Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 244
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Heh heh. Como estás mal orientado.
https://nplus1.ru/news/2016/11/03/glasses
Esta é uma característica bastante exótica das redes neurais profundas, os journos adoram destruir tais pulgas, como a piada sobre redes neurais confundindo negros e gorilas, mas não é estatisticamente significativa, o importante é que somente com MO você pode obter qualquer coisa do mercado, mais aleatoriedade, além de especificamente para pacotes de séries temporais com tanto ruído quanto no mercado, as redes neurais não são a melhor escolha.
Não é uma treta, é a única coisa que temos. TA também é ME, apenas uma forma muito ineficiente e profana dela.
PS: o tempo pode ser previsto com bastante precisão (70-80%) para os próximos dias, o rosto de uma pessoa em maquiagem também pode ser reconhecido tão bem quanto o de uma pessoa.
É uma treta quando é mal aplicada, expliquei no post porque é uma treta. E eu não tenho nada contra as próprias ferramentas MO, elas são o futuro em termos de IA e processamento de informação.
Já viu o programa de TV "Spot on"? A modificação da aparência não se limita apenas aos óculos quadrados. O mercado comporta-se, pode-se dizer, de tal forma que é irreconhecível e sucede 99% das vezes.
Tretas quando aplicadas incorrectamente, eu expliquei no post porque é treta. E eu não tenho nada contra as próprias ferramentas MO, elas são o futuro em termos de IA e processamento de informação.
Já viu o programa de TV "Spot on"? A mudança de aparência não se limita apenas aos óculos quadrados.
No entanto, na maioria das vezes o júri está a reconhecer com precisão os actores na maquilhagem.
Onde será que o reconhecimento de padrões humanos é superior ao reconhecimento de padrões de máquinas? O cérebro humano é uma rede neural mais avançada? Mais parâmetros rastreáveis? Uma base mais ampla de experiência?
É possível trazer um computador moderno a este nível, ou as limitações de hardware irão impedi-lo?
Se considerarmos o programa "Toe-to-Toe", então:
1. A pessoa que não está familiarizada com os oradores participantes não pode reconhecer ninguém, mas inequivocamente todos reconhecem as pessoas de maquilhagem e distinguem-nas do nagrimirovannymi.
Portanto, dois tipos de experiência são necessários para reconhecer com precisão as pessoas inventadas:
a) A experiência de perceber rostos humanos sem maquiagem.
b) A experiência de perceber rostos humanos na maquilhagem.
2. Para reconhecer os palestrantes, é necessário um terceiro tipo de experiência: conhecimento dos rostos e outros parâmetros fisiológicos dos participantes. É preciso não só o conhecimento da aparência, mas também de movimentos, tons de voz, maneirismos, acções...
Posso concluir: Se uma máquina é treinada para reconhecer todos estes parâmetros, ela também pode sentar-se em um júri).
Tretas quando aplicadas incorrectamente, eu expliquei no post porque é treta. E eu não tenho nada contra as próprias ferramentas MO, elas são o futuro em termos de IA e processamento de informação.
Já viu o programa de TV "Spot on"? A modificação da aparência não se limita apenas aos óculos quadrados. O mercado comporta-se, pode-se dizer, de uma forma irreconhecível e sucede 99% das vezes.
Nesse caso você está certo, mas eu não o formularia como "certo/ errado", a questão é mais sobre domínio da aplicação do MO, nas subtilezas, para dados bastante complexos, com uma enorme quantidade de ruído. Tomemos o numer.ai por exemplo, a maioria tem >0.69 incluindo eu, é 54-55% da idade, mas há aqueles que têm <0.6 significa cerca de 70% da idade, não tenho certeza se eles agem "certo", quero dizer, usando meios padrão.
No entanto, na maioria dos casos, o júri irá reconhecer com precisão os actores da maquilhagem.
Eu me pergunto como o reconhecimento de padrões humanos é superior ao reconhecimento de padrões de máquinas. O cérebro humano é uma rede neural mais avançada? Mais parâmetros rastreáveis? Uma base de experiência mais ampla?
É possível trazer um computador moderno a este nível, ou as limitações de hardware irão impedi-lo?
Na maioria dos casos, os participantes não têm o objetivo de serem irreconhecíveis, o objetivo é ser como a imagem escolhida. Mas este é apenas um exemplo de como a aparência de uma pessoa pode mudar; se você quiser, você pode mudar sua aparência completamente para que até mesmo sua mãe não a reconheça, até e incluindo a cirurgia de locução para mudar as impressões digitais e substituir as íris por olhos doadores. O mercado é por isso que muda, para não ser reconhecido numa imagem diferente.
Mas o que permanece constante nas pessoas com aparências alteradas? O que permanece inalterado é que eles permanecem humanos, o que significa que eles têm duas pernas, dois braços e assim por diante, que são os sinais de um ser humano permanecem e não mudam. O comportamento geral de um ser humano não muda, ele não vai comer da tigela de um gato, por exemplo.
