Efecto de borde en el camino hacia el GRAAL - página 5
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¿Estoy en lo cierto al suponer, a partir de la figura, que la red adivina la dirección el 30% de las veces?
¿Has probado a trabajar con una colección de redes? Por ejemplo con 3 o 5 para afinar la decisión.
O con un par de redes: una adivina sólo hacia arriba, la otra sólo hacia abajo.
Por cierto, por qué exactamente 3 (o 5, estoy confundido ;) ) neuronas de entrada. Acabo de conocer redes con 4, 7 o 15 entradas :)
p.d.
Una vez hice un experimento: memoricé todo el historial que tenía y busqué las situaciones más parecidas a la actual
utilizando el método de la distancia vectorial (vectores normalizados, por supuesto). En el 60% de los casos, la historia se repitió :)
Pero sigue dependiendo del rango de predicción y de la longitud del vector.
No, no es correcto, Grid está adivinando el 10-15% de lo que se muestra en azul. La muestra de entrenamiento se muestra en rojo. No utilizo el Comité de Rejilla, aún no he sentido la necesidad de hacerlo. Si la capacidad de predicción de los NS aislados resulta insuficiente, entonces trabajaré con el comité.
Por cierto, sobre el entrenamiento previo. Puedo demostrar rigurosamente que reentrenar el NS en n pasos, es equivalente a aumentar el horizonte de predicción en un factor n. La consecuencia de esto es una dependencia de la potencia del aumento de la capacidad de predicción del NS. Por ejemplo, si NS justo después del entrenamiento predice correctamente el 10% de las señales de la dirección del movimiento del precio, entonces en un paso después del entrenamiento la capacidad de predicción disminuye al 1%, en 2 pasos - 0,1% y así sucesivamente, ¡y esto es un hecho médico! Obviamente, para las series temporales de tipo precio es muy importante volver a entrenar en cada paso.
No es así, Grid está adivinando el 10-15% de lo que se muestra en azul. La muestra de entrenamiento se muestra en rojo. No utilizo el comité de rejilla: aún no siento la necesidad de hacerlo. Si la capacidad de predicción de los NS aislados resulta insuficiente, entonces trabajaré con el comité.
Por cierto, sobre el entrenamiento previo. Puedo demostrar rigurosamente que el reentrenamiento del NS en n pasos, es equivalente a aumentar el horizonte de predicción en un factor n. La consecuencia de esto es una dependencia del poder de aumentar la capacidad de predicción del NS. Por ejemplo, si NS justo después del entrenamiento predice correctamente el 10% de las señales de la dirección del movimiento del precio, entonces en un paso más tarde la durabilidad de la predicción cae al 1%, en 2 pasos en 3 - 0,1%, etc. ¡Y esto es un hecho médico! Obviamente, para series temporales como las de precios, el reentrenamiento en cada paso es extremadamente relevante.
¿Realmente has logrado predecir algo o sólo estás echando agua frente a los embobados? En caso afirmativo, ¿cuánto, qué y qué utiliza en la salida de su neurística? ¿Ha estudiado la previsibilidad de la serie? Además, todavía no has respondido a mi pregunta: ¿cómo se puede operar sin conocer el movimiento de la moneda en una u otra dirección durante un determinado periodo de tiempo?
Desperado, las wavelets pertenecen a los aproximadores débiles y no es bueno utilizarlas para el pronóstico, así como la SSA y la estadística con su análisis del espectro, la regresión y otros trucos.
¿Ha estudiado la previsibilidad de la serie? Además, todavía no has respondido a mi pregunta, ¿cómo se negocia sin conocer el movimiento de la moneda en tal o cual dirección durante un periodo de tiempo?
No tengo palabras sobre todo tu comentario, pero sobre la previsibilidad de una serie, es un punto interesante, ¿tienes algoritmos (ideas, pensamientos) para la estimación indicada?
¿Realmente has logrado predecir algo o sólo estás echando agua a los embobados? En caso afirmativo, ¿cuánto, qué y cuál es el resultado de su neurociencia que utiliza? ¿Ha estudiado la previsibilidad de la serie? Además, todavía no has respondido a mi pregunta: ¿cómo se puede operar sin conocer el movimiento de la moneda en una u otra dirección durante un determinado periodo de tiempo?
Desperado, las ondículas pertenecen a los aproximadores débiles y no es bueno utilizarlas para hacer previsiones, como el SSA por ejemplo, o la estadística con su análisis de espectro, regresión y otros trucos.
Si no es un secreto, ¿qué es bueno usar entonces?
Sobre todo tu comentario no tengo palabras todavía, pero sobre la previsibilidad de la serie, es un punto interesante, ¿tienes algún algoritmo (ideas, ideas) para la evaluación indicada?
El índice Hurst, por ejemplo, ofrece una estimación bastante buena del estado del mercado y de su previsibilidad.
Si no es un secreto, entonces ¿qué es bueno usar?
No es ni mucho menos un secreto. Modelos dinámicos no lineales, incluyendo redes neuronales, MGUA y funciones de base radial. Ahora se han creado muchas cosas.
Elindicador Hearst, por ejemplo, proporciona una buena estimación de las condiciones del mercado y de los momentos de previsibilidad.
El índice de Hurst no revela las regularidades no lineales internas existentes en la PA, es un índice integral y tiene una fuerte afinidad con el coeficiente de correlación entre muestras adyacentes en la serie de la primera diferencia de la PA inicial (esto se puede demostrar de forma estricta). Por lo tanto, todo lo que se puede construir utilizando esta característica son modelos autorregresivos de primer orden o sus derivados. El problema que se resuelve con el aparato NS, como has señalado correctamente más arriba, es más amplio y no se limita a los modelos autorregresivos lineales y, desde luego, no a una forma de estimar patrones ocultos. Hace poco traté el temadel"box-counting", un método para cuantificar la previsibilidad de los instrumentos financieros reales, creo que deberíamos hablar de algo parecido.
¿Quién te ha dicho que hay patrones ocultos en Forex?) Allí todo está abierto y es accesible. Otra cosa es si tienes suficiente información para estudiar una serie en profundidad. Pero se trata más bien de un análisis fundamental. Desde el punto de vista del análisis técnico, todo está a su disposición.
Otra cosa es si tiene suficiente información para estudiar la fila en profundidad.
Eso existe. Además, aunque haya suficiente información, no hay garantía de que no sea ya obsoleta e inútil... En resumen, ¡se trata de un compromiso!
¿Y quién le impide utilizar el análisis fundamental con su sistema de previsión? Por ejemplo, las noticias en SaxoTrader se ofrecen en tiempo real.