할 수 있는지를 의미합니다. 현대의 컴퓨터는 인간에 비해 상당히 긴 깊이 인식을 할 수 있습니다. 그러나 슈퍼 컴퓨터 대 다른 슈퍼 컴퓨터는 항상 무승부로 끝납니다. 그들은 항상 무승부로 이어지는 가장 효율적인 움직임을 할 것입니다.
Forex를 체스와 가장 가깝게 연관짓게 된 것은 초창기 시절에 캔들스틱에 대해 배웠을 때였습니다. 나는 다른 촛대 패턴 을 체스 판의 다른 순위와 동일시하지 않는 이유를 가르쳤습니다. 나중에 위와 같은 이유로 트레이딩을 블랙잭과 동일시하려고 노력했음에도 불구하고 트레이딩을 포커 게임과 동일시하는 것은 놀라운 일이 아닙니다. 블랙잭은 해당 덱에서 52장의 카드만 나올 수 있고 4_카드만 남아 있고 A가 사용되지 않은 경우 나머지 모든 카드는 A여야 하는 것과 같이 가능한 결과가 제한적입니다. 외환 시장에는 그런 것이 없으며 Alain이 이전에 설명한 방식이 마음에 듭니다.
사실 시장도 횡보할 수 있습니다. 또는 가격이 다음 막대에서 반드시 변경되지 않을 수도 있습니다. 그러나 시장의 단순함과 복잡성은 다른 게임에 더 가까워 질 수 있습니다.... 동전 던지기. <- 그리고 이것은 많은 사람들이 수락하기를 원하지 않습니다 ... 나조차도 아닙니다 :)
Laplacianlab, 나는 이 접근 방식을 좋아하지만 당신의 아이디어를 더 설명할 수 있습니까?
이 아이디어에 관심을 가져주셔서 감사합니다. 나는 그것에 대해 아무 것도 코딩할 수 없을 것이라고 생각하지만, 꿈꾸는 것은 무료이고 이것은 브레인스토밍이기 때문에 조금 더 개발할 수 있습니다. 그렇죠?
조각
우리가 시장을 움직이는 장기 뉴스(중국의 성장, 전문가의 예측, 부채 위기 등)를 식별할 수 있었고 다음과 같은 질문을 할 수 있다고 가정해 보겠습니다.
우리가 말했듯이, 우리는 마침내 Collective Intuition 이라는 RDF 온톨로지를 코딩할 수 있었고, 그래서 지금 MQL5 EA는 SPARQL 덕분에 위와 같은 쿼리를 수행할 수 있습니다. 이 온톨로지를 구축하는 데 필요한 지식은 다양한 소스에서 추출되었습니다.
결과적으로 이제 우리는 시장에서 주문을 하기 위해 그 지식을 뉴스 캘린더 와 결합할 수 있습니다. 이것은 왜 사물 에 기반을 둔 기본 로봇 입니다.
EA의 인지 능력
Carlsen , Polgar 및 Karpov 는 단순히 다른 사람들입니다. 나는 그들이 Deep Blue와 같은 체스 게임을 하지 않을 것이라고 확신합니다.
아마도 그들은 다음과 같이 모델링할 수 있습니다 (모르겠습니다).
칼슨
카르포프
그렇다면 EA의 인지 능력 을 정량화하는 것이 어떻습니까 ? 다양한 상황 에서 다르게 작동 하기 위해 이와 같이 ? 그것은 할 수 있습니다 매개변수 세트로 매우 쉽게 !
그런 다음 나중에 EA의 작업 기록 을 시작할 수 있습니다 . 결과 가 좋지 않으면 초기 전략을 변경할 수 있습니다.
나는 이 사람의 말에 전적으로 동의한다. 흥미로운 스레드입니다. 나는 무드_킬러가 되고 싶지 않았기 때문에 아무 말도 하지 않았지만 그것은 내가 정확히 가르친 것이었습니다.
안녕하세요 Ubzen, 공유해 주셔서 감사합니다. 여기에 기여해야 할 것이 너무 많고 이제 막 시작했습니다.
실제로 Victor Allis 는 평균 분기 계수 35와 평균 게임 길이 80을 기반으로 체스의 게임 트리 복잡성을 최소 10123 으로 추정 했습니다 . 종종 비교되며 4×10 79 ~ 10 81 " 로 추정됩니다 . 누군가는 관측 가능한 우주의 원자 수는 유한하다고 말할 수 있습니다. 사실, 그러나 아마도 우리 모두는 이것이 인상적인 숫자라는 데 동의할 것입니다.
그래서 여기에서 쉬운 작업은 우리가 개념으로 코딩할 수 있기 때문에 체스에서 거래에 전술을 연관시키는 것입니다. 그리고 어려운 것(내가 꿈이라고 부르는)은 이것을 100% 자동으로 수행하는 모델과 시스템을 만드는 것입니다.
나는 당신이 체스/촛불 통찰력에 대해 말한 것이 너무 마음에 들었습니다. 이것은 Jordi(laplacianlab) 아이디어와 같이 꿈을 해결하는 방법이기도 하기 때문입니다. 그건 그렇고, 나는 일주일 전에이 꿈을 현실로 만들기 위해 모든 점을 연결하는 그림을 볼 수있었습니다.
하지만 제가 보여드리기 시작한 솔루션과 아키텍처는 한 가지 방법일 뿐이며 여기서 주요 아이디어는 여러 개념을 탐색하는 것입니다. 그런 의미에서 나는 다른 아이디어와 비평가를 더럽히지 않기로 결정하고 내 통찰력을 단계적으로 전달하는 것이 지금 하고 있는 일입니다.
그렇다면 EA가 다양한 상황에서 다르게 작동하도록 하기 위해 이와 같이 EA의 인지 능력을 정량화하려고 하지 않는 이유는 무엇입니까? 이는 매개변수 세트를 사용하여 매우 쉽게 수행할 수 있습니다!
그런 다음 나중에 EA의 작업 기록 을 시작할 수 있습니다 . 결과 가 좋지 않으면 초기 전략을 변경할 수 있습니다.
감사합니다. 이제 더 잘 보이지만 여전히 포인트를 연결할 수 없습니다.
이를 돕기 위해 다음 단계를 생각하십시오.
이 3단계에 대한 코드를 작성하고 이를 해결하는 알고리즘을 설명할 수 있다면 유레카도 있습니다. 제 생각에는 모든 꿈 모델이 이 3단계를 해결해야 합니다. 개념적 전술 모델을 사용하십시오.
그건 그렇고, 나는이 꿈의 단계를 첫 번째 게시물에서 원칙적으로 작성 했으므로 더 잘 개선 할 수 있습니다.