Einsatz neuronaler Netze im Handel. - Seite 6

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Mathemat писал(а) >>

Okay, Sergei, lass es uns langsam und traurig angehen. Betrachten wir zunächst die allgemeinen Theoreme. Hier ist der Link. Siehe Theoreme 24, 25, 26.

Anmerkung: Th 24 befasst sich mit der Dichtefunktion der Verteilung.

Aber Th 25 tut genau das, was Sie brauchen, und es geht um die Verteilungsfunktion.

Schauen Sie sich auch spaßeshalber die Konsequenz 8 von Th 26 an. Die dritte Formel der Konsequenz ist genau das, was ich meinte, als ich einen Gauß aus einem gleichförmigen erhalten wollte.

Und für die Exponentialverteilung braucht man nur ihre Verteilungsfunktion (Integral) zu bestimmen und Th 25 anzuwenden.

Danke, ich werde es mir ansehen.

Ich habe es nachgeschlagen - genau das, was ich brauche! Ich werde es studieren.

FION schrieb >>

Was meinen Sie mit "willkürlich skalierte Architektur"? Soweit ich das verstanden habe, ist die Architektur die Struktur des Netzes. Und die Skalierung ist die Verwendung einer Funktion zur Datenrationierung. 100 Eingänge sind ein bisschen viel. Oder sind Ihre 100 etwas anderes?

Ich meinte das, was ich als TC-Eingangsparameter abgeleitet habe - die Anzahl der Eingänge (derzeit 100) kann von 1 bis 200 geändert werden. Anzahl der Ebenen (von 1 bis 3). Anzahl der Neuronen in jeder Schicht (von 1 bis 1024). Die Ausgabeschicht enthält immer ein Neuron.
 
sol >> :

Mein Netzwerk wird einfach alle 24 Stunden neu trainiert. Ich weiß nicht, ob das ein Plus oder ein Minus ist. Aber bis jetzt ist es seltsam.

>> großartig.)

 

Repository für maschinelles Lernen
Hier ist ein Link zu den Standardaufgaben. Sie werden in der Regel verwendet, um verschiedene Algorithmen, Vorverarbeitungsmethoden usw. zu testen.
Sie können auch mit ihnen trainieren, lernen, wie man Netze benutzt, mit eigenen Augen sehen, was Prognose oder Klassifizierung mit Hilfe von NS ist, oder vielmehr, welche Art von Fehlern von neuronalen Netzen zu erwarten sind, usw.
Die Beschreibung der Aufgaben befindet sich an der gleichen Stelle, oben...
Hier ist ein kleines Beispiel aus einer Aufgabe (OptDigits):
Werte eingeben:
000000000101100111111111111110000000
00000000011111111111111111110000
00000000011111111111111111110000

00000000011111111111111111111111111111110000
00000000011111111111111100000000
00000000011111111111110000000000000000


0000000111111111111110000000000
000000011111111111111000000
000000011111111111111000000
00000001111111111111111000000
0000000111111111111111110000
0000000111111111111111110000
0000000111111111111000000
0000000111111111111110000
000000011111111100
0000000000000000000011111111110000
0000000000000000000000000111111111110000
0000000000000000000000000001111111100000
0000000000000000000001111111100000
00000000000000000111111111100000
000000000000000000000111111111110000

00000000001111111111111000000
0000000000111111111000000
000000000011111111111000000
00000000000111111111111000000
0000000000011111111110000000000
000000000011111110000000000
000000001111100000000000000

Leistung: 5

 
Mathemat писал(а) >>

Hier ist der Link. Siehe Theoreme 24, 25, 26.

Ich habe es nicht verstanden.

Schauen wir mal. Links ist die Wahrscheinlichkeitsdichte für die Eröffnungskurse des EURUSD-Minutenbarrens dargestellt, rechts die Verteilungsfunktion:

Und nun der Link:

Angenommen, ich möchte aus der in der ersten Abbildung dargestellten Verteilung eine Konstante von 1 erhalten. Dann ist es nicht schwierig, die folgende Identität zu erhalten:

wobei f(x) die Wahrscheinlichkeitsdichte ist, von der ich ausgehen möchte, und g(x) eine Funktion ist, mit der ich die Eingabedaten multiplizieren muss, um ein "Regal" zu erhalten. Und was nun? Lösen Sie diese Differentialgleichung... Ich weiß nicht, wie das geht.

Lassen Sie uns weiter suchen.

Wir werden nichts über das Segment sagen, es ist nicht wichtig. Was steht dort? Wörtlich: Wenn ich eine Verteilungsfunktion F(x) habe (Abb. rechts), dann kostet es nichts, das gewünschte "Regal" zu bekommen - denn es genügt, die Eingangsdaten durch diesen Öffner zu beeinflussen... Aber das ist Unsinn! Meiner Meinung nach kann man eine solche gleichmäßige Verteilung nicht aus dem Ausgangswert ableiten. Wie auch immer, wer ist gut in echter Mathematik. >> Aua!

 
Neutron писал(а) >>

Über den Abschnitt werden wir vorerst nichts sagen - das ist nicht der Punkt. Was wird hier argumentiert? Wörtlich: Wenn ich eine Verteilungsfunktion F(x) habe (Abb. rechts), dann kostet es nichts, das gewünschte "Regal" zu bekommen - denn es reicht, die Eingangsdaten durch diesen Öffner zu beeinflussen... Aber das ist Unsinn! Meiner Meinung nach kann man eine solche gleichmäßige Verteilung nicht aus dem Ausgangswert ableiten. Wie auch immer, wer ist hier gut in echter Mathematik. Aua!

