"Hive Mind" : l'apprentissage en profondeur partagé pour les utilisateurs de la SQ

J'ai soumis beaucoup d'idées nouvelles pour le développement de SQX ces derniers temps, mais il y a un problème que je n'arrive pas à résoudre. Après avoir parcouru de nombreux forums, il semble que de nombreuses personnes essaient d'atteindre le même objectif, à savoir trouver un moyen de bénéficier des stratégies produites par d'autres personnes. Le problème principal est que personne ne veut partager ses stratégies une fois qu'il les a trouvées ;). Cela signifie que s'il y avait un jour une infrastructure construite pour que les gens fournissent des stratégies gratuites, elles consisteraient plus que probablement en des stratégies qui ne sont pas si bonnes... ou du moins pas aussi bonnes qu'elles pourraient l'être. Il s'agit plus ou moins de stratégies jetables que les développeurs fournissent pour aider les nouveaux venus. Cependant, je pense qu'il existe une solution à ce problème qui permet à tout le monde de gagner sans avoir accès au code de quelqu'un d'autre et qui nous permet à tous de bénéficier des meilleures stratégies que nous pouvons trouver.

 

Une explication détaillée est disponible ici : https://roadmap.strategyquant.com/tasks/sq4_4042

 

Le concept est relativement simple :

1. Créer une base de données dans laquelle les utilisateurs peuvent soumettre des stratégies directement à partir de la plateforme SQX.
2. Mettre en œuvre un réseau neuronal capable d'apprendre à partir de toutes les stratégies soumises.
3. Proransmettre un réseau neuronal actualisé à tous les utilisateurs de SQ à chaque mise à jour de SQX

 

Et c'est tout ce qu'il y a à faire. Le réseau neuronal serait intégré à chaque nouvelle version de SQ et implémenté directement dans l'évolution génétique. Son travail consisterait essentiellement à modifier les mauvaises stratégies sur la base de son apprentissage à partir de l'ensemble des données que nous créons. Cela signifie que les utilisateurs de SQ seraient incités à soumettre leur meilleur travail, car cela aiderait tout le monde à élaborer de meilleures stratégies à l'avenir. Plus la base de données s'étoffe, plus le réseau neuronal devrait être efficace pour créer de meilleures stratégies à partir des paramètres aléatoires que vous lui soumettez. Personne n'aurait accès aux stratégies stockées dans la base de données. Nous bénéficierions tous de chaque mise à jour itérative au cours de laquelle l'IA apprendrait de nouveaux modèles en fonction des nouvelles stratégies que nous lui soumettons. Essentiellement, nous devrions tous être en mesure de générer de meilleures stratégies beaucoup plus rapidement en utilisant cette méthode et aucune stratégie ne serait exactement la même que celle de quelqu'un d'autre.

 

N'hésitez pas à lire l'explication plus approfondie de la façon dont cela fonctionnerait dans le lien ci-dessus et à voter pour si vous pensez que c'est une bonne idée. Je voulais juste lancer ce fil de discussion pour que tous ceux qui le souhaitent puissent apporter leurs réflexions/critiques ou ajouter à cette idée. Normalement, je ne m'aventurerais pas à parler de nouvelles fonctionnalités et d'idées, surtout si l'on considère qu'il s'agit d'un projet à très long terme. Cependant, je pense que ce que ce projet pourrait accomplir en fin de compte aiderait considérablement tout le monde. N'hésitez pas à me faire savoir ce que vous en pensez.

 

Merci pour votre contribution. C'est un concept intéressant que de partager les connaissances au sein de la communauté SQ tout en "gardant les secrets" du travail acharné de quelqu'un. Je peux comprendre que certains ne veuillent pas partager leur travail. Les marchés financiers sont probablement l'environnement le plus compétitif auquel vous puissiez participer, mais votre solution est logique et résoudrait fondamentalement le conflit tout en contribuant à ajouter de la valeur à StrategyQuant. Mark ne manquera pas d'examiner cette question et de réfléchir à ce qui pourrait être fait et à la manière dont cela pourrait être mis en œuvre à l'avenir dans le cadre de StrategyQuant.