Конечно убыточный, т.к. чем больше людей юзают стратегию в открытом доступе - тем меньше она работает - или не так? Могу привязать нейросеть к другим данным - давайте идею в студию))
+1 классная фотка ))) обычно робот позволяет использовать риск менеджмент на автомате - тем самым уменьшая вероятность минуса - при правильном подходе конечно
+1 )) Так если такое выложить - сразу захейтят - итак в минус отправили, хотя всем +1 сделал ))) И стратегия работает до тех пор, пока её массово не используют, или вы видели, которые всегда работают?
Очень интересно посмотреть скриншот по оценке опционов из книги. Это возможно сделать? Кстати, приложенный отрывок книги не раскрывает её полезность, возможно правильнее выложить более интересный отрывок?
Хорошо, что код выложил - отдельное спасибо за это)) Форкнул. Вращение изменение +контрастности/яркости реально хорошо работает для картинок, но если анализируешь графики акций, то там все по другому. Спасибо за код.
Ждал этого комментария) Продолжение будет с дополнительным распознаванием кругов, т.е. в итоге нейросеть сможет распознавать геометрические фигуры: квадраты и круги, дополнительно обучающие наборы будут расширены за счёт вращения и изменений контрастности. Ещё раз спасибо за комментарий ?
Какая петля? Просто пишется логическая структура кода и всё. Она не обучается на не заведомо корректных данных - она не обучается на "знаниях" другой нейронной сети - нет, просто генерится код программы и всё. Данные на которых обучается нейросеть - генерятся самим кодом - это разноцветные квадраты. И весь код рабочий, за исключением модели нейросети.
+1 везде - намек))) т.к. нужно везде тестировать, я стратегию уже год пишу, и только 2 месяца как на реальном счете запустил, пока показывает такой же результат как и на тестах на истории
Добрый день! Спасибо за код. Можете пожалуйста поделиться кусочком кода парсера, который формирует filteredInstruments.json с инструментами. Спасибо!
Только у них он не один - а сотни)
Полностью согласен) В открытый доступ такое не выкладывают - по причине выше. Доступен в телеге https://t.me/OlegSh777
Конечно убыточный, т.к. чем больше людей юзают стратегию в открытом доступе - тем меньше она работает - или не так?
Могу привязать нейросеть к другим данным - давайте идею в студию))
+1 классная фотка ))) обычно робот позволяет использовать риск менеджмент на автомате - тем самым уменьшая вероятность минуса - при правильном подходе конечно
+1 )) Так если такое выложить - сразу захейтят - итак в минус отправили, хотя всем +1 сделал )))
И стратегия работает до тех пор, пока её массово не используют, или вы видели, которые всегда работают?
нет, курсы не продаю - делал их для детей и подростков))) - все выложил на канале бесплатно.
Дело в том, что это стартовый код, который надо дополнить правилами торговли, для того чтобы он стал прибыльным +1 за всё))
Одобрил хороший коммент +1 за всё)))
Хочу заметить что он даёт структуру - а продвинутые её оптимизируют под себя.
А есть примеры использования? Например на python. Было бы круто посмотреть ближе. +1 за всё.
Согласен )) +1 за всё
Очень интересно посмотреть скриншот по оценке опционов из книги. Это возможно сделать?
Кстати, приложенный отрывок книги не раскрывает её полезность, возможно правильнее выложить более интересный отрывок?
Хорошо, что код выложил - отдельное спасибо за это)) Форкнул.
Вращение изменение +контрастности/яркости реально хорошо работает для картинок, но если анализируешь графики акций, то там все по другому.
Спасибо за код.
Наверно к такому сложно подготовиться ) по крайней мере мне, всегда все сам изучал - по руководствам. Но считаю это очень полезным +1 за всё!
Верно, чем более сложный/большой код, тем больше нужно "внешней" экспертной корректировки от человека.
Сразу всё в одной статье не уместить... Итак много получилось.
Ждал этого комментария) Продолжение будет с дополнительным распознаванием кругов, т.е. в итоге нейросеть сможет распознавать геометрические фигуры: квадраты и круги, дополнительно обучающие наборы будут расширены за счёт вращения и изменений контрастности. Ещё раз спасибо за комментарий ?
Какая петля? Просто пишется логическая структура кода и всё.
Она не обучается на не заведомо корректных данных - она не обучается на "знаниях" другой нейронной сети - нет, просто генерится код программы и всё.
Данные на которых обучается нейросеть - генерятся самим кодом - это разноцветные квадраты.
И весь код рабочий, за исключением модели нейросети.
+1 везде за правду) свой торговый алгоритм уже год пишу...
+1 везде - намек))) т.к. нужно везде тестировать, я стратегию уже год пишу, и только 2 месяца как на реальном счете запустил, пока показывает такой же результат как и на тестах на истории