O que alimentar a entrada da rede neural? Suas ideias... - página 18
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O que alimentar a entrada da rede neural? Suas ideias...
O que o impede de fazer uma grande pesquisa automática de muitas variantes?
Acho que essa é a melhor opção, a experimentação é o critério da verdade, se você tornar a experimentação automática, será um conto de fadas.
Tudo depende da força, do tempo, da habilidade, do conhecimento etc. Eu tenho tempo livre, sento-me como hobby, faço alguns desenvolvimentos simples e compreensíveis.
Tudo se resume a força, tempo, habilidade, conhecimento, etc. Tenho tempo livre, sento-me como hobby, giro alguns desenvolvimentos simples e compreensíveis.
Pelo que me lembro, você escreve em C++
Você pode treinar modelos em C++ e não nesse programa?
Se sim, então você precisa de apenas uma biblioteca que resolverá todos os seus problemas.
Se bem me lembro, você escreve em C++
Você pode treinar modelos em C++ e não nesse programa?
Se sim, então você precisa de apenas uma biblioteca que resolverá todos os seus problemas.
Não, você me confundiu com outra pessoa.
Meu nível é baixo. Tento implementar ideias curiosas em mql procedural e em Python com a ajuda do chat e de um guarda-roupa de tapete, enquanto você explica a ele o que quero tentar e de onde vêm os erros intermináveis. Bem, a propósito, o chat me ajudou a iniciar o tensorflow e a conectar minha placa de vídeo para trabalhar, e CNN e LSTM e assim por diante. E Q-learning.
Nada realmente funciona, eu empurrei tudo o que pude na entrada. A partir do curioso permaneceu DQN, a julgar pela descrição dessa tecnologia - o que você precisa para emular o trabalho de um comerciante. Mas o bate-papo tem tanto código, e até mesmo não está funcionando, que não consigo nem entender e corrigir.
A visão computacional também é uma ideia interessante como emulação do trabalho de um operador, mas um participante a experimentou em suas mãos e não conseguiu fazer nada. Provavelmente nunca mais usarei isso em minhas mãos
Não, você me confundiu com outra pessoa.
Estou tentando implementar ideias curiosas em mql procedural e em Python com a ajuda do bate-papo e de um guarda-roupa de tapete, enquanto você explica a ele o que quero tentar e de onde vêm os erros intermináveis. Bem, a propósito, o bate-papo ajudou a iniciar o tensorfloat e a conectar a placa de vídeo para funcionar, e CNN e LSTM e assim por diante. E Q-learning.
Nada realmente funciona, eu empurrei tudo o que pude na entrada. A partir do curioso permaneceu DQN, a julgar pela descrição desta tecnologia - o que você precisa para emular o trabalho de um comerciante. Mas o bate-papo tem tanto código, e até mesmo não está funcionando, que eu não consigo nem entender e corrigir.
A visão computacional também é uma ideia interessante como emulação do trabalho de um operador, mas um participante a experimentou em suas mãos e não conseguiu fazer nada. Provavelmente nunca mais usarei essa coisa em minhas mãos
Não, você me confundiu com outra pessoa. Sou de nível baixo.
Estou confuso.
Eu recomendaria que você esquecesse o mql enquanto estivesse na fase de pesquisa....
Você precisa de uma linguagem para prototipagem rápida com as ferramentas certas.
Então, em alguns dias de aprendizado e alguns dias de codificação, você poderá executar um algoritmo que criará e buscará ideias e poderá testar mais ideias em um dia do que em uma vida inteira de codificação em mql.
Esqueci de dizer que a probabilidade de fechar uma negociação no plus não é o principal. O principal é qual deve ser o SL/TP. E isso é o principal para os neurônicos. Em resumo, há mais perguntas do que respostas. Mas uma coisa é clara: SL=TP.
Esqueci de dizer que a probabilidade de fechar uma negociação no plus não é o principal. O principal é qual deve ser o SL/TP. E isso é o principal para os neurônicos. Em resumo, há mais perguntas do que respostas. Mas uma coisa é clara: SL=TP.
Todas são ferramentas. Os martelos não martelam pregos sozinhos, não importa o quanto você os ensine. Você pode inserir o que quiser. Qualquer coisa que seja relevante para este BP. Isso não é muito fundamental.
E se você der um martelo a um robô? Há um robô japonês, digamos. Ele já joga basquete em Tóquio, se comunica com criancinhas japonesas, aprendeu a andar, a responder, a ser inteligente, etc. Ele vê, ouve, reage, mas não sabe o que fazer.
Ele vê, ouve, reage... E então lhe dão um martelo.
Ele pega o martelo e bate pregos com ele. .... E aqui eles o colocam em uma cadeira macia de computador em uma mesa com três monitores e dizem: "Está vendo? - Há todos os tipos de gráficos. Você precisa ganhar dinheiro com eles!
Descubra." E assim, com a participação de especialistas que lhe ensinaram tudo, ele começa a aprender a negociar: apertar botões e assim por diante.
E como ele também é um modelo de linguagem, aprende também artigos temáticos disponíveis publicamente, informações sobre análise, ação de preço etc. No final, tudo se baseia no aprendizado por reforço. O trabalho no forex se transforma em um jogo, no qual o robô negociará por um longo tempo em uma demonstração em um testador manual, desenhando todos os tipos de zonas, marcando picos e assim por diante.
É nesse ponto que estou curioso sobre o DQN, porque a máquina aprenderá a negociar sistematicamente, sem memorizar o caminho do preço. Como um iniciante a quem é dito em um curso "feche o lado direito do gráfico e analise o histórico".
E se TP=10, SL=20 e a probabilidade de fechar uma negociação no positivo for de 99%?
Em primeiro lugar, há uma probabilidade distorcida de 10/20 e o neuronka não fornece 99% (na melhor das hipóteses, de 50-70%). 99 ou 100 somente quando se faz a média. E nós excluímos isso.