Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 1368

 
Aleksey Nikolayev:

Eles prometem estender a funcionalidade ao longo do tempo. Se, por exemplo, de repente se tornar possível gerir testes/optimização a partir de R, então faz sentido mudar.

Bem, se eles o expandirem, então veremos, por enquanto não vejo nenhum problema em obter citações de outra forma.

Eu não preciso de muito, apenas a possibilidade de usar as bibliotecas legais do ML como o TensorFlow

 
Aleksey Nikolayev:

As regras de pronúncia não importam aqui - era uma das formas de jardinagem hierárquica entre os humanitários soviéticos.

O bom Alexstein Nikenstein.

 

Admito que foi um erro desenvolver temas psicológicos neste fio, mas eles surgiram como consequência do pensamento sobre o cérebro humano, a natureza da sua mente e a inteligência artificial, que está meio escondida no contexto dos temas aqui discutidos.

 
Tag Konow:

Admito que foi um erro desenvolver tópicos psicológicos neste fio, mas ele surgiu como consequência do pensamento sobre o cérebro humano, a natureza da sua mente e inteligência artificial, que se esconde no contexto dos tópicos aqui discutidos.

Respeito. A inteligência não é psicologia, é um fenómeno separado e não relacionado.

 
Yuriy Asaulenko:

Em posts anteriores, a rede neural previu a mudança no centro assumido da distribuição assumida do preço assumido. O intervalo de previsão era de 5m. E parecia bom em comparação com o deslocamento real.

Decidi agora rentabilizar os benefícios dos resultados da previsão, e ver se há algum benefício real a ser obtido com esta previsão. Eu fiz isso comparando a previsão e a mudança de preço real em intervalos de 5 m no gráfico.

O feriado não pode durar a noite toda, e exatamente à meia-noite a carruagem se transformou em uma abóbora. (
 

A inteligência é a capacidade do cérebro de sentir com a sua oops..... IMHO!!!

Em geral mudei o otimizador da Reshetov para atender às minhas necessidades. A maior parte focou-se agora na selecção dos modelos resultantes, o que no processo de execução se revela bastante. Como escolher o que vai funcionar no futuro. Porque um modelo maximamente optimizado nem sempre é adequado ao mercado. Eu tenho a área de controle, a função de avaliação logística, fez com que ela salvasse os modelos intermediários durante a otimização, sem mencionar o fato de que ela salva o código para as minhas necessidades. Não posso dizer que me tenha tornado um guru Java. Mas já estou confiante em editar o código de outra pessoa... Ainda assim, estou curioso para saber como se selecciona modelos? Quais são os critérios utilizados para decidir que um modelo é melhor do que outro? Eu tenho uma maneira e é bastante interessante. Pelo menos peneira os maus. Mas alguns dos bons também são maus.

Vou dizer-te uma coisa. Dê algumas respostas às minhas perguntas aqui. Não me esquecerei de te dizer como e o que estou a fazer..... Sugiro que comece por partilhar a sua experiência :-)

 
é assim que funciona o seu intelecto, ou melhor, o oops em vez do cérebro.
 
Maxim Dmitrievsky:
É assim que o teu intelecto é construído, ou melhor, um rabo em vez de um cérebro.

Bem, isso é sincero. Tem alguma coisa a dizer sobre o assunto?

 
Mihail Marchukajtes:

Bem, isso é sincero. Tem alguma coisa a dizer sobre o assunto?

Não, você não disse nada, eu sou o seu gabinete de informações ou algo assim.

 

Aqui não tenho nada a dizer, pois ninguém vai querer. Interessado? Sim, mas é improvável que alguém o ponha em prática, eles dirão tagarelice Ha Ha Ha. E tu és o único que resta aqui, Maxim, assustando toda a gente com a tua presença de sabe-tudo. Esta é uma das características fundamentais do campo da aprendizagem de máquinas. Só há três deles. Três postulados que eu queria falar no meu vídeo, que certamente virá um dia. Aí vos digo porque é que o conselho que dão é interessante, mas ninguém o vai usar. Raramente eles o escutarão. É o problema do MoD que o pesquisador não tem sucesso.


Este é o calcanhar de Aquiles da aprendizagem mecânica.