Neuronales Netz und Eingaben - Seite 12
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Im Allgemeinen will ich Ihnen sagen, dass ich persönlich (3 Mal imho) manchmal neuronale Netze verwende, wie ich oben schrieb, aber sozusagen als Zwischenstufe, aber in meiner Erinnerung haben mir Netze nicht wirklich geholfen (während andere Methoden Ergebnisse lieferten). Ich weiß nicht, warum, vielleicht benutze ich sie einfach "in der ersten Vorbereitung" sozusagen, ohne tiefer zu gehen und ohne mich wirklich mit der Architektur zu befassen. D.h., wie ich oben geschrieben habe, wenn ich z.B. eine Idee habe, gehe ich sie in beide Richtungen an, auch mit Netzen, nur der Ordnung halber, damit im Falle von etwas "das Baby nicht verschüttet wird". Aber wie ich bereits sagte, haben sie mir nicht ein einziges Mal etwas Konkretes gegeben. Zumindest im Vergleich zu anderen Methoden (Sie wissen schon, Regressoren, Solver, nächste Nachbarn usw.).
Ich denke, das Hauptproblem ist Übertraining (das Gegenteil von Robustheit). Eigentlich sind wir alle auf der Suche nach Robustheit, ob wir uns dessen bewusst sind oder nicht. Bei Gittern sind die Dinge sehr schlecht - schlechter als bei anderen Algorithmen. Nach meinen Beobachtungen ist ein Solver umso robuster, je einfacher er ist.
Sie sagen alles richtig, aber es gibt ein sehr großes und dickes ABER:
Wenn es kein Muster in den Daten gibt, aber zufällige Übereinstimmungen in dem analysierten Abschnitt, findet der NS diese und gibt sie als Muster aus.
Wenn die Flugbahn einer ballistischen Rakete mit einem Atomsprengkopf in einem Teilbereich mit der saisonalen Wanderroute von Kranichen übereinstimmt, bedeutet dies nicht, dass wir die gesamte Flugbahn der Rakete auf einem bekannten Wanderweg vorhersagen können. Der NS gibt das Ergebnis jedoch als aufgedecktes Muster aus.
es hängt davon ab, wie das Netz aufgebaut ist
es hängt davon ab, wie das Netz aufgebaut ist
Wenn es kein Muster in den Daten gibt, aber zufällige Übereinstimmungen im analysierten Abschnitt, dann findet die NS diese und meldet sie als Muster.
Wenn die Flugbahn eines ballistischen Flugkörpers mit Nuklearsprengkopf mit der saisonalen Migrationsroute der Kraniche übereinstimmt, bedeutet das nicht, dass man die gesamte Flugbahn des Flugkörpers anhand der bekannten Migrationsroute vorhersagen kann. Der NS gibt das Ergebnis jedoch als aufgedecktes Muster aus.
Nun, das ist die Kunst eines Händlers - ein solches Segment für die Analyse zu wählen, das den Markt in der Zukunft charakterisieren würde. In diesem Fall wird das Neuronetz erfolgreich (profitabel) in der Zukunft handeln, und nicht in der Vergangenheit, die viele Male in diesem Forum diskutiert wurde ))).
...einen Bereich für die Analyse auszuwählen, der den Markt in der Zukunft charakterisieren würde...
Verwechseln Sie zufällig Trader mit Wahrsagern? :) Woher wollen Sie wissen, wie es in Zukunft sein wird? Die Zukunft ist ungewiss (c)
Verwechseln Sie zufälligerweise Händler mit Wahrsagern? :) Wie können Sie wissen, was die Zukunft bringt? Die Zukunft ist ungewiss (c)
...Lesen Sie nichts...
Jeder TS, ob mit oder ohne neuronale Netze, verwendet Muster, die in vergangenen Daten gesucht werden. Es gibt also keine Garantie dafür, dass mit diesen gefundenen Mustern in Zukunft Geld zu verdienen ist. Oder haben Sie eine Methode, mit der Sie feststellen können, dass die in den Daten der Vergangenheit gefundenen Muster dazu verwendet werden können, in Zukunft Geld zu verdienen?
Ich habe schon einmal geschrieben...
Aber von einem Mobiltelefon aus...
Ich schlage vor, dass Sie sich PAMM Wetteg auf mcl 5 ansehen. Er ist ein Experte in Sachen Nervenkitzel und der Gewinner einer der Meisterschaften.....