Literatur. Neuronale Netze. Genetische Algorithmen. Digitale Signalverarbeitung. Mathematik, Analyse. Statistik. - Seite 8
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Neuronale Netze, genetische Algorithmen 107
Optimierungsmethoden und -algorithmen ---------44
Digitale Signalverarbeitung -------------61
Mathematik und Analyse ------------------------33
Statistics ------------------------------------42
Zeitreihen -------------------------------41
C++ Programmierung ---------------------38
Finanzen.
Archivkopf ----------------------------47
Teil Nr.1 --------------------------------------34
Teil Nr.2 --------------------------------------2 7
Teil ¹3 --------------------------------------40
Teil #4 --------------------------------------57
Literaturzu Statistica --------------------10
Literatur zu Ahorn ------------------------1
Seltsamerweise war nur 1 Download für Maple! Die Literatur über Netzwerke steht mit großem Abstand an erster Stelle.
Interessant ist auch, dass der vierte Teil fast doppelt so oft heruntergeladen wurde wie der zweite Teil, obwohl es unmöglich ist, das Archiv zu entpacken, ohne alle Teile gleichzeitig zu haben.
Interessiert an den Meinungen der Kollegen zu Likhovidovs Studentenarbeit.
Ich habe die Dissertation gelesen. Der Student schlägt einen kuriosen Ansatz vor: die Ausbildung von NS anhand der Signale eines perfekten Einstiegsindikators,im Wesentlichen ein Zick-Zack-Kurs. Hat es jemand ausprobiert? Vielleicht funktioniert es ja?
Прочёл дипломную работу. Любопытный подход предлагает студент: обучать НС по сигналам индикатора идеального входа,
по сути зиг-зага. Никто не пробовал? Вдруг оно работает?
Das ist nicht die originelle und auch nicht sinnvolle Idee des Autors. Er ist nicht der erste, der auf diese Idee kommt.
Es gibt weitaus interessantere innovative Aussagen in diesem Werk, über die kaum ein NN-Forscher jemals schreibt.
Das ist nicht die originelle und auch nicht sinnvolle Idee des Autors.
Was ist nicht vielversprechend, wenn nicht ein Geheimnis? Ist der NS übertrainiert oder spielen die Muster auf dem OOS nicht mit?
Eine Position an der Spitze von ZZ zu eröffnen, würde bedeuten, etwas Paradoxes zu tun. Es würde bedeuten, dass man weiß, dass dieser Gipfel das Maximum/Minimum im Vergleich zu den zukünftigen Gipfeln ist!
Es gibt zu keinem Zeitpunkt die Information, dass es eine obere ZZ auf dieser bestimmten Leiste geben wird, was bedeutet, dass sie nicht in das Netz eingelernt werden kann. Sie ist nur ein "Punkt" im Informationsfluss.
Aus diesem Grund war es bisher nicht möglich und wird es auch in Zukunft nicht möglich sein, die Preise für Barren/Barren im Voraus zu bestimmen, auch wenn es nicht offensichtlich ist.
Neuronale Netze müssen auf wahrscheinliche Preisbereiche trainiert werden, nicht auf bestimmte Preiswerte.
Вообще, ни то ни другое.
Открыть позицию на вершине ZZ означает совершить нечто парадоксальное. Это означало бы знание, что эта вершина максимальна/минимальна по сравнению с будущими вершинами!
Нет НИКАКОЙ информации в каждый момент времени о том, что именно на этом баре будет вершина ZZ, а значит, этому невозможно обучить сеть. Это всего лишь "точка" в потоке информации.
Именно поэтому, хотя это и не очевидно, не удавалось раньше и не удастся в будущем прогнозировать цену на бар/бары вперед.
Нейронные сети нужно обучать на вероятные области цены, а не на конкретные её значения.
Genau auf diese Weise handeln (erfolgreiche) Händler mit biologischen Netzen. Und da sich die wahrscheinlichen Bereiche ändern, funktionieren feste Stop-Orders (sowohl NN-basierte als auch klassische indikatorbasierte) nicht.
Beiko I.V. et al. - Methoden und Algorithmen zur Lösung von Optimierungsaufgaben.1983.djvu
Vukolov E.A. Statistische Analyse - Grundlagen in Statistica und Excel.djvu
Kuprienko N.V. - Statistik. Methoden der Verteilungsanalyse. Probenahme - 2009.pdf
Tsirlin A.M. Optimierungsmethoden in der unumkehrbaren Thermodynamik und Mikroökonomie.pdf
Sharapov V.G. Handbuch zur Problemlösung im Kurs der Variationsrechnung und Methoden der Optimierung. pdf