"Hive Mind" Gemeinsames Deep Learning für SQ-Benutzer

Ich habe in letzter Zeit eine Menge neuer Ideen für die Entwicklung von SQX eingereicht, aber es gab ein Problem, bei dem ich nicht wusste, wie ich es angehen sollte. Nachdem ich mich durch viele Foren gewühlt habe, scheint es, als ob viele Leute versuchen, das gleiche Ziel zu erreichen, nämlich einen Weg zu finden, von den Strategien anderer Leute zu profitieren. Das Hauptproblem dabei ist, dass niemand seine Strategien teilen möchte, sobald er sie gefunden hat ;). Das bedeutet, dass, wenn jemals eine Infrastruktur für die Bereitstellung kostenloser Strategien aufgebaut würde, diese höchstwahrscheinlich aus Strategien bestehen würden, die nicht so toll sind... oder zumindest nicht so toll, wie sie sein könnten. Es sind mehr oder weniger Wegwerfstrategien, die die Entwickler zur Verfügung stellen, um Neueinsteigern zu helfen. Ich glaube jedoch, dass es eine Lösung gibt, die es jedem ermöglicht, zu gewinnen, ohne auf den Code eines anderen zugreifen zu müssen, und die es uns allen ermöglicht, von den besten Strategien zu profitieren, die wir finden können.

 

Eine ausführliche Erklärung finden Sie hier: https://roadmap.strategyquant.com/tasks/sq4_4042

 

Das Konzept ist relativ einfach:

1. Schaffung einer Datenbank, in die die Nutzer direkt von der SQX-Plattform aus Strategien einreichen können
2. Implementierung eines neuronalen Netzes, das aus allen eingereichten Strategien lernen kann
3. 1TP9Bereitstellung eines aktualisierten neuronalen Netzes für alle SQ-Benutzer bei jedem SQX-Update

 

Und das ist alles, was es zu tun gibt. Das neuronale Netz würde in jeden neuen Build von SQ eingebettet und direkt in die genetische Evolution implementiert werden. Seine Aufgabe bestünde im Wesentlichen darin, schlechte Strategien auf der Grundlage seines Lernens aus dem kollektiven Datensatz, den wir erstellen, zu ändern. Dies würde bedeuten, dass die SQ-Nutzer einen Anreiz hätten, ihre beste Arbeit einzureichen, da dies allen helfen würde, in Zukunft bessere Strategien zu entwickeln. Je mehr die Datenbank wächst, desto effizienter sollte das Neuronale Netz bei der Entwicklung besserer Strategien aus den zufälligen Parametern werden, die Sie ihm vorgeben. Niemand hätte Zugang zu den in der Datenbank gespeicherten Strategien. Wir alle würden von jeder iterativen Aktualisierung profitieren, bei der die KI auf der Grundlage der von uns eingereichten neuen Strategien neue Muster lernt. Im Grunde genommen sollten wir alle in der Lage sein, mit dieser Methode eines Tages viel schneller bessere Strategien zu entwickeln, und niemandes Strategie wäre genau dieselbe wie die eines anderen.

 

Lest euch ruhig die ausführlichere Erklärung im obigen Link durch und stimmt dafür, wenn ihr die Idee gut findet. Ich wollte diesen Thread nur für alle eröffnen, die ihre Gedanken/Kritik zu dieser Idee beisteuern oder sie ergänzen möchten. Normalerweise würde ich mich nicht über neue Funktionen und Ideen auslassen, vor allem wenn man bedenkt, dass dies ein sehr langfristiges Projekt ist. Ich denke jedoch, dass das, was damit erreicht werden könnte, am Ende für alle eine große Hilfe wäre. Lassen Sie mich wissen, was Sie darüber denken.

 

Vielen Dank für Ihren Beitrag. Das ist ein interessantes Konzept, Wissen innerhalb der SQ-Gemeinschaft zu teilen und gleichzeitig die "Geheimnisse" der harten Arbeit anderer zu bewahren. Ich kann verstehen, warum einige nicht bereit sind, ihre Arbeit zu teilen. Die Finanzmärkte sind wahrscheinlich das wettbewerbsintensivste Umfeld, an dem man jemals teilnehmen kann, aber Ihre Lösung macht Sinn und würde im Grunde den Konflikt lösen und auch dazu beitragen, StrategyQuant einen Mehrwert zu verleihen. Mark wird sich dies sicherlich ansehen und überlegen, was getan werden könnte und wie es möglicherweise in zukünftige StrategyQuant implementiert werden könnte.