Neuromantes, no paséis de largo :) necesito consejo - página 14
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No, ahora hay una necesidad urgente de otro proyecto, la neurónica ha quedado en suspenso por un tiempo.
El objetivo es normalizar las cotizaciones en relación con la volatilidad.
Hola Andrey. Perdonen la larga ausencia. Veo que has obtenido muy buenos resultados con la red de eco. He intentado unirme a la discusión en tu tema, pero no he encontrado nada inteligente que decir. No sé si la desvolatilización te ayudará o no (lo más probable es que no), pero definitivamente necesitas normalizar las entradas si las neuronas de tu red son no lineales. Por cierto, sobre la no linealidad. Se puede configurar de dos maneras. (1) La salida de una neurona se satura a grandes entradas que tienden a -1 o 1 (hiperbólicamente tangente). (2) La salida de una neurona se describe mediante una función exponencial con un determinado umbral. La mayoría de los diseñadores de redes eligen la primera función. Pero las neuronas del cerebro utilizan la segunda. No sé si te ayuda o no.
Yo mismo he dejado de creer en los predictores de precios. Creo que es un callejón sin salida. Ahora me interesan más los clasificadores de tipo compra/venta. Algunos argumentarán que es el mismo predictor: cuando da una señal de compra, predice que el precio subirá. No importa. El cerebro humano es un clasificador, no un predictor. Y utiliza varias capas neuronales para la transformación no lineal de la información de entrada. Es esta transformación no lineal la que me interesa más que la clasificación. La clasificación puede realizarse mediante perceptrón, SVM, kNN o cualquier otro método conocido.
Yo mismo he dejado de creer en los predictores de precios. Creo que es un callejón sin salida. Ahora me interesan más los clasificadores de tipo compra/venta. Algunos argumentarán que se trata del mismo predictor: cuando da una señal de compra, predice que el precio subirá. No importa. El cerebro humano es un clasificador, no un predictor. Y utiliza varias capas neuronales para la transformación no lineal de la información de entrada. Es esta transformación no lineal la que me interesa más que la clasificación. La clasificación puede realizarse mediante perceptrón, SVM, kNN o cualquier otro método conocido.
Según tengo entendido, son muchos los que llegan a esta conclusión sobre la aplicación de la NS.
Aquí, si alguien no tiene, estoy poniendo una disertación muy interesante sobre este tema, hay mucho que escarbar sobre el material.
si se observa la conclusión de la tesis directamente - fue el enfoque de la red como clasificador de situaciones de mercado el que dio el mejor enfoque, y todos los demás se estancaron.
Las personas clasificaron manualmente las situaciones en una muestra de entrenamiento y, a continuación, se entrenó al SN para que reconociera estas situaciones, de forma similar a como se entrena al SN para que reconozca las imágenes: esto dio los mejores resultados.
Todavía no he utilizado las redes neuronales, pero no tengo mucha fe en las predicciones.
Pero si pudiera estimar el volumen de todas las operaciones por separado para el corredor - compra y venta, creo que sería útil ))))