Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 231
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Şahsen hiçbir şey anlamadım
ama yapabilirim, kendimi bir uzman olarak görmüyorum.
Şahsen hiçbir şey anlamadım
Yalnız değilsiniz, çünkü yazarın kendisi "hiçbir şey anlamayan" ekibin bir parçası.
Ve Peter Konow'un yazdığı her şeyin anlamı bu.
Amaç dalı yok etmektir ve bunu yapmanın en kolay yolu hiç içeriği olmayan metinlerdir.
Hedefe ulaşıldı. Şube sadece başlıkla eşleşmekle kalmıyor, aynı zamanda içeriğe sahip olmayı da bıraktı.
Yalnız değilsiniz, çünkü yazarın kendisi "hiçbir şey anlamayan" ekibin bir parçası.
Ve Peter Konow'un yazdığı her şeyin anlamı bu.
Amaç dalı yok etmektir ve bunu yapmanın en kolay yolu hiç içeriği olmayan metinlerdir.
Hedefe ulaşıldı. Şube sadece başlıkla eşleşmekle kalmıyor, aynı zamanda içeriğe sahip olmayı da bıraktı.
Sistem karmaşıktır. Sonuç olarak, değişen pazar dinamiklerine etkin bir şekilde uyum sağlayarak, girdi parametrelerinin ayarlanması sürecinin tam bir otomasyonunu uygular. Bu onun anlamı.
Evet, mesele bu.
Teknik olarak, uyarlanabilirliğe sahip herhangi bir kontrol yapısı (kalite/kayıp işleviyle geri bildirim) MO'ya atfedilebilir, örneğin, normal bir onay işareti alırsanız ve her N çubuğu, aptalca ile önceki N çubukları için bunun için en uygun parametreleri ararsa, MO'ya atfedilebilir. bir ızgara, bu da MO olacaktır. MO'nun özü, "deneyim" birikiminde, verilerin bir modele dönüştürülmesindedir.
Not: Yukarıdaki "algılayıcıda", daha doğrusu ... kötü programlanmış basit bir skaler ürün, asıl şey, ÖĞRENME ALGORİTMASI eksik, orada bu önemli konu MT optimize ediciye devredildi ve MO tam olarak bir ikili model - sadece bir model değil, bir optimizasyon algoritması, dahası, her optimizasyon algoritması her model için çalışmayacaktır, örneğin, MLP bir ızgara veya genetik ile optimize edilemez, bir backprop'a ihtiyacınız var, vb.
aynı şekilde, Forex'te bir bot başarılı bir şekilde bir bölümü/seviyeyi geçebilir ve diğerini doldurabilir
tüccar zekasına sahip olmadığı ve bot ne yaptığını "anlamadığı" için...
Ticaret zekası nedir?
Bu basit bir ticaret deneyimidir, tüccar 1) - bazı piyasa davranış kalıpları (piyasa kalıpları) ve 2) - bu kalıptaki davranış kalıpları (piyasa kalıplarındaki davranış kalıpları)
Programlanabilir, değil mi?
bundan da öte, bu iyi kalıpların aranması programlanabilir, değil mi?
..
herhangi bir alanda/seviyede başarılı olmak için, botun içinde bulunduğu dünyanın bir nesne modeline sahip olması gerekir.
yani algoritma, kalıpları basitçe optimize etmemelidir.
Algoritma anlamsal kategorilerle çalışmalı ve durumu tüccarın/oyuncunun gördüğü gibi tanımlamalıdır.
bot, nesne türlerini ve özelliklerini ayırt etmeli ve dinamiklerdeki durumun tehlikesini değerlendirmelidir.
ve bu, yalnızca sinir ağı optimizasyonundan tamamen farklı bir buluşsal yöntem düzeyi gerektirir.
Eğitimin sonucu, anlamsal bir model ve nesneler ve süreçler hakkında bilgi olmalıdır.
eğer durum böyle değilse, ticaret botları rastgele kurcalamaya mahkumdur
Kesinlikle katılıyorum, kase MO'da değil, kase bu küçük küplerin içinde, mario ile yaptıkları durumlarda bile, durağan olmayan bir piyasada olduğu gibi değil
Buna veri önişleme denir, bu iş parçacığında bile kimse bunu yapmaz.
Bu tam olarak MO'nun gördüğü, yeterli gerçekliğe odaklanan, gürültüden arındırılmış olan.
Şimdi, bunu yaparsanız ve yeterince yaparsanız, herhangi bir MO'ya bir insandan daha kötü olmayan, hatta daha iyi ticaret yapmayı öğretebilirsiniz.
Evet, mesele bu.
Teknik olarak, uyarlanabilirliğe sahip herhangi bir kontrol yapısı (kalite/kayıp işleviyle geri bildirim) MO'ya atfedilebilir, örneğin, normal bir onay işareti alırsanız ve her N çubuğu, aptalca ile önceki N çubukları için bunun için en uygun parametreleri ararsa, MO'ya atfedilebilir. bir ızgara, bu da MO olacaktır. MO'nun özü, "deneyim" birikiminde, verilerin bir modele dönüştürülmesindedir.
MO her şeyden önce bir mühendislik sanatıdır, sonuç her konsepti haklı çıkarır. Sonuç ver. İşte size meydan okuma: https://numer.ai/
Başka bir deyişle, ML'de standart olmayan bir yaklaşım kullanmanın (bu yaklaşımı böyle kabul ettiğiniz için) sinir ağları ile standart bir ML yaklaşımının sonuçlarını elde etmenin mümkün olduğunu kabul ediyor musunuz?
Evet, mesele bu.
...
MO'nun özü, "deneyim" birikiminde, verilerin bir modele dönüştürülmesindedir.
Bu sonuç, konseptimin gerçek bir değere sahip olabileceğini doğrulamaktadır.
Her durumda, kesinlikle uygulayacağım. Zamanı geldiğinde.
Bana gelince, kendini bu dal için faydalı bulan herhangi bir şube mensubu, sonucunu bu şeyde göstermekle yükümlüdür.)
Bence, bir kişi en azından verileri çalıştırabilir ve 0.69300'ün (rastgele) altında bir mantık elde edebilirse, o zaman burada AI ve ML hakkında konuşma hakkına sahiptir, gerisi profesyonel olarak uygun değildir.
sonucum https://numer.ai/ai/toxic