Marktknigge oder gute Manieren im Minenfeld - Seite 90
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1) Hatte es Mogit eilig? Wer zuletzt lacht, so sagen die Cowboys...
2) Hier scheint es keinen großen DB zu geben. Höchstens einhundertfünfzig Muster, wahrscheinlich sogar weniger. 3) Sie müssen Ihr System bei Kerzenlicht betrieben haben...
1) Ja, das kann er, ich bestreite nicht, dass er es kann. :) Das ist gut für deine Gesundheit :)
2) Welches sind die Kriterien für die Klassifizierung von Mustern für die Basis? Das ist eigentlich die Schlüsselfrage.
3) Ich war auf der Jagd nach Candlestick-Ketten, nach Indizes in verschiedenen Varianten, nach Kombinationen von Candlestick-Indizes, usw.
In meinem Schema ist das recht überschaubar. Übrigens scheint es Ihnen nicht gefallen zu haben. Warum ist das so? Nun, hier ist die Antwort.
rechte Hand auf dem linken Herzen, wozu braucht man eine Basis, wenn es doch eigentlich Mist ist?
;)
Es ist wie ein Kristall, der keine Oberfläche hat, aber es gibt Knoten seines Kristallgitters (um es bildlich auszudrücken), die Koordinaten dieser Knoten sind uns im Voraus bekannt und wir müssen unsere Ressourcen nicht darauf verwenden, die Oberfläche zu identifizieren... Wir brauchen das Netz nicht.
Und nun ändern Sie das Problem ein wenig, z. B. rückwärts. Wir haben ein Muster vom Markt, wir müssen den nächstgelegenen Knoten finden.
(Variante: mehrere nächstgelegene, dann unscharf). Ist das nicht einfacher und billiger?
3) Durchlaufen von Candlestick-Ketten, Turndowns in verschiedenen Variationen, Kombinationen von Candlestick-Turndowns, usw.
In meinem Schema ist das recht überschaubar.
Oh, das hätte ich fast vergessen! Außerdem habe ich einen zweiten Durchgang (Stufe 2-Prognose) auf der Grundlage der Prognosemuster der Stufe 1 durchgeführt.
Im Datenbankschema ist dies gleichbedeutend mit dem Aufbau einer Basis der Ebene 2 mit der Anzahl der Elemente n! Am Ende meiner vorherigen
am Ende des vorherigen Satzes ist kein Ausrufezeichen, sondern ein Fakultätszeichen. Wenn Sie das Kunststück also wiederholen wollen,
Ich empfehle, dass Sie sich mit einem größeren Propeller eindecken....... ;))
Die roten Punkte entsprechen den Kombinationen an den Eingängen:
00
01
10
11
Die Statistiken werden die Frage beantworten: "Was sollen wir tun (kaufen/verkaufen), wenn die nächste Kombination von Inputs so gut wie...". Der NS wird hier nicht gebraucht! - Die Analyse des Eingangs bringt ihn eindeutig mit einer der quadratischen Spitzen in Verbindung, und die Statistik wird uns mit einiger Genauigkeit die erwartete Richtung der Position angeben. Kein schlauer NS kann zuverlässigere Informationen liefern als die, die wir bereits haben.
Die wichtige Frage ist, wie die minimale Datenbank für binäre Muster geschätzt werden kann. Hier können wir einfach vorgehen, indem wir die Situation des "Verschmierens" der Eingangsdaten auf den NS-Eingängen numerisch simulieren und die Varianz der Schwankungen für einen zufälligen BP schätzen. Aus Gründen der Sicherheit betrachten wir den Fall als akzeptabel für die statistische Analyse, in dem die Varianz der Mustererkennungsgenauigkeit in einem angemessenen Verhältnis zur erwarteten Amplitude (Anzahl) der Muster eines bestimmten Typs steht. Wenn zum Beispiel bei d=2 nur vier Mustertypen möglich sind (siehe oben), dann wird die Länge der "Trainings"-Stichprobe (die für eine zuverlässige Identifizierung ausreicht) aus der Bedingung der Gleichheit der statistischen Amplitude und der durchschnittlichen Anzahl von Mustern eines bestimmten Typs bestimmt:
Die Abbildung auf der linken Seite zeigt Statistiken für CB von statistischen Einheiten mit zwei Eingängen (SB), auf der rechten Seite - mit fünf Eingängen (2^5=32 einzigartige Kombinationen von Mustern des Typs 10001 oder 01101). Lernstichprobenlänge P=10*2^d, d.h. für den ersten Fall P=40 Stichproben, für den zweiten P=320.
Nicht fatal, und kein Überlernen!
P.S. Ich habe ein starkes intuitives Gefühl, dass die optimale Länge des Trainingsvektors P für NS wie folgt aussieht: P=w*2^d, wobei w die Anzahl der Gewichte von NS und d die Dimensionalität der Eingabe ist .
Wo ist Mathemat?!
1) Die Ns sind überflüssig! - Die Analyse eines Eintrags wird ihn eindeutig einem der Eckpunkte des Quadrats zuordnen, und die Statistik wird uns mit einer bekannten Genauigkeit die erwartete Richtung der Position angeben. Kein schlauer NS kann zuverlässigere Informationen liefern als die, die wir bereits haben.
