нейронные сети

Приветствую вас, энтузиасты криптовалют!

Как начинающий Python-программист с глубоким интересом к трейдингу и анализу данных, я решил применить машинное обучение для выявления тенденций и прогнозирования цен криптовалют. 

Я разработал четыре нейронных сети, каждая из которых специализируется на определенных технических индикаторах, и ориентирована на анализ криптовалют. 

Вот они:

1. Momentum: Эта нейронная сеть основана на индикаторе MACD (Moving Average Convergence Divergence). MACD — это трендовый индикатор, который использует движущиеся средние для выявления новых трендов, будь то восходящие или нисходящие.

 

2. Pattern: Эта нейронная сеть использует принципы свечного анализа, что позволяет определять типичные паттерны на рынке и использовать их для прогнозирования будущих движений цен.

( Читать дальше )

Эксперты ФРС установили, что нейронные сети в составе больших языковых моделей (Large Language Models, LLM; заложены в основе ChatGPT, PaLM, YandexGPT) более точно предугадывают инфляционную динамику, чем экономисты. Они обнаружили, что при прогнозировании инфляции модель демонстрирует гораздо меньшие значения среднеквадратичной ошибки (MSE), чем прогнозисты регулятора.

www.vedomosti.ru/economics/articles/2023/07/28/987328-v-frs-nazvali-prognozi-neirosetei-tochnee-ekspertnih

Этот пост имеет отношение к инвестированию.

Продолжим прошлый разговор.

Всё меняется.

Если честно — я реально предполагал, что ChatGPT, Midjourney и другие виды нейронок, включая сложные служебные алгоритмы, начнут быстро менять нашу жизнь, но не ожидал, что настолько быстро.

Их первоначальное применение было топорненьким, а боты корявенькими. Однако, уже сегодня я вижу в подавляющем большинстве телеграм-каналов засилье автоматизированных комментариев, более того — если обучение некоторых ботов явным образом согласовано с авторами каналов и не особенно скрывается, то в остальных случаях без рассмотрения профилей пишущих и без собственных развитых навыков работы с SMM в целом и Telegram в частности всё чаще и чаще их очень трудно отличить от реальных комментаторов не самого плохого качества. Если вам кажется, что это не так, то вам кажется.

А что, если такая армия ботов будет иметь цель не тупого рекламирования ссылки инфоцыгана из своего профиля, а другую, не такую афишируемую и не требующую лёгкого раскрытия себя? Так вот, это уже совершенно точно происходит.

( Читать дальше )

Всем добрый день. Кто-нибудь здесь делает сети на Python для анализа и прогнозирования котировок? Хотелось бы задать кое-какие вопросы, если можно.

Traders

Experts say ChatGPT could upend jobs across a range of Wall Street industries, from trading to investment banking. 

«It's going to automate select tasks that knowledge workers are engaged in today so that they can focus on higher-value tasks,» Dylan Roberts, a partner at KPMG, told Insider.

Pengcheng Shi, a dean at the Rochester Institute of Technology's computer science department, agrees that certain Wall Street roles could be in jeopardy.

«At an investment bank, people are hired out of college, and spend two, three years to work like robots and do Excel modeling — you can get AI to do that,» Shi told the New York Post.


Трейдеры — как профессия вымрет скоро? 

История про «восстание машин» давно знакома всем любителям научной фантастики, но после взрывного роста возможностей нейросетевых языковых моделей (вроде ChatGPT) об этом риске заговорили и вполне серьезные исследователи. В этой статье мы попробуем разобраться – есть ли основания у таких опасений, или это всего лишь бред воспаленной кукухи?


Илон Маск считает риск «глобальной катастрофы из-за ИИ» реальной проблемой – так что, может быть, и вам стоит разобраться, что там и как

Основным автором этой статьи является Вастрик (известный техноблогер), а Павел Комаровский (RationalAnswer), Игорь Котенков (Сиолошная) и Кирилл Пименов оказывали ему посильную помощь в подготовке материала. Это первая из наших совместных статей про безопасность ИИ (но подробнее об этом уже в конце).

Человечество vs Искусственный интеллект

Добро пожаловать в 2023 год, когда мир снова помешался на искусственном интеллекте. Весь интернет соревнуется, кто еще какую задачу автоматизирует с помощью ChatGPT, и какой фейк от Midjourney лучше завирусится — а технобро-миллионеры, типа Илона Маска, подвозят фурами деньги в создание «настоящего» ИИ. Такого, который сможет сам учиться, развиваться и решать любые задачи, даже которые мы не умели решать раньше.

( Читать дальше )

В этой статье мы разберем новые удивительные способности последней языковой модели из семейства GPT (от понимания мемов до программирования), немного покопаемся у нее под капотом, а также попробуем понять – насколько близко искусственный интеллект подошел к черте его безопасного применения?


Грег Брокман пытался убедить зрителей лайв-стрима с презентацией GPT-4, что новая модель нейросети – это в первую очередь круто, а не страшно

Всем привет, это опять статья от двух авторов! Как и в прошлый раз, за умные мысли и экспертизу в искусственном интеллекте отвечал Игорь Котенков (автор канала Сиолошная про машинное обучение, космос и технологии), а за подачу и кринжовые мемы отдувался Павел Комаровский (автор канала RationalAnswer про рациональный подход к жизни и финансам).

Мы предполагаем, что вы уже читали нашу предыдущую большую статью про эволюцию языковых моделей от T9 до ChatGPT с объяснением того, чем вообще являются нейронки, и как они работают – так что мы не будем заново объяснять самые базовые вещи. Вместо этого мы сразу нырнем в детали свежевышедшей модели GPT-4.

( Читать дальше )

Сегодня нашел в телеге этого бота. В описании утверждают, что это тот самый ChatGPT, использует официальное API и модель chatgpt-3.5-turbo. Я использовал chatgpt_advanced_bot и задал несколько простых вопросов



( Читать дальше )

В последнее время нам почти каждый день рассказывают в новостях, какие очередные вершины покорили языковые нейросетки, и почему они уже через месяц совершенно точно оставят лично вас без работы. При этом мало кто понимает – а как вообще нейросети вроде ChatGPT работают внутри? Так вот, устраивайтесь поудобнее: в этой статье мы наконец объясним всё так, чтобы понял даже шестилетний гуманитарий!


OpenAI (компанию, сделавшую ChatGPT) основали в 2015 году именно вот эти двое парнишек – кто бы тогда знал, во что это в итоге выльется...

На всякий случай сразу оговоримся: у этой статьи два автора. За всю техническую часть (и за всё хорошее в статье) отвечал Игорь Котенков – широко известный чувак в узких кругах русскоязычной тусовки специалистов по искусственному интеллекту, а также автор канала Сиолошная про машинное обучение, космос и технологии. За мольбы «вот тут непонятно, давай как-нибудь попроще!» и за добавление кринжовых неуместных мемов был ответственен Павел Комаровский – автор канала RationalAnswer про рациональный подход к жизни и финансам.

( Читать дальше )