Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2402

Новый комментарий
 
Evgeni Gavrilovi:

реально ли создать такой алгоритм для фондового рынка? 

https://hightech.plus/2021/04/30/algoritm-mashinnogo-obucheniya-samostoyatelno-izuchaet-zakoni-kvantovih-sistem

Хрень какая то, а не статья. Пока нет. Для предприятия с более 10 работниками булочной  пока что что трудно предсказать, и для 100 работников лесопилки тоже... Да и судьбу ребенка мы тоже не научились....

 
Mikhail Mishanin:

Легко.

можно пример?)

 
Alexander Ivanov:

Привет! Уже создан давно.

https://www.mql5.com/ru/blogs/post/219729

https://www.mql5.com/ru/code/10289

Ахахахах...

 
на момент 14 года он, вероятно, был самым сильным. По крайней мере на этом форуме :)
 

Есть несколько нерешенных вопросов на валютном или фондовом рынке. Нетрудно написать нейронную сеть того типа, который вам нужен, на python или даже на mt4, разница будет в количестве кода, который нужно написать. Несомненно, изначально они работали бы хорошо, но через некоторое время, по мере изменения рыночных условий, ее нужно будет оптимизировать, более необходимо оптимизировать сеть каждый раз, когда появляется новость против тренда, прекращать ее работу после нее и в следующий раз. день в зависимости от того, что произошло, оптимизируйте его. Риск чрезмерной оптимизации. Из этого следует, что нейронные сети должны останавливаться за несколько часов до важных новостей, а затем они должны самооптимизироваться, после новостей, через несколько часов после них, но здесь программирование крайне затруднено.
 
LUIS ALBERTO BIANUCCI:

Есть несколько нерешенных вопросов на валютном или фондовом рынке. Нетрудно написать нейронную сеть того типа, который вам нужен, на python или даже на mt4, разница будет в количестве кода, который нужно написать. Несомненно, изначально они работали бы хорошо, но через некоторое время, по мере изменения рыночных условий, ее нужно будет оптимизировать, более необходимо оптимизировать сеть каждый раз, когда появляется новость против тренда, прекращать ее работу после нее и в следующий раз. день в зависимости от того, что произошло, оптимизируйте его. Риск чрезмерной оптимизации. Из этого следует, что нейронные сети должны останавливаться за несколько часов до важных новостей, а затем они должны самооптимизироваться, после новостей, через несколько часов после них, но здесь программирование крайне затруднено.

Вот спасибо! Тебя-то мы и ждали 2400 страниц!!!

 
Виктор:

Вот спасибо! Тебя-то мы и ждали 2400 страниц!!!

Поржали, да. Веры никакой))

 
Evgeni Gavrilovi:

можно пример?)

пример чего?

 
Mikhail Mishanin:

пример чего?

естественно самого кода))

 
Evgeni Gavrilovi:

естественно самого кода))

и зачем это мне или кому-то ещё, обладающему таким кодом? бессмысленно даже показывать результаты работы такого кода, достаточно ими пользоваться.

хотя мало обладать им, нужно быть его создателем/творцом исходя и развивая концепцию Lifelong Machine Learning.

1...239523962397239823992400240124022403240424052406240724082409...3510
Новый комментарий
Причина обращения: