red neuronal y entradas - página 12
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En general, te diré esto - yo personalmente (3 veces imho) a veces uso las redes neuronales, como escribí anteriormente, pero como una etapa intermedia, por así decirlo, pero en mi memoria las redes no me han ayudado nada realmente (mientras que otros métodos dieron resultados). No sé por qué, tal vez sólo los utilizo "en la primera preparación" por así decirlo, sin profundizar y sin preocuparme realmente de la arquitectura. Es decir, como he escrito más arriba, si tengo, por ejemplo, una idea, voy por las dos vías, incluso con redes, sólo por orden, para que en caso de algo "no se derrame el bebé". Sin embargo, como he dicho más arriba, ni una sola vez me han dado algo tangible. Al menos en comparación con la gama de otros métodos (ya sabes, regresores, solucionadores, vecinos más cercanos, etc.).
Creo que el principal problema es el sobreentrenamiento (la antítesis de la robustez). En realidad, todos buscamos la solidez, nos demos cuenta o no. Las cosas están muy mal en las parrillas, peor que en otros algoritmos. Según mis observaciones, cuanto más sencillo sea un solucionador, más posibilidades tendrá de ser robusto.
Dices todo correctamente, pero hay un PERO muy grande y grueso:
Si no hay ningún patrón en los datos, pero hay coincidencias aleatorias en la sección analizada, el NS las encontrará y las dará como patrón.
Si en alguna parte de la trayectoria de un misil balístico con ojiva nuclear, su camino coincide con la ruta de migración estacional de las grullas, esto no significa que podamos predecir toda la ruta del misil siguiendo una trayectoria de migración conocida. Pero el NS emitirá el resultado como un patrón revelado.
depende de cómo esté configurada la red
depende de cómo esté configurada la red
Si no hay ningún patrón en los datos, pero hay coincidencias aleatorias en el área analizada, el NS las encontrará y las presentará como un patrón.
Si un misil balístico con ojiva nuclear tuviera su trayectoria coincidiendo con la ruta migratoria estacional de las grullas, esto no significa que se pueda predecir toda la ruta del misil utilizando la trayectoria migratoria conocida. Pero el NS emitirá el resultado como un patrón revelado.
Pues bien, esa es la habilidad de un trader: elegir ese segmento para el análisis, que caracterizaría el mercado en el futuro. En este caso la red neuronal operará con éxito (rentable) en el futuro, y no en el pasado que se ha discutido muchas veces en este foro ))).
...para seleccionar una sección de análisis que caracterice el mercado en el futuro...
¿Por casualidad confunde a los comerciantes con los adivinos? :) ¿Cómo sabe cómo será en el futuro? El futuro es incierto (c)
¿Por casualidad confunde a los comerciantes con los adivinos? :) ¿Cómo sabe lo que le depara el futuro? El futuro es incierto (c)
...No leas nada...
Cualquier TS, con o sin redes neuronales, utiliza patrones que se buscan en datos pasados. Así que, en esencia, no hay garantía de ganar dinero con estos patrones encontrados en el futuro. ¿O tiene algún método para determinar que los patrones encontrados en datos pasados pueden utilizarse para ganar dinero en el futuro?
He escrito antes...
Pero desde un teléfono móvil...
Le sugiero que mire a PAMM Wetteg en mcl 5. Es un experto en nerviosismo y el ganador de uno de los campeonatos.....