Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 1427
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Никакие МО или нейросети в форексе не пригодны.
НС та же подгонка, что и оптимизатор, даже в большей степени.
В целом, если грубо говоря, это так. Оптимизатор, сеточный или "генетический", хорошо ищет оптимум для не большого количества(пару десятков) относительно независимых параметров, метрически распределённых сравнительно однородно, когда параметры сильно зависимы и распределение их далеко от однородного, это и касается когда их много(проклятие размерности), стохастический поиск, а тем более сеточный, не эффективен. Например почему нельзя обучить многослойный персептрон генетическим алгоритмом. Обратным распростанением это можно сделать, "подогнав" сотни или даже тысячи(все веса всех нейронов сети) параметров, что разумеется может "сфотографировать" любой многомерный шум, вывев искусство переподгонки на новый уровень, по сравнению с баловством с индикаторами.
Пригодны. Оч неплохо решают некоторые классы задач. Какие, эт написано в любой книге по НС.
На отдельных задачах конечно они незаменимы. Вот например в шахматах или при распознавании отпечатки пальцев и различных образов, при стандартных движениях и т.д.
Вот, тут и камень преткновения, жду очередного учёного, который подскажет, что дальше "жать")))
Жать кнопки уже не проблема. Уже и знать ничего не нужно - только дави на клавиши.
Весь вопрос в постановке конкретной задачи для МО. А это кроме вас и за вас вряд-ли кто сделает.
На отдельных задачах конечно они незаменимы. Вот например в шахматах или при распознавании отпечатки пальцев и различных образов, при стандартных движениях и т.д.
Жать кнопки уже не проблема. Уже и знать ничего не нужно - только дави на клавиши.
Весь вопрос в постановке конкретной задачи для МО. А это кроме вас и за вас вряд-ли кто сделает.
Я так понимаю, первоначальная задача для НС на форексе - это распознавание фигур на графике. А всё остальное - попытки извращенства над НС)))
А затем перейду к следующей статье, а там в ней юзать НейроСолюшн (или как-то так).
На отдельных задачах конечно они незаменимы. Вот например в шахматах или при распознавании отпечатки пальцев и различных образов, при стандартных движениях и т.д.
Ну, и на рынке тоже. В качестве примера - обучаемая логика. Чем самому писать бесконечные условия, ставим туда НС - 15 минут, и готово. Вопрос был - как туда НС засунуть.)
Я так понимаю, первоначальная задача для НС на форексе - это распознавание фигур на графике. А всё остальное - попытки извращенства над НС)))
Нет, не "фигур", про фигуры уже доказано десятки раз всеми более менее смышлёнными трейдерами-кодерами, что графические "паттерены" на рынке не работают, не помнит их рынок, не "видит", сколько было уже версий "петтерновых корреляторов", которые разнесли петтерновую гепотезу в пух и прах.
Ну, и на рынке тоже. В качестве примера - обучаемая логика. Чем самому писать бесконечные условия, ставим туда НС - 15 минут, и готово.
Это не так. Форекс это динамичная система, он всё время двигается и растет.
И что было ранее, это НЕ очень важно. Никакой НС не сможет угадать что будет дальше, поскольку график стремится к бесконечности и всё время образуются неординарные случаи.
Никакой робот не сможет в этих случаях ТОЧНО сориентироваться и всё время требуются подсказки.
Это не так. Форекс это динамичная система, он всё время двигается и растет.
И что было ранее, это НЕ очень важно. Никакой НС не сможет угадать что будет дальше, поскольку график стремится к бесконечности и всё время образуются неординарные случаи.
Никакой робот не сможет в этих случаях ТОЧНО сориентироваться и всё время надо подсказать.
Разумеется. Но это в равной степени относится ко всем системам, включая и ручную торговлю.
Не надо угадывать что будет дальше. Важно, чтобы гипотезы иногда подтверждались.)