Redes neuronales artificiales. - página 7
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No creo que sea tan desesperante en realidad. El mercado tiene una ventaja tangible sobre la corteza visual: el mercado vive en un espacio bidimensional, mientras que las personas viven en un espacio tridimensional. En cualquier momento, el precio puede subir o bajar. Los resultados de la red en el mercado también tienen sólo dos opciones: correcto o incorrecto. Esta importante simplificación del funcionamiento del mercado, en comparación con la corteza visual, es sin embargo alentadora.
Si cada movimiento fuera más que el diferencial + la comisión, sí. Pero en la vida real no hay que adivinar la dirección del tick, sino el cambio de precio de varios spreads, en el caso del comercio de divisas puede ser un centenar de ticks.
Si nos alejamos de los ticks y pasamos a las barras, una barra puede ser grande, pequeña, medianamente ascendente y descendente o nula, cuántas medidas entonces. Y la tarea sigue siendo la misma, predecir un movimiento significativo (en comparación con el diferencial) en lugar de un único cambio de precio.
No creo que sea tan desesperante. El mercado tiene una ventaja tangible sobre la corteza visual: el mercado vive en dos dimensiones y las personas en tres. En cualquier momento, el precio puede subir o bajar. Los resultados de la red en el mercado también tienen sólo dos opciones: correcto o incorrecto. Esta simplificación tan significativa del funcionamiento del mercado, en comparación con el córtex visual, es sin embargo alentadora.
Estoy de acuerdo. No es necesario intentar crear un cerebro artificial que sea igual que uno vivo. Nosotros también tenemos uno vivo. Pero el cerebro vivo tiene importantes limitaciones: el procesamiento lento de datos secuenciales. Eso es lo que no podemos hacer rápidamente (y también sin la influencia de las emociones y otros "factores mundanos"), eso es lo que debemos tratar de simular.
Conozco las palabras, parece estar escrito en el libro de I.Toshchakov, pero esto es teoría, en la práctica "estos son todos los momentos" terminan después de entrar en el mercado, el momento de mantener una posición o cancelar una previsión es muy importante, los ST con ratios de toma y parada históricos bien elegidos funcionan mal en el futuro, porque la dinámica/volatilidad del mercado está cambiando constantemente
Aunque el arte por el arte, también tiene derecho a la vida.
Ya veo, pero siguen siendo cientos de miles de órdenes de magnitud menos de lo que la corteza visual tiene que procesar en la vida real. Pero al mismo tiempo, no tenemos esos 140 millones de neuronas en una capa.
Tomemos como ejemplo el ajedrez. Porque no tiene intelecto, sólo tiene algoritmos para ganar un número muy grande de posiciones conocidas. Se trata de posiciones en las que hay un algoritmo claro que lleva a la victoria. Así, una máquina gana la partida a una de estas posiciones, no con su intelecto, sino con su potencia de cálculo y su base de datos. ¿Por qué no se puede hacer esto con NS en el mercado?
Para mí, la NS es la coronación de la ideología de encajar en la historia. Lo cual es muy perjudicial para la sostenibilidad. Al fin y al cabo, cuanto más pronunciado sea el extremo, menos posibilidades (en el mundo real) de que el proceso gire en torno a él.
Por optimización, me refiero a eliminar las operaciones no rentables o añadir las rentables (lo que es mucho más raro) dentro de la idea de negociación. Si después de la optimización la mayoría de los puntos de entrada/salida (operaciones) han cambiado, entonces se ha hecho un ajuste a la historia, el NS en este caso simplemente seleccionó de toda la lista, los parámetros que mejor hacen este ajuste.
papaklass:
Не думаю, что все так безнадежно на самом деле. На рынке есть ощутимое преимущество перед зрительной корой головного мозга - рынок живет в двухмерном пространстве, а люди в трехмерном. В каждой момент времени цена может двигаться либо вверх, либо вниз. Результаты работы сети на рынке тоже имеют всего два варианта - правильно, неправильно. Такое существенное упрощение работы рынка в сравнении с работой зрительной коры, все-таки вселяет надежды.
Sí, qué más sencillo que tomar decisiones binarias en una serie unidimensional :)
Me pregunto cuántas iteraciones tiene que realizar la NS para encontrar un sistema así
La estrategia más sencilla y a prueba de fallos es la de "liberar el queso de la FedReserve". El día anterior a la reunión de la Fed, compre el índice al cierre, suponiendo que el cierre esté por debajo del máximo de 20 días. Al día siguiente (cuando la Fed anuncie los resultados de la reunión), vender al cierre. Cada operación es de 100K, sin reinversión. Eso es todo.
Pero el cerebro vivo tiene una importante limitación: el lento procesamiento de los datos secuenciales.
¿Quién lo ha establecido? Podemos clasificar un objeto después de 50 milisegundos con un 80% de precisión. Muchos mamíferos lo hacen aún más rápido para evitar ser comidos (evolución). Las redes artificiales lo hacen en pocos segundos, y en un buckgrind vacío. El poder del cerebro está en su paralelismo, que nunca podremos alcanzar con los medios convencionales de la tecnología informática. Nadie niega la utilidad de la negociación automatizada, pero las redes no sustituirán al cerebro del operador en la búsqueda de patrones en el mercado en los próximos 20-30 años. Se necesitan muchas neuronas. ¿Alguien cree que una red con 10-20 neuronas puede sustituir al cerebro del comerciante? ¡Qué criatura tan estúpida debe ser este comerciante!
¿Cuántos años son esos 210 tratos?
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