Comment travaillez-vous avec les réseaux neuronaux ? - page 5
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Comment GA se rapporte-t-il à NS et à la régression ?
La NS est une méthode.
L'AG est une méthode.
"Utiliser GA au lieu de NS" semble fou. C'est comme "remplacer le cœur par un analyseur de gaz d'échappement".
Je suis désolé. (rires)
Un problème avec les réseaux neuronaux, ainsi qu'avec d'autres CT qui n'utilisent pas de réseaux neuronaux - un réseau neuronal trouvera toujours un modèle à un intervalle de temps donné (section de formation ou d'optimisation), puis il y a la même question - ce modèle fonctionnera-t-il (apportera-t-il des bénéfices) à l'avenir ?
La réponse est banale : si les modèles trouvés dans le passé ne se contredisent pas dans le futur, il y aura du profit.
Par exemple, si dans le passé, sur lequel le filet a été formé, la tendance latérale a prévalu, et qu'à l'avenir une tendance haussière prolongée ou une tendance baissière a commencé, nous pouvons difficilement espérer un bénéfice, car le filet sera formé pour le rebond d'un fort mouvement de prix dans une direction. Mais si la tendance haussière précédente se transforme en tendance baissière ou vice versa à l'avenir, une grille normale devrait donner des bénéfices.
Par exemple, si dans le passé, sur lequel la grille a été entraînée, la tendance latérale a prévalu, et qu'à l'avenir une tendance haussière prolongée ou une tendance baissière a commencé, il est peu probable qu'un bénéfice se produise, car la grille sera entraînée pour le rebond d'un fort mouvement de prix dans une direction. Mais si la tendance haussière précédente se transforme en tendance baissière ou vice versa à l'avenir, une grille normale devrait donner des bénéfices.
Cela concerne non seulement NS, mais aussi d'autres systèmes
Qu'il y a une réponse "oui" - il y a de tels modèles ))))
joo : Les traders vont-ils arrêter de commercer ?
Non, parce que la soif de profit est indestructible chez l'homme. ))))
joo : Zoo : Les traders achèteront-ils des informations crédibles confirmant que la réponse est "non" ? Ou préfèrent-ils ne pas connaître la réponse à cette question ? (rhétorique s'il en est).
Ils se "battront" pour trouver la réponse à cette question et obtenir un "oui".)
La solution à ce problème est simple : nous devons enseigner le filet sur l'intervalle de temps où tous les types de mouvement sont présents. Il peut être latéral, ascendant ou descendant. Bien sûr, nous devons comprendre que si le filet est formé uniquement sur la tendance à la hausse, il échouera sur la tendance à la baisse )))).
Bien sûr, il faut comprendre que si le filet n'est formé que sur la tendance à la hausse, il perdra sur la tendance à la baisse )))).
Une grille bien entraînée dans de telles circonstances ne devrait pas échouer. En d'autres termes, le signe d'une grille bien formée est au moins un ajustement sur le graphique historique suivi d'un "profit" positif sur un graphique inversé comme un OOS supplémentaire.
Si la grille perd sur le graphique inversé, alors elle est bien pire que n'importe quel TS primitif ajusté soit uniquement pour la tendance, soit uniquement pour la contre-tendance.
Essayez Matlab ANFIS avec des modèles de chandeliers (svechnymi combinacijami) comme décrit ici'.
Interesno kakije budut'taty ?
:-)
Valera
Essayez Matlab ANFIS avec des modèles de chandeliers (svechnymi combinacijami) comme décrit ici'.
Interesno kakije budut'taty ?
:-)
Valera
Une grille bien entraînée dans de telles circonstances ne devrait pas perdre. En d'autres termes, le signe d'une grille bien entraînée est au moins un ajustement sur le graphique historique suivi d'un "profit" positif sur un graphique inversé comme un OOS supplémentaire.
Si la grille perd sur le graphique inversé, alors elle est bien pire que n'importe quel TS primitif, ajusté soit uniquement pour la tendance, soit uniquement pour la contre-tendance.
Pour être honnête, je ne comprends pas vraiment votre point de vue.