Suche nach einem beliebigen Muster mit Hilfe eines neuronalen Netzes - Seite 8
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Ja, ich kenne mich mit Mathematik im Rahmen des Lehrplans aus. Ich fragte einmal einen Lehrer in der Klasse für analytische Geometrie (die sich mit Funktionen und Koordinatenachsen befasst) : "Wenn eine Funktion eine Kurve auf einem Graphen zeichnet, kann man dann eine Funktion aus einer Kurve auf einem Graphen zeichnen? " und erhielt eine eindeutige Antwort: "Nein. Das ist unmöglich." Daraus schloss ich, dass Muster zwar mathematisch beschrieben werden können, aber nicht identifiziert werden können, weil man die Formel, die sie erzeugt hat, nicht aus den Werten ableiten kann.
Vielleicht gibt es noch andere mathematische Hilfsmittel. Sagen Sie mir, ob Sie sie kennen.Um genau und eindeutig zu sein, nein. Aber im Allgemeinen gibt es Mittel, um eine Funktion aus beliebigen Daten zu erhalten. Das nennt man "Angleichung". Neben der Tatsache, dass im Allgemeinen jede Funktion in die Mitte der Daten eingepasst werden kann, gibt es spezielle Funktionen, die es ermöglichen, die ursprünglichen Daten fast vollständig zu replizieren - Polynome, Reihen...
Übrigens gibt es schon seit langem Methoden zur Berechnung beliebiger Funktionen über Taylor- und McLaren-Reihen.
Ja, ich kenne mich mit Mathematik im Rahmen des Lehrplans aus. Ich fragte einmal einen Lehrer in der Klasse für analytische Geometrie (die sich mit Funktionen und Koordinatenachsen befasst) : "Wenn eine Funktion eine Kurve auf einem Graphen zeichnet, kann man dann eine Funktion aus einer Kurve auf einem Graphen zeichnen?" und erhielt eine eindeutige Antwort: "Nein. Das ist unmöglich." Daraus schloss ich, dass Muster zwar mathematisch beschrieben, aber nicht identifiziert werden können, weil man die Formel, die sie erzeugt hat, nicht aus ihren Werten ableiten kann.
Vielleicht gibt es noch andere mathematische Hilfsmittel. Sagen Sie mir, ob Sie welche kennen.Um genau und eindeutig zu sein, nein. Aber im Allgemeinen gibt es Mittel, um eine Funktion aus beliebigen Daten zu erhalten. Das nennt man "Annäherung". Neben der Tatsache, dass im Allgemeinen jede Funktion in die Mitte der Daten eingepasst werden kann, gibt es spezielle Funktionen, die es ermöglichen, die ursprünglichen Daten fast vollständig zu replizieren - Polynome, Reihen...
Übrigens gibt es schon seit langem Methoden zur Berechnung beliebiger Funktionen über Taylor- und McLaren-Reihen.
Übrigens ist das auch ein MO-Problem, ich muss mal versuchen, so etwas zu skizzieren, das ist ein interessantes Problem.
2Peter Konow: Ich würde dir raten, die MO zumindest bis zu einem gewissen Punkt in den Griff zu bekommen, um nicht so viel Spaß zu machen. Jeder, der lesen und rechnen kann, kann die Grundlagen der MO verstehen, man muss sich nur die Mühe machen.
Кеша Рутов:
...
2 Retag Konow: Ich würde Ihnen raten, zumindest der MO auf den Grund zu gehen, um die Leute nicht zu sehr zu belustigen, die Grundlagen der MO kann jeder verstehen, der lesen und rechnen kann, Sie müssen sich nur etwas Mühe geben.
Nun, so mache ich das auch. Es wird viel gelacht, gekreuzt und auf die Stirn geschlagen, aber keine Antworten... Ein schlaues Gesicht zu machen und zu lachen ist keine Antwort.
In einem Bereich, den ich verstehe, erkläre ich immer, und schicke Sie erst dann zum Lesen.
1. Welche Daten eignen sich besser für die Mustererkennung - OCHL oder Bilder? Gibt es einen Unterschied oder nicht?
2. Warum wird NS nicht schon seit langem zur Mustererkennung im Algotrading eingesetzt? Wo sind die Funktionen wie "bool Head_n_showlders()", die den NS bearbeiten und das gefundene Muster korrigieren?
Kennen Sie das?
Nun, so habe ich es mir gedacht. Es wird viel gelacht, sich gekreuzt und auf die Stirn geklopft, aber es gibt keine Antworten... Ein schlaues Gesicht zu machen und zu lachen ist keine Antwort.
In einem Bereich, den ich verstehe, erkläre ich immer, und erst dann schicke ich Sie zum Lesen.
1. Welche Daten eignen sich besser für die Mustererkennung - OCHL oder Bilder? Gibt es einen Unterschied oder nicht?
2. Warum wird NS nicht schon seit langem zur Mustererkennung im Algotrading eingesetzt? Wo sind die Funktionen wie "bool Head_n_showlders()", die den NS bearbeiten und das gefundene Muster korrigieren?
Kennen Sie das?
1. Es kommt darauf an, welche Art von Mustern Sie finden wollen. Vorzugsweise sollte das Format der zur Analyse eingespeisten Daten dem beabsichtigten Mustersatz so nahe wie möglich kommen.
