red neuronal y entradas - página 2
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Es una cuestión de "dame las llaves del piso donde está el dinero". ))))
Pero déjame darte un ejemplo:
El conocido Asesor Experto de Bettinger, que ganó el campeonato, operaba con el euro-dólar, y la red recibió información del euro-yen, porque en ese momento contenía cierta información sobre el movimiento del euro-dólar y la red neuronal destacó perfectamente estas señales de compra o venta.
Pero con el tiempo, el euro-yen ha perdido su relevancia frente al euro-dólar. Entonces uno de los índices conocidos funcionó bien.
Ahora qué - no sé, tengo que buscar..... como buscadores de pan....))))
¡О! ¡Leonid! ¡Feliz Navidad! ¡Éxito en los negocios y buena salud!
¿Cómo va el proyecto?
¿http://www.neuroproject.ru/demo.php?
Yo mismo quería acercarme a los neuroexperimentos.
¿Qué crees que es relevante en este momento, puedes compartir tus ideas sobre neuro?
Gracias.
¡Hola!
¡Feliz Navidad para ti también! ¡Y buena suerte!
Hace tiempo que no hablo con ellos..... no sé....
Creo que es relevante buscar CTs simples y sin complicaciones que se basen en patrones simples.
Al igual que, he compartido todo tipo de ideas mucho, pero sólo en el foro, por lo general no encuentra apoyo, por una variedad de razones.
¡Hola!
¡Feliz Navidad para ti también! ¡Y buena suerte!
Hace mucho tiempo que no hablo con ellos..... no sé....
Creo que es relevante buscar CTs simples y sin complicaciones que se basen en patrones simples.
Como, he compartido un montón de todo tipo de ideas, pero sólo en el foro, por lo general no encuentra apoyo, por una variedad de razones.
Ya veo...
Más contacto después...
En un patrón demasiado simple, hay una escritura que parece un poco "vulgar" (de la entrevista de Hunt for Herczyk)...
Creo que da un poco de miedo apostar dinero en patrones simples...
Pero he aquí un ejemplo:
El conocido Asesor Experto de Bettinger que ganó el Campeonato, operaba en euro-dólar, y la red obtuvo información del euro-yen, ya que contenía alguna información en su momento Y la red recibe información sobre el movimiento del euro-dólar y la red neuronal separa perfectamente estas señales para comprar o vender.
Pero con el tiempo, el euro-yen ha perdido relevancia. para el euro-dólar. Además, uno de los índices conocidos por todos ha funcionado bien.
Ahora qué - no sé, tengo que buscar..... como el pan buscar....))))
)))Sí, es divertido.
Este efecto se ha descubierto y descrito hace tiempo. Se llama - correlación "flotante" entre instrumentos financieros. El coeficiente de correlación ha disminuido y la red neuronal ha dejado de producir las señales correctas.
No sé por qué una red neuronal para el comercio convencional emparejado debería construirse....
)))Sí, divertido.
Este efecto fue descubierto y descrito hace mucho tiempo. Se denomina correlación "flotante" entre instrumentos financieros. El coeficiente de correlación ha disminuido y la red neuronal ha dejado de producir señales correctas.
No entiendo por qué una red neuronal para el comercio convencional emparejado debe ser construido....
Tu razonamiento es erróneo porque la correlación y los patrones son cosas absolutamente diferentes.
Los instrumentos pueden estar totalmente descorrelacionados pero tener patrones.
Tu razonamiento es erróneo porque la correlación y los patrones son cosas completamente diferentes.
Los instrumentos pueden estar completamente descorrelacionados pero tener patrones.
Mentira.
La correlación es un patrón.
"Lared obtenía información del euro-yen, ya que contenía cierta información sobre el movimiento del euro-dólar en ese momento, y la red neuronal era excelente para detectar esas señales de compra o venta . ", una simple correlación.
"Pero con el tiempo, el euro-yen perdió relevancia frente al euro-dólar. Además, uno de los índices conocidos por todos ha funcionado bien." - con el tiempo, la correlación disminuyó y la correlación euro-dólar-índice aumentó.
Todo esto se sabe desde hace mucho tiempo.
La red es bastante predictiva, la salida tiene dos valores en el rango [-1;1]. Al principio introduzco 8 valores en la entrada de la red, luego la normalizo al rango [-1;1] y no desplazo el cero. Luego normalizo por pesos y capas de la misma manera. La salida es una previsión de los dos fractales más cercanos con su posición relativa respecto a la barra 0. No existe una vinculación cuantitativa. Es decir, si la salida es -1 y 0,5, significa que el fractal más cercano es dos veces menor que Open[0] y el siguiente es mayor que Open[0]. Y por analogía, si los valores son 0,3 y 1 entonces ambos fractales son mayores que Open[0].
Interesante forma de decirlo... ¿Qué es la red? ¿Y en la entrada en consecuencia alguna disposición de los fractales anteriores? Al igual que para mí, sus dos salidas son más bien un problema para dos redes...
Normalizo al rango [-1;1] sin mover el cero. Y luego por pesos y capas normalizo de la misma manera.
Entonces, ¿la normalización habitual en el máximo? Es decir, ¿10; 1; -5 normalizado a 1; 0,1; -0,5?
No está muy clara la normalización de los pesos. ¿También los normaliza de la misma manera? ¿Igual que los resultados intermedios capa por capa? ¿O he entendido algo mal? Si es correcto, entonces me temo que va a tener algunas piedras aquí.
Y las preguntas son extrañas en su opinión. En mi cabeza (mente), todo es claro y comprensible. Y los esquemas, y los métodos de enseñanza, y la formación, y las interpretaciones. Pero cuando se trata de describir la máquina, el estupor.
Las preguntas son extrañas aisladas del contexto. ¿Qué puede aconsejar sobre la salida sin conocer el tipo de red y su tarea? Lo mismo ocurre con la entrada...
La correlación es un patrón.
Pero no todos los patrones se muestran en una correlación (incluso los estudiantes de primer año lo saben:). Es muy posible que haya una correlación, pero la correlación es nula.
Sí, ¿y qué?
¿De qué se trata? ¿Por qué?