Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2546
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
İşte makaleden birkaç alıntı:
" Yapay zekanın özelliği, teknolojinin standart dışı yeni durumlarda hareket edememesidir. Piyasada anormal bir durum meydana gelirse, modelin en iyi çıkış yolunu önermesi pek olası değildir. Pandemi bunun canlı bir örneğidir. Ekonomik İşbirliği ve Kalkınma Teşkilatı (OECD), bir Bank of England anketine göre, bu dönemde bankaların yaklaşık %35'inin bir makine öğrenimi yöntemine dayalı bir AI modelinin işleyişinden olumsuz sonuçlar yaşadığına dair verileri aktarıyor .
ve bankaların bununla ne ilgisi var - bir müşterinin kredibilitesini "verme ya da vermeme" aşamasında belirlemek için ML'ye ihtiyaçları var ...
ve bir para biriminin diğerine döviz kuru - bir pandemide bile +/- ileri geri canlı olacak ... ve ihracat-ithalat operasyonları azaltılırsa, NFI (para birimine artık ülkede özellikle ihtiyaç duyulmuyorsa) yabancı ortaklarla ödeme yapmak için) - o zaman sadece ilaçlar veya terörist saldırılar ve grevler ve rezervlerin (veya söylentilerin) ileri geri transferi hakkında spekülasyon yapacaklar ...
ve normal bir öğrenme ufku ile, bu tür durumlar zaten tarihte olmuştur - tüm DataMining, tarihin kendini tekrar ettiği gerçeğine dayanır, yalnızca yeni bir evrim döngüsünde yeni parametrelerle... mutlak parametreleri almayın, göreceli olanları alın ...
Bankalar müşterilerin ML ile kredi "almak ya da almamak" tercihlerini izleyemezler... ve birçok insan hayatında sadece bir kez kredi çeker - bir apartman dairesi için...
Adil olmakla birlikte, DataMining sadece MachineLearning değil... aynı zamanda bir kalite statüsüdür. ondan önce analiz ve sinir ağlarında tam teşekküllü MetaLearning, böylece model mevcut gerçeklere oldukça dinamik bir şekilde uyum sağlar ... ve bu durumda bile, oldukça güvenilir bir tahmin yalnızca tanımdadır. an mümkün, ama uzun bir süre için değil ...
bankalar bunu kendi modellerine yüklemek için tüm bilgilere sahip olamazlar ... ve AI'yı teklifleri tahmin etmekten başka amaçlar için kullanırlar (bunu yapmazlar) - sadece uygun faiz oranlarında borç vermeleri ve borç almaları gerekir .. .
ps okullarda, kariyer rehberliği ML tarafından yapılır ve o zaman bile bankalardan daha doğru bir şekilde ODA'ya kredi verme olasılığını ortaya çıkarır. müşteriye ... - ve yapacak hiçbir şeyleri yok - en azından herhangi bir koşulda kredi veriyorlar, aksi takdirde kendileri işsiz ve maaşsız oturacaklar (AI suçlanacak, ancak kendi koşulları altında hizmetlerine olan talep) Müşteri İlişkileri Yönetimi'om). ..
ancak olumsuz bir dönemde (pandemiler) uluslararası ticaretin zayıflamasıyla birlikte, likidite sıkıntısı yaşadıkları açıktır ... ancak tarihte likidite sıkıntısı anları vardı (sadece parametre bir pandemi değildi) - yeni değil - tek soru, hangi model, neyin değerlendirdiği, eğitim örneğinin ufku nedir ve o bankanın yaşayan insanlarının yorumunun sonuçlarıyla nasıl yönlendirildiği...
pps
OECD'den İngiltere Merkez Bankası hakkındaki bilgiler aynı zamanda sadece bir spekülasyon veya sadece yakacak odun hasat eden bir oduncunun elinde bir baltanın siyah bir PR'si olabilir ... 2008 krizi de yoktan ortaya çıkmadı ve önkoşullar 2 yıl önce zaten görülüyordu ... ama 2008'de (bir çeşit) aslında - LehmanBrothers'ın düşüşüne dair spekülasyonlar, daha sonra QE yapmak, belki de aynı para için ... bu arada, finansal krizdeki bankalar o zamanlar "suçluydu" (her ne kadar hiç kimse nedensel ilişkileri iptal etmese de - MBS de yoktan var olmadılar, ama istek dışı!) ... - şimdi, görünüşe göre, AI suçlanıyor - en azından olmayacak cevap ... burada korsanların sayısı yorumlardaki iklim koşullarıyla ilişkilendirildi - belki de birileri böyle bir sinyalin güvenilirliğini aramak için hala açık uzay evrenini sürüyor?
Kütüphaneler olmadan dalgacıkları seçen var mı? Dalgacıklar sonsuzda tanımlanır, o zaman ne kadar uzunluk almalıyız?
Ayrışmanın kendisi henüz çalışılmadı, cevabı bilmiyorum.
Ancak akış şeması örneğinde, pencere 10'un ayarlandığını görebilirsiniz.
Muhtemelen sonsuzluğun tanımı bir rol oynamaz.
Ve sorunu mümkün olduğunca verimli bir şekilde çözen uzunluğu alın.
Ayrışmanın kendisi henüz çalışılmadı, cevabı bilmiyorum.
Ancak akış şeması örneğinde, pencere 10'un ayarlandığını görebilirsiniz.
Muhtemelen sonsuzluğun tanımı bir rol oynamaz.
Ve sorunu mümkün olduğunca verimli bir şekilde çözen uzunluğu alın.
Teoride, pencerenin uzunluğu farklı olmalıdır
Teoride, pencerenin uzunluğu farklı olmalıdır
Dürüst olmak gerekirse, soruyu tam olarak anlamadım.
Bunun hakkında konuşabilir miyiz?
Teoride, pencerenin uzunluğu farklı olmalıdır
En iyi çözüm, öğreticiye başvurmaktır.
Dalgacıklar bu aynı Fourier. Klasik bir Fourier var, pencereli bir Fourier var ve Pencereli Fourier'deki gibi dikdörtgen bir pencere yerine özel tip pencerelerin kullanıldığı Dalgacıklar var - dalgacıklar. Teklifin rastgele olması nedeniyle Fourier finansal teklifler için uygun değildir.
Dalgacıkların tüm mevcut fiyat geçmişinde ekonomik temsil için iyi olduğuna inanılmaktadır (sınırlı bir pencere yerine)
Zaman serileri için şekilcikler daha sık kullanılır, ancak o zaman bile bu yaklaşım o kadar popüler değildir.
Şekilcik arayışı, bir serinin parçalarının kümelenmesine benzer. EKG tipi sinyaller için kesinlikle faydalı, ancak fiyatları incelemek için kullanışlılığından emin değilim.
Bu arada LGBM modelini nasıl kullanacağınızı öğrenebildiniz mi? R'de eğitim aldıysanız, San Sanych kütüphanesini kullanmayı deneyebilirsiniz)