Neuromongers, nicht vorbeigehen :) brauchen Rat - Seite 14
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Nein, jetzt ist es dringend notwendig, ein anderes Projekt zu machen, Neuronics ist für eine Weile auf Eis gelegt worden.
Das Ziel ist die Normalisierung der Kurse im Verhältnis zur Volatilität.
Hallo Andrey. Entschuldigung für die lange Abwesenheit. Wie ich sehe, haben Sie mit dem Echonetz recht gute Ergebnisse erzielt. Ich habe versucht, mich an der Diskussion in Ihrem Thema zu beteiligen, aber ich habe nichts Kluges zu sagen gefunden. Ich weiß nicht, ob die Entflechtung Ihnen helfen wird oder nicht (wahrscheinlich nicht), aber Sie brauchen auf jeden Fall eine Normalisierung der Eingaben, wenn Ihre Netzwerkneuronen nicht linear sind. Übrigens, zum Thema Nichtlinearität. Sie kann auf zwei Arten eingestellt werden. (1) Die Ausgabe eines Neurons ist bei großen Eingaben gesättigt und tendiert gegen -1 oder 1 (hyperbolische Tangente). (2) Der Output eines Neurons wird durch eine Exponentialfunktion mit einem bestimmten Schwellenwert beschrieben. Die meisten Netzwerkdesigner wählen die erste Funktion. Die Neuronen im Gehirn verwenden jedoch die zweite Variante. Ich weiß nicht, ob es Ihnen hilft oder nicht.
Ich selbst habe aufgehört, an Preisprognosen zu glauben. Ich glaube, das ist eine Sackgasse. Ich interessiere mich jetzt mehr für Klassifikatoren vom Typ Kaufen/Verkaufen. Einige werden argumentieren, dass es sich um denselben Indikator handelt - wenn er ein Kaufsignal gibt, sagt er voraus, dass der Preis steigen wird. Das spielt keine Rolle. Das menschliche Gehirn ist ein Klassifizierer, kein Prognostiker. Und es verwendet mehrere neuronale Schichten für die nichtlineare Transformation von Eingangsinformationen. Dieser nichtlineare Wandel interessiert mich mehr als die Klassifizierung. Die Klassifizierung kann durch Perceptron, SVM, kNN oder jede andere bekannte Methode erfolgen.
Ich selbst habe aufgehört, an Preisprognosen zu glauben. Ich glaube, das ist eine Sackgasse. Ich interessiere mich jetzt mehr für Klassifikatoren vom Typ Kaufen/Verkaufen. Einige werden argumentieren, dass dies derselbe Indikator ist - wenn er ein Kaufsignal gibt, sagt er voraus, dass der Preis steigen wird. Das spielt keine Rolle. Das menschliche Gehirn ist ein Klassifizierer, kein Prognostiker. Und es verwendet mehrere neuronale Schichten für die nichtlineare Transformation von Eingangsinformationen. Dieser nichtlineare Wandel interessiert mich mehr als die Klassifizierung. Die Klassifizierung kann durch Perceptron, SVM, kNN oder jede andere bekannte Methode erfolgen.
Soweit ich weiß, wird diese Schlussfolgerung in der Tat von vielen aus der Anwendung von NS gezogen.
Hier, falls es jemand nicht hat, stelle ich eine sehr interessante Dissertation zu diesem Thema ein, es wird viel in dem Material gewühlt.
Wenn man sich die Schlussfolgerung der These vor Augen führt, dann war der Ansatz des Netzes als Klassifikator von Marktsituationen der beste Ansatz, alle anderen blieben auf der Strecke.
Die Menschen klassifizierten Situationen manuell an einer Trainingsstichprobe, und dann wurde der NS darauf trainiert, diese Situationen zu erkennen, ähnlich wie der NS darauf trainiert wird, Bilder zu erkennen - dies ergab die besten Ergebnisse.
Ich habe noch keine neuronalen Netze verwendet, aber ich habe nicht viel Vertrauen in Vorhersagen.
Aber wenn ich das Volumen aller Geschäfte separat für den Makler - Kauf und Verkauf - schätzen könnte, wäre das meiner Meinung nach sehr nützlich ))))