Le SQ et AlphaGo reposent-ils sur des algorithmes similaires ?

Le SQ et AlphaGo reposent-ils sur des algorithmes similaires ?

 

Le SQ4 deviendrait-il l'"AlphaGo" des marchés boursiers ? 😀

 

Je n'ai aucune idée de GA ou GP, même si j'achète le logiciel depuis longtemps.

 

Pourriez-vous m'en dire plus sur GA/GP de SQ ?

Pourriez-vous nous aider à définir ce qu'est "AlphaGo" ?

 

P.S. : Ah, je vois : http://www.cnbc.com/2016/03/08/google-deepminds-alphago-takes-on-go-champion-lee-sedol-in-ai-milestone-in-seoul.html

ils appartiennent tous deux à la catégorie "apprentissage automatique", ce qui signifie que la machine utilise une sorte d'algorithme pour "apprendre" ou évaluer certaines règles automatiquement, sans que les humains ne lui disent exactement ce qu'elle doit faire. L'apprentissage automatique peut être mis en œuvre de multiples façons.

 

AlphaGo utilise des réseaux neuronaux et SQ utilise la programmation génétique. Ce n'est pas que l'un soit nécessairement meilleur que l'autre, il s'agit simplement d'approches différentes, chacune ayant ses propres forces et faiblesses, et chacune étant plus adaptée à des applications différentes.

 

J'ai vu des tentatives de mise en œuvre de réseaux neuronaux dans le domaine du trading, mais je ne connais aucun cas de réussite. De plus, les réseaux neuronaux sont vraiment une boîte noire, où l'on ne voit pas les règles réelles qui sous-tendent ses décisions.

 

 

Il existe d'autres possibilités d'apprentissage automatique, et ce que j'essaie de faire, c'est de rendre SQ4 suffisamment flexible pour que n'importe qui puisse implémenter son propre moteur d'apprentissage automatique qui peut être ajouté au programme, de sorte que de nouvelles approches différentes puissent être utilisées.