Я не знаю, какие критерии должны быть, но «видно что это не хаос» (кому видно, была какая-то статистическая гипотеза проверена?), точно не критерий.
Можно взять сигнал «купи» за 1, а «продай» за -1, и умножать его на реальное изменение цены. А потом посчитать такую метрику для индикатора «всегда покупай» и индикатора «всегда продавай». Сравнить результаты, и после этого делать какие-то выводы о полезности.
На данном этапе качество прогноза не имеет значения, важно, что нейросеть демонстрирует вполне адекватное мнение о рыночной ситуации.
Как понять, что оно адекватное? «Видно на картинке?» Были ли подсчитаны метрики какие-нибудь, как эти метрики выбирались? Как было сделано разбиение на train/test/validation?
Поток это последовательность инструкций, которые выполняются друг за другом. Инструкции могут быть как на тьюринг полном языке, так и нет. Утверждение «Потоки эквивалентны (не эквиваленты) машине Тьюринга» не несет смысла. Это как сравнивать кислое и квадратное.
Да другого пути особо и не было, ведь котлин запускается в jvm, в котором нет континуаций. А вот project loom пошел по пути пропатчить рантайм, но там все намного сложнее.
Если посмотреть на coroutines in pure java, то он больше похож на то что я обозвал DummySequence, разработчик должен сам явно обособлять каждое состояние из конечного автомата в отедльный шаг. Не думаю, что это удобно.
То что сделал я, гораздо больше похоже на ea-async, но у них нет поддержки yield. Зато их решение production-ready.
А почему filters=50? Как подбирался этот параметр? Что-то мне подсказывает, что можно сильно меньше взять, без просадки точности. Тоже и к другим параметрам относится.
Есть такое понятие, как Кошелек Миллера. Человек может одновременно держать в голове от 5 до 9 объектов. Иногда приходится писать длинные функции, и лучше разбить ее на некоторые логические куски, которые будут «разгружать» внимание.
Не уверен, что человек без опыта сможет написать что либо годное без надзора, будь то опенсорс или нет. А в случае опенсорса, это скорее всего будет проект/инструмент решающий несуществующую задачу сложными методами, да и до конца никогда доделан не будет.
Формально, из РФ выложить плагин на JB Marketplace просто нельзя
Приходится разворачивать свой)
Мы выходим на российский рынок, и тут как будто не очень просто приобрести Ultimate IDEA или WebStorm, так что сейчас об этом речи не идет)
Можно взять сигнал «купи» за 1, а «продай» за -1, и умножать его на реальное изменение цены. А потом посчитать такую метрику для индикатора «всегда покупай» и индикатора «всегда продавай». Сравнить результаты, и после этого делать какие-то выводы о полезности.
Как понять, что оно адекватное? «Видно на картинке?» Были ли подсчитаны метрики какие-нибудь, как эти метрики выбирались? Как было сделано разбиение на train/test/validation?
Многопоточное будет во второй части, но в либе все уже есть, в некотором жизнеспособном виде.
То что сделал я, гораздо больше похоже на ea-async, но у них нет поддержки yield. Зато их решение production-ready.
filters=50? Как подбирался этот параметр? Что-то мне подсказывает, что можно сильно меньше взять, без просадки точности. Тоже и к другим параметрам относится.