Um beispielsweise ein "Kopf-Schulter"-Muster zu beschreiben, ist es besser, einen Zickzack-Indikator zu verwenden, oder besser mehrere Indikatoren, nur mit unterschiedlichen Parametern:
Sie können sehen, dass die Beschreibung des Musters dem Zickzack-Indikator sehr ähnlich ist. Die Muster können jedoch völlig unterschiedlicher Natur sein, z. B. durch verschiedene Indikatoren, ihre Kombination, ihre transformierten Werte usw.
2. Wie oben geschrieben, gibt es geeignetere Methoden, um nach Mustern zu suchen.
Je weiter die Muster von den Daten selbst entfernt sind, desto schwieriger ist es, sie zu finden.
Nun, so habe ich es mir gedacht. Es wird viel gelacht, sich gekreuzt und auf die Stirn geklopft, aber es gibt keine Antworten... Ein schlaues Gesicht zu machen und zu lachen ist keine Antwort.
In einem Bereich, den ich verstehe, erkläre ich immer, und schicke Sie erst dann zum Lesen.
1. Welche Daten eignen sich besser für die Mustererkennung - OCHL oder Bilder? Gibt es einen Unterschied oder nicht?
2. Warum wird NS nicht schon seit langem zur Mustererkennung im Algotrading eingesetzt? Wo sind die Funktionen wie "bool Head_n_showlders()", die den NS bearbeiten und das gefundene Muster korrigieren?
Kennen Sie das?
1 Sicherlich OCHL, aber vorverarbeitet z.B. mit Wavelets, schlimmstenfalls ein Bündel von Indikatoren wie Momentum oder Stochastic mit geometrisch ansteigender Periode.
2) Preismuster sind einfacher "direkt" mit einer gleitenden Faltung (multiplizieren und addieren) mit einer Referenz zu suchen, NA ist hier nicht sehr notwendig. Wir brauchen NS und MO, wenn es nicht ganz klar ist, wie man aus dem Input herauskommt, und MO selbst schafft etwas, eine Art Modell, aber leider in recht engen Grenzen.
PS Und im Allgemeinen sind die "Kopf-Schultern" und so auf einem Diagramm nichts, es ist leicht, sie zu finden, aber sie sagen nichts voraus.
1 Sicherlich OCHL, aber vorverarbeitet z.B. durch Wavelets, zumindest eine Reihe von Indikatoren wie Momentum oder Stochastic mit geometrisch ansteigender Periode.
2) Preismuster sind leichter "direkt" mit einer gleitenden Faltung (multiplizieren und addieren) mit einer Referenz zu suchen, NA ist hier nicht sehr notwendig. Wir brauchen NS und MO, wenn es nicht ganz klar ist, wie man aus dem Input herauskommt, und MO selbst schafft etwas, eine Art Modell, aber leider in recht engen Grenzen.
PS und im Allgemeinen sind die "Kopf-Schulter"-Muster auf einem Chart nichts, sie sind leicht zu finden, aber sie sagen nichts voraus.
1. Es kommt darauf an, welche Art von Mustern Sie finden wollen. Vorzugsweise sollte das Format der zu analysierenden Daten so nah wie möglich an den beabsichtigten Mustern liegen.
Um beispielsweise ein "Kopf-Schulter"-Muster zu beschreiben, ist es besser, einen Zickzack-Indikator zu verwenden, oder besser mehrere Indikatoren, nur mit unterschiedlichen Parametern:
Sie können sehen, dass die Beschreibung des Musters dem Zickzack-Indikator sehr ähnlich ist. Die Muster können jedoch völlig unterschiedlicher Natur sein, z. B. durch verschiedene Indikatoren, ihre Kombination, ihre transformierten Werte usw.
2. Wie oben geschrieben, gibt es geeignetere Methoden, um nach Mustern zu suchen.
Je weiter die Muster von den Daten selbst entfernt sind, desto schwieriger ist es, sie zu finden.
Ich verstehe. Danke. Ich werde es mir ansehen.
In der Tat. Sie fragen sich zunächst, wie ich die Antwort, die ich von NS erhalte, verwenden kann. Muss es umgewandelt werden, um eine Entscheidung zu treffen usw. Und erst dann werden Sie erkennen, dass nicht das Muster selbst wichtig ist, sondern die Reaktion des Marktes auf sein Erscheinen. Und genau diese Reaktion sollte gehandelt werden. Andernfalls entsteht ein Chaos, kein TS.
Wenn Sie etwas Substanz in Ihren Aussagen haben, werde ich sie suchen. Wenn Sie etwas nicht verstehen können, bedeutet das nicht, dass es sich um Ketzerei handelt.
Und wo Sie hingegangen sind - sehr gut gesehen - was für wilde Schlussfolgerungen.
Ein neuronales Netz kann trainiert werden, um Bilder zu klassifizieren und zu katalogisieren, aber nach welchem Kriterium der Wahrscheinlichkeit der Zuordnung dieses oder jenes Bildes zu einer bestimmten Kategorie des Katalogs wird es geschehen, das ist der wahrscheinliche Fehler eines jeden neuronalen Netzes.
Die bereits gespeicherten Bilder werden mit der Zeit durch die sich verschlechternden Ergebnisse der Reaktion auf sie zurückgewiesen, so dass der Erfolg eines beliebigen neuronalen Netzes aus dem momentanen Inhalt eben jenes Katalogs von Bildern in seinem Speicher besteht, die gerade in dieser Sekunde wirksam sind. Seine erweiterte Basis wäre eher ein Minus als ein Plus.