2) Nicht tödlich und kein Lernen-über-Lernen!
3) Wo ist Mathemat!
1) Die Genauigkeit ist für Stichproben aus der Vergangenheit bekannt. Für die Probenahme aus der Zukunft...... // erledigen Sie es selbst
2) Einverstanden. Es nützt auch nichts.
3) :)) :)) :))
Alle Logik beruht auf den folgenden Annahmen:
1. Die Geschichte wird sich ALSO wiederholen.
2. Schwankungen können vernachlässigt werden, in der Hoffnung, dass sie im Verhältnis zur statistischen Erwartung unverhältnismäßig sind.
3. Die zur Diskussion stehenden Ausgangsrezeptoren (Eingangsinformationen) sind besser als andere.
Eigentlich keine sehr verlässlichen Annahmen. Ich fürchte, Mathemat wird nicht genehmigt..... :)
Haben Sie heute verbalen Durchfall? Nun, Sie, gehen Sie zu einem spezialisierten Ort, anstatt in diesem Thread zu schimpfen.
Wenn ich mich in Ihnen täusche, entschuldigen Sie mich und sagen Sie mir, welche Annahmen Sie für Ihre Analyse verwenden. Nun, wenn das nicht Amerika ist, das Sie entdeckt haben, Kolumbus.
P.S. Löschen Sie einige Ihrer unnötigen Beiträge oben. Sie werden selbst sehen, welche das sind.
Ich möchte ein wenig nachfragen, um sicher zu sein, dass ich Sie richtig verstehe, denn mit meinen humanitären Neigungen - Sie wissen schon...
Bei NS mit zwei Eingängen gibt es also nur 4 mögliche Kombinationen von Binärsignalen am Eingang (bei 4 Eingängen sind es 16) - die Signale sind Vorzeichen der ersten PT-Differenzen. Hier wird deutlich, dass unabhängig davon, ob es sich um einen NS oder einen super-duper-hyper NS handelt, nur die oben genannten Kombinationen des Eingangssignals analysiert werden können. Anstatt nach komplexen nichtlinearen Beziehungen im "analogen" Signal zu suchen, genügt es daher, Statistiken über die Abhängigkeit der folgenden RT-Messwerte von Kombinationen von Eingangssignalen zu sammeln.
Wenn dies der Fall ist, dann ist die Frage nach der Größe der Datenbank nicht sehr schwierig: die maximal mögliche Größe ist 2^d und das ist natürlich mindestens die Hälfte der tatsächlich benötigten Größe, denn ich vermute, dass nicht alle der möglichen Kombinationen von Eingangssignalen bei einem gegebenen d von irgendeinem Wert sein werden.
Habe ich das alles richtig verstanden? Wenn ja, werde ich fortfahren.
1) Haben Sie heute verbalen Durchfall? Nun, Sie, gehen Sie zu einem spezialisierten Ort, anstatt sich in diesem Thread zu beschimpfen.
2) Wenn ich mich in Ihnen täusche, entschuldigen Sie mich und sagen Sie mir, welche Annahmen Sie für Ihre Analyse verwenden.
3) Nun, hast du nicht Amerika entdeckt, Kolumbus?
4) P.S. Löschen Sie einige Ihrer unnötigen Beiträge oben. Sie werden selbst sehen, welche das sind.
1) :) Ich habe welche.
2) Ich versuche, sie auf ein Minimum zu beschränken. Aber ich habe welche. Lassen Sie mich versuchen, darüber nachzudenken:
1. Lineare, polynomische, elastische (periodische) und andere elementare
Regelmäßigkeiten auf dem Markt. Keine.
2. Neuronale Netze sind jedoch nützlich, da sie in der Lage sind, die aktuellen Muster des Mohnhandels zu erfassen.
3. Aufgedeckte Regelmäßigkeiten sind nicht von langer Dauer und verblassen allmählich. 4.
4. Bei der Eingabe von NS ist es besser, eine Vielzahl von Rezeptoren zu haben.
5. Das Spiel mit mehreren Währungen in einem Korb ist doppelt so zuverlässig wie das Portfolio-Spiel.
6-7-8....poise.
3) Nicht. Am Ende dieses (besprochenen) Tunnels befindet sich eine Sackgasse. Auch ein nützliches Ergebnis, wenn man es versteht.
4) Ja, danke, entfernt. Ich habe nicht bemerkt, dass die Nachricht zweimal auffliegt.
Dann ist es nicht die Größe der DB, sondern statistisch vernünftige Größe der Eintrag d und der Wert der Schwelle H! Ich habe festgestellt, dass für die richtige PT-Serie (basierend auf Ticks) Regelmäßigkeiten arbeiten auf Candlesticks nicht funktionieren. So ist es zum Beispiel fast sinnlos, mehr als 8 Einträge in das Raster einzugeben, da sich der Markt während der Bildung von 10 oder mehr RT-Proben ändert, während bei den Watch-Tickern 24 Einträge (einschließlich einem) das beste Ergebnis liefern - offensichtlich im Zusammenhang mit der täglichen Aktivität.
Es besteht der Verdacht, dass am Ende die gesamte DB in ein Dutzend passt - ein weiteres Muster