Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 682
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I ) Pegamos num neurónio, fazemo-lo trocar no modo ao vivo e, ao mesmo tempo, pegamos na sua configuração. Ele enlouquece o dealer com seus lucros, ele começa a mover o preço contra ele, mas ele está de alguma forma pronto para isso e ainda negocia pelo lado positivo, o dealer copia os negócios para o interbancário para fazer dinheiro, ele enlouquece os robôs de negociação de câmbio, eles se tornam burros e o mercado global vai para o inferno. O agente interage com o meio ambiente. Está a negociar com reforço. Acho que numa segunda-feira recente alguns google estavam a testar os seus novos robôs comerciais com reforços, isto encaixa perfeitamente.
Parece-me que os reforços precisam de ser baseados em dados históricos de qualquer maneira. Ou você quer trocar robôs com pesos aleatórios?
Aprender sem um professor e aprender com reforço são coisas diferentes.
A representação mais simples da aprendizagem não supervisionada é o autocodificador, a representação mais simples da aprendizagem de reforço é a arena onde os agentes inteligentes lutam por um recurso finito.
Ou você quer começar a trocar robôs com pesos aleatórios?
Não quero nada com apoio agora, apenas dei um exemplo do que está escrito na foto.
Sobre inicialização de escalas não sei como fazê-lo direito. Mas por exemplo, há um pacote rneat, o primeiro conjunto de neurónios é completamente aleatório, 99% deles irão sentar-se numa transacção durante todo o dia. Então, em um ciclo a genética criará um novo conjunto de neurônios baseado nos mais bem sucedidos do passado, para algum número desses ciclos a maioria dos neurônios deve se tornar mais adequada.
Cavalheiros! Alguém me pode dar um exemplo de de um negócio real, com base numa previsão NS? Mesmo um sem sucesso, mas com uma descrição completa - quantas entradas, que entradas, que saídas, profundidade prevista, etc.
Agora existem serviços em nuvem para a aprendizagem de máquinas com um ambiente de desenvolvimento visual. Lá você pode usar o ML de graça, sem entrar em muitos detalhes.
Só precisas de ter os dados para treinar. Tens muitas carraças, por isso não há problemas com isso.
Experimenta este:
https://studio.azureml.net
Não olhaste para a página anterior?)#6809
Desculpa, Warlock... No caminho para o Graal, comecei a agitar-me com algo...
Aleksey Terentev - obrigado!
Boa tarde a todos! Eu sou um recém-chegado a este site e ao mercado de tendências. Eu estou a estudar na universidade. Recebi meu diploma em Indicadores Técnicos: Sistema de Movimento Direcional. É possível conectar este tema com a aprendizagem da máquina e que novas funcionalidades posso trazer para ela? Eu gostaria de lhe agradecer antecipadamente.
Um diploma é geralmente escrito após 4-6 anos de estudo (na área em que você estudou). Você não é novo no campo e deve ser mais culto do que muitas pessoas aqui. Ou você estudou outra coisa, e o diploma sobre mercados (em que, como você escreve, você é um novato)?
É pouco provável que esteja relacionado com indicadores de IM.
Eu não sei se é novidade, mas você pode ao menos provar que esses indicadores estão obsoletos agora.
Você poderia tentar prever a direção da próxima barra com base nestes indicadores.
Tomemos o eurusd h1 em alguns meses, por exemplo. Colocar parâmetros indicadores e parâmetros do modelo MO na genética. Treinar um modelo com validação cruzada em K na função da aptidão da genética. Se a genética encontrar parâmetros adequados tanto do modelo como dos indicadores para uma comercialização bem sucedida - será um milagre, mas muito provavelmente não.
E depois a mesma coisa, mas para os preços do arroz uma década antes desses indicadores terem sido criados. Provavelmente o indicador até funcionará com esses dados. Será interessante ver, ano após ano, como o indicador começou a enfraquecer antes de ser lançado.
Vizard_ , não me venhas com essa. SanSanych é um dos poucos que simplesmente o toma e explica o que não fazer. Ao contrário de muitos que simplesmente semeiam desinformação e métodos incorrectos.