Ou seja, em vez de detalhar os traços, é necessário generalizar os traços, identificar os traços imutáveis e explorá-los.
Na maioria dos casos, os participantes não têm o objetivo de não serem identificáveis, o objetivo é se parecerem com a imagem escolhida. Mas este é apenas um exemplo de como a aparência de uma pessoa pode mudar; se você quiser, você pode mudar sua aparência completamente para que até mesmo sua mãe não a reconheça, até e incluindo a cirurgia da corda vocal para mudar as impressões digitais e substituir suas íris por olhos doadores. O mercado está, portanto, a mudar para não ser reconhecido, para não ser reconhecido com uma imagem diferente.
Mas o que permanece constante nas pessoas com aparências alteradas? O que permanece inalterado é que eles ainda são seres humanos, o que significa que eles têm duas pernas, dois braços e assim por diante, que são os sinais de um ser humano permanecem e não mudam. O comportamento geral de um ser humano não muda, ele não vai comer da tigela de um gato, por exemplo.
Ou seja, em vez de detalhar os traços, é necessário generalizar os traços, identificar os traços imutáveis e explorá-los.
Mais uma vez você está certo, no comércio algorítmico com MO é mais importante ter dados e atributos do que a própria classificação, tudo o que se mexe com os padrões de velas não é nada mais do que ruído.
Na maioria dos casos, os participantes não têm o objetivo de não serem identificáveis, o objetivo é se parecerem com a imagem escolhida. Mas este é apenas um exemplo de como a aparência de uma pessoa pode mudar; se você quiser, você pode mudar sua aparência completamente para que até mesmo sua mãe não a reconheça, até e incluindo a cirurgia da corda vocal para mudar as impressões digitais e substituir suas íris por olhos doadores. O mercado está, portanto, a mudar para não ser reconhecido, para não ser reconhecido com uma imagem diferente.
Mas o que permanece constante nas pessoas com aparências alteradas? O que permanece inalterado é que eles ainda são seres humanos, o que significa que eles têm duas pernas, dois braços e assim por diante, que são os sinais de um ser humano permanecem e não mudam. O comportamento geral de um ser humano não muda, ele não vai comer da tigela de um gato, por exemplo.
Ou seja, em vez de detalhar os traços, é necessário generalizar os traços, identificar os traços imutáveis e explorá-los.
Acho que estamos a pensar na direcção certa. Só precisamos de ser claros sobre a diferença entre a percepção humana e a percepção da máquina.
A percepção humana é aperfeiçoada no decorrer da vida. Os seres humanos enriquecem a sua experiência com tudo aquilo com que entram em contacto no decurso da vida. O pensamento ajuda-o a construir estruturas lógicas e imagens abstractas. O neurónio cérebro humano tem um potencial colossal de aprendizagem e desenvolvimento. 3.
2. A máquina é inerentemente dependente do criador.
3. A sua experiência é investida dentro dela e limitada a uma área específica.
4. A máquina está limitada por suas limitações de hardware. Isto também limita a sua experiência.
Eu acho que treinar um neurônio moderno é como treinar um inseto - muito trabalho, mas pouco uso. No entanto, talvez se mudarmos a abordagem ou fizermos computadores mais avançados, será melhor.Acho que estamos a ir na direcção certa. Você só precisa ser claro sobre a diferença entre a percepção humana e a percepção da máquina.
1. A percepção humana é aperfeiçoada ao longo da vida. Os seres humanos enriquecem a sua experiência com tudo aquilo com que entram em contacto no decurso da vida. O pensamento ajuda-o a construir estruturas lógicas e imagens abstractas. O neurónio cérebro humano tem um potencial colossal de aprendizagem e desenvolvimento. 3.
2. A máquina é inerentemente dependente do criador.
3. A sua experiência é investida dentro dela e limitada a uma área específica.
4. A máquina está limitada por suas limitações de hardware. Isto também limita a sua experiência.
Eu acho que treinar uma rede neural moderna é como treinar um inseto - muito trabalho, mas pouco uso. Mas talvez se mudarmos a abordagem ou fizermos computadores mais avançados, será melhor.
Eu digo que devemos simplificar, generalizar, e você diz que devemos complicar, detalhar. Por que devemos tentar nos conformar com a percepção humana? Qual a utilidade da percepção humana no mercado, se os comerciantes manuais perderam lucros há 20 anos, lendo o ticker, e fazem-no agora usando análise técnica e análise óptica.
Vamos pensar de forma lógica:
Para simplificar algo, precisamos de compreender bem a complexidade desta coisa. Para conhecer a sua estrutura. Eu vejo o processo como uma complicação, detalhamento e simplificação. E assim, cada ciclo de desenvolvimento. Elevando a um novo e novo nível.
A aprendizagem da máquina é uma ferramenta nas mãos de um algotrader, e esta ferramenta deve ser melhorada em qualquer caso.
Quanto à eficácia da previsão do mercado de redes neuronais - isso é discutível. Penso que com a abordagem certa, a eficiência pode ser obtida.