¿Cómo se trabaja con las redes neuronales? - página 5
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¿Cómo se relaciona la AG con la NS y la regresión?
NS es un método.
La AG es un método.
"Usar GA en lugar de NS" parece una locura. Es como "sustituir el corazón por un analizador de gases de escape".
Lo siento.
Un problema con las redes neuronales, así como con otras CT que no utilizan redes neuronales - una red neuronal siempre encontrará un patrón en cualquier intervalo de tiempo (sección de entrenamiento u optimización), entonces hay la misma pregunta - ¿funcionará este patrón (traerá beneficios) en el futuro?
La respuesta es banal: si los patrones encontrados en el pasado no se contradicen en el futuro, habrá beneficio.
Por ejemplo, si en el pasado, en el que se entrenó la red, prevaleció la tendencia lateral, y en el futuro se inició una tendencia alcista prolongada o una tendencia bajista, difícilmente podemos esperar beneficios, porque la red estará entrenada para el rebote de un fuerte movimiento de precios en una dirección. Pero si la tendencia alcista anterior se convierte en una tendencia bajista o viceversa en el futuro, una parrilla normal debería dar beneficios.
Por ejemplo, si en el pasado, en el que se entrenó la rejilla, prevaleció la tendencia lateral, y en el futuro se inició una tendencia alcista prolongada o una tendencia bajista, es poco probable que se produzcan beneficios, porque la rejilla estará entrenada para el rebote de un fuerte movimiento del precio en una dirección. Pero si la tendencia alcista anterior se convierte en una tendencia bajista o viceversa en el futuro, una parrilla normal debería dar beneficios.
Esto no sólo afecta a NS, sino también a otros sistemas
Que hay una respuesta "sí" - hay tales patrones ))))
joo : ¿Dejarán de operar los comerciantes?
No, porque la sed de beneficios es indestructible en el hombre ))))
joo : Zoo: ¿Comprarán los comerciantes información fiable que confirme que la respuesta es "No"? ¿O prefieren no saber la respuesta a esa pregunta? (retórica en todo caso).
Se "pelearán" para encontrar la respuesta a esa pregunta y obtener un "sí" como respuesta )))
La solución de este problema es sencilla: debemos entrenar la red en el intervalo de tiempo en el que están presentes todos los tipos de movimiento. Puede ser lateral, ascendente o descendente. Por supuesto, debemos entender que si la red se entrena sólo en la tendencia alcista, fallará en la tendencia bajista )))).
Por supuesto, hay que entender que si la red sólo se entrena en la tendencia alcista, perderá en la tendencia bajista ))))
Una red bien entrenada en tales circunstancias no debería fallar. Es decir, el signo de una parrilla bien entrenada es al menos un ajuste en el gráfico histórico seguido de un "beneficio" positivo en un gráfico invertido como OOS adicional.
Si la rejilla perderá en el gráfico invertido, entonces es mucho peor que cualquier TS primitiva ajustada sólo para la tendencia o sólo para la contra-tendencia.
Pruebe Matlab ANFIS con patrones de velas (svechnymi combinacijami) como se describe aquí'
¿Interesado en el trabajo?
:-)
Valera
Pruebe Matlab ANFIS con patrones de velas (svechnymi combinacijami) como se describe aquí'
¿Interesado en el trabajo?
:-)
Valera
Una parrilla bien entrenada en tales circunstancias no debería perder dinero. Es decir, la señal de una parrilla bien entrenada es al menos un ajuste en el gráfico histórico seguido de un "beneficio" positivo en un gráfico invertido como OOS adicional.
Si la parrilla pierde en el gráfico invertido, entonces es mucho peor que cualquier TS primitiva, ajustada sólo para la tendencia o sólo para la contratendencia.
Para ser honesto, no entiendo realmente su punto.