Das ist richtig, Sergei, das ist richtig. Überprüfen Sie diesen Unsinn (oder besser noch, versuchen Sie zu verstehen, warum es genau so ist). Erzeugen Sie eine normalverteilte Größe und beeinflussen Sie sie mit einer Gaußfunktion (Integral). Achten Sie nur darauf, dass die beiden Funktionen (das Integralverteilungsgesetz und die zweite Funktion) absolut identisch sind.

P.S. Kümmern Sie sich nicht um Verteilungsdichten und Ableitungen. Wozu brauchen Sie sie? Das wäre das Gleiche, nur von der Seite.

P.P.S. Sergei, ich selbst habe einen normalverteilten Wert aus einem gleichförmigen Wert erhalten, indem ich auf den ersten Wert mit der Umkehrung der integralen Gaußfunktion einwirkte. Und nun kehren wir die Berechnungen um...

 

Was zum Teufel macht ihr hier... mein armes Gehirn...

SZS: Übrigens wollte ich schon lange fragen, warum wir die Preisfunktion als kontinuierlich betrachten sollten. Was ist, wenn sie diskret ist?

 

Nun, Sergei, Mathemat sagt jetzt, was ich Ihnen geschrieben habe. Überzeugen wir uns selbst davon.

Hier ist die Verteilungsfunktion (empirisch)

Dann lassen Sie uns eine theoretische Formel (ich weiß nicht mehr, wie sie richtig heißt) mit der Formel (1/OREN(6,2828))*EXP(-ABS(DIVISION(A1;2)/2)) erstellen.

Das helle Grün muss sich dem Blau nur perfekt annähern. Dann können Sie ein perfektes "Regal" mit dem integrierten...

Hier ein Blick auf das Integral (sigmoid!!!)

So wie ich das sehe, sollte man die empirische Verteilungsfunktion durch Koeffizienten (ich weiß nicht, welcher Art) mit der theoretischen annähern. Dann sollten diese Koeffizienten in das Sigmoid eingesetzt werden, und die Verteilung wird gleich sein, nachdem die Daten durch das Sigmoid gegangen sind.

Alexey, denke ich überhaupt richtig? Vielleicht können Sie etwas zu diesem Thema vorschlagen?

 
Okay, ich habe diesen Thread übersehen. Jetzt werde ich mich umsehen, ob sie noch da ist. Ich habe Tichonows Mathematik heruntergeladen, er hat, wie man die erforderliche PD eines bestimmten Wertes (mit Beispielen) zu erhalten, aber es scheint nicht für alle sein. Muss die Umkehrfunktion berechnet werden ... Ich weiß nicht mehr, was nur
 
StatBars писал(а) >>

Nun, Sergei, Mathemat sagt jetzt, was ich Ihnen geschrieben habe. Versuchen wir nun, uns davon zu überzeugen.

Wir wollen sichergehen.

Hier ist die Verteilungsfunktion (empirisch)

Nein, es handelt sich nicht um eine Verteilungsfunktion, sondern um eine Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion (siehe den Link von Alexei).

Die hellgrüne Farbe sollte der blauen Farbe sehr nahe kommen. Dann können Sie ein ideales "Regal" mit integriertem...

Hier ein Blick auf das Integral (sigmoid!!!)

Es ist kein Sigmoid, um genau zu sein - es ist ein Integral eines Gauß mit einer variablen Obergrenze - erf(x) ist eine tabellierte Funktion.

Ich sehe das Problem folgendermaßen: Ich soll eine empirische Verteilungsfunktion durch Koeffizienten (die ich nicht kenne) mit einer theoretischen Funktion approximieren. Dann sollten diese Koeffizienten in Sigmoid ersetzt werden, und nachdem die Daten durch Sigmoid gegangen sind, wird es eine gleichmäßige Verteilung sein.

Es gibt keine Probleme mit der Annäherung; sie beginnen, wenn nicht klar ist, was mit der erhaltenen Verteilungsfunktion erf(x) geschehen soll. Das ist es, worüber ich oben gesprochen habe.

 

Ja, in der Tat, ich habe mich bei den Definitionen geirrt (Verteilung/Dichte der Verteilung)...

Was mit erf() zu tun ist - ich weiß es nicht.

Hier ist ein regelmäßiges Sigmoid und seine Ableitung. Warum sigmoid? - Ganz einfach, weil sigmoid nicht erf(x) ist. :)

Nehmen Sie nun Daten, bilden Sie empirisch, wählen Sie die Koeffizienten A und B, so dass die Dichten übereinstimmen würden. Das Integral ist ebenfalls eingezeichnet.

Nun setzen wir die gefundenen Koeffizienten in das Integral ein und berechnen.

Das ist es, was wir bekommen:

Jetzt müssen wir alles theoretisch "anpassen", denn ich habe es mehr nach Intuition als nach theoretischem Wissen getan.

Frage an alle Experten: Wie kann ich die Koeffizienten A und B ermitteln? Vielleicht sind A und B nicht notwendig, es gibt andere Formen von Aufzeichnungsvertriebsgesetzen, usw.?

Oder ist das vielleicht alles Blödsinn und geht so nicht?

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