ATC.经验、知识和实践。 - 页 6

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Sergey Lebedev:

这时，有两件事是必须了解的。

1）根据定义，个人在家里开发和/或可能开发的任何 "自制 "机器人，尽管他们个人痴迷于寻找机器人工业，但实际上比大型交易基金和投资公司（高盛、贝莱德等）的自动化和半自动化交易系统要弱数百倍，在那里有数百名创造性的数学家、战略家和程序员工作。因此，在机器人 "人群 "之间的竞争中，algodtraders总是会输（他们的机器人策略的结果是由神经网络近似计算的，就像独立决策的赌博交易者的行为）。

2）手工机器人比经过训练的人脑弱很多倍，无法解决由交易基金的新闻和交易产生的动态计算问题。

这导致了一个简单的结论：单个交易者花时间在算法垃圾交易上是没有意义的，只能训练自己的 "神经元 "来解决手工交易问题（+在MQL5或其他平台上开发驱动程序/扫描器和其他支持算法）。这就是金融市场上角斗士的方式，为金钱而练习和战斗。

关于我：去年夏天，在经过5年的算法研究后，得出了这个结论，现在我完全专注于训练我的大脑+开发后台系统（市场扫描、风险管理等）。到目前为止，还没有令人惊叹的结果，但我正在走这条路线，学习、辅导->交易，找出我的失误，然后再次交易。到目前为止，唯一的缺点是我不得不完全放弃酒精。

有趣的思考。
 
Sergey Lebedev:

有两点是必须要了解的。

1）根据定义，个人在家里开发和/或可能开发的任何 "自制 "机器人，尽管他们个人痴迷于寻找机器人工业，但实际上比 大型交易基金和投资公司（高盛、贝莱德等）的自动化和半自动化交易系统要弱数百倍 ，在那里有数百名创造性的数学家、战略家和程序员工作。因此，在机器人 "人群 "之间的竞争中，algodtrader总是会输（他们的机器人策略的结果是由神经网络近似计算出来的，就像有自主决策的赌博交易者的行为一样）。

2）手工机器人比经过训练的人脑弱很多倍，无法解决由交易基金的新闻和交易产生的动态计算问题。

这导致了一个简单的结论：单个交易者花时间在算法上是没有意义的，只能训练自己的 "神经元 "来解决手工交易问题（+在MQL5或其他平台上开发驱动程序/扫描器和其他支持算法）。这就是金融市场上角斗士的方式，为金钱而训练和战斗。

关于我： 去年夏天得出这个 结论，经过5年的算法搜索，现在完全专注于辅导我的大脑+开发后台系统（市场扫描，风险管理，等等）。到目前为止，还没有令人惊叹的结果，但我正在走这条路线，学习、辅导->交易，找出我的失误，然后再次交易。到目前为止，唯一的缺点是我不得不完全放弃酒精。

给我确切的来源 :-)

以及 "基金和房屋 "的比较 标准 和TC？

关于你：我想 这只是疲劳和挫折。

 
计算机程序在国际象棋中获胜，在扑克中获胜。在第一种情况下，信息是公开的，优势只在第一步，在第二种情况下（扑克），信息是部分可访问的，对手的牌是封闭的，因此有虚张声势的选择，即有一个自我训练系统收集数据并形成行为模型，这就是精神分析。信息是多变的、不变的，很难结构化。
 
Aleksandr Rykhlik:
有趣的思考。

同意

 
Sergey Lebedev:

在这里，有两件事很重要，需要了解。

...

关于我：我是在去年夏天得出这个结论的，经过5年的算法搜索，现在我完全专注于辅导我的大脑+开发后台系统（市场扫描，风险管理，等等）。到目前为止，还没有令人惊叹的结果，但我正在走这条路线，学习、辅导->交易，找出我的失误，然后再次交易。到目前为止，唯一的缺点是我不得不完全放弃酒精。

很有可能在5年后，你又会回到算法研究上）。

 
khorosh:

很有可能在五年后，你会回到算法研究中）。

不

我甚至会说这不是一个缺点。

清醒的头脑，来自100%工作的大脑的新鲜想法

做正确的事情。

 
Renat Akhtyamov:

不

我甚至可以说这不是一个减分项。

清醒的头脑，来自100%工作的大脑的新鲜想法

正确地说。

缺点是你必须不断地停留在显示器前，而这迟早会让人感到厌烦。

 
khorosh:

缺点是你必须一直呆在显示器前，迟早会感到厌烦。

减少的风险只是
 
Sergey Lebedev:

在这里，理解两点是很重要的。

1）根据定义，个人在家里开发和/或可能开发的任何 "自制 "机器人，尽管他们个人痴迷于寻找机器人工业，但实际上比大型交易基金和投资公司（高盛、贝莱德等）的自动化和半自动化交易系统要弱数百倍，在那里有数百名创造性的数学家、战略家和程序员工作。因此，在机器人 "人群 "之间的竞争中，algodtrader总是会输（他们的机器人策略的结果是由神经网络近似计算出来的，就像有自主决策的赌博交易者的行为一样）。

2）手工机器人比经过训练的人脑弱很多倍，无法解决由交易基金的新闻和交易产生的动态计算问题。

这导致了一个简单的结论：单个交易者花时间在算法垃圾交易上是没有意义的，只能训练自己的 "神经元 "来解决手工交易问题（+在MQL5或其他平台上开发驱动程序/扫描器和其他支持算法）。这就是金融市场上角斗士的方式，为金钱而训练和战斗。

关于我：经过5年的算法研究，我在去年夏天得出了这个结论，现在我完全专注于训练我的大脑+开发后台系统（市场扫描，风险管理，等等）。到目前为止，还没有令人惊叹的结果，但我正在走这条路线，学习、辅导->交易，找出我的失误，然后再次交易。到目前为止，唯一的缺点是我不得不完全放弃酒精。

没有一个神经网络能以53%以上的准确率向你展示市场的走向。
基金和房屋只关注股票和指数，而不是货币。他们愚蠢地投入10亿，每年赚10-15%，从此过上幸福的生活。
外汇比这复杂一千倍。
你可以仅靠它来赚钱，了解任何市场的结构。当然，任何地方都不会有关于它的报道。当然，要理解和计算它，要看到它，你需要一个大脑。
但视觉是有欺骗性的--在大脑说买的地方，机器人计算出的概率是50-50)。
在今天的世界里，没有哪个大脑能比机器人更客观地进行计算。
大脑当然是主要的，但就客观性而言，机器人是主要的。
家用机器人与工业机器人没有区别)
只有那些认为复杂是成功保证的人，才会构建差异。但事实并非如此。更简单、更完美、更
算法越好、越可靠，它就能算出市场上所有可能的变体。
 
如果你想知道一个热狗的成分，你不必把它分解成原子，只需用手去做；)
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