L'étiquette du marché ou les bonnes manières dans un champ de mines - page 61

 
Neutron >> :

paralocus,

Tu as compris ?

Tout à fait ! Par où commencer ?

Qu'est-ce qui ne va pas avec la grille de votre photo ? Vous l'avez rééduqué ?

Je vais essayer le même tableau maintenant.

 
Eh bien, oui. Plus précisément, j'ai intentionnellement perturbé la convergence pendant la formation afin que la grille se "réapprenne".
 

Honnêtement, je ne comprends pas toute cette misère. Il existe de nombreux codes de mise en réseau C++ déjà écrits avec ORO sur le web. Voici, par exemple, un code simple avec une bonne description de la théorie. Il y a un bug dans le calcul du MSE (voir le dernier message sur cette page).

http://www.codeproject.com/KB/recipes/BP.aspx

J'ai passé seulement un jour à comprendre le code et il a fonctionné de manière fiable pour moi sur le forex (pas dans le sens du profit, mais dans le sens de l'apprentissage du réseau sur les paires de devises).

Je pense que vous passez beaucoup de temps à adapter Matcad aux réseaux neuronaux, puis vous allez glisser et déposer ses formules dans C++ et y déboguer le code. Pas efficace, messieurs. Vous pouvez passer des années comme ça avant de commencer quelque chose qui fonctionne dans le forex.

Avant de vous lancer dans une introduction graphique matkadique, une extension C++ et une conclusion forex, réfléchissez à la conclusion que vous attendez. Quel avantage un réseau neuronal vous apporterait-il ? Allez au fond des réseaux avant de poursuivre votre chemin. Et le résultat final : un réseau qui utilise des données provenant de la même série chronologique sera une autorégression ; linéaire si vous avez une seule couche, ou non linéaire si vous avez plus d'une couche avec une activation non linéaire des neurones. La formation d'un tel réseau autorégressif n'est rien d'autre qu'une approximation de la série par une fonction non linéaire. C'est-à-dire que la différence entre une telle description et l'ajustement d'une série polynomiale ou de Fourier est très faible. La prédiction des valeurs futures par le réseau n'est rien d'autre qu'une extrapolation dans le futur de la fonction non linéaire ajustée. Le seul avantage d'un réseau neuronal est sa capacité universelle à approximer toute fonction non linéaire. La question à poser ici est la suivante : pourquoi pensez-vous que le prix actuel est une fonction non linéaire des prix passés ? Ce n'est pas parce que vous avez pu adapter une fonction non linéaire aux prix passés que vous avez trouvé un modèle de marché. Par conséquent, un réseau autorégressif ne vous donnera aucun avantage commercial.

 
gpwr >> :

...pas en termes de profit, mais en termes d'apprentissage de la mise en réseau des paires de devises.


Eh bien, nous en avons besoin dans le sens du profit...

Вопрос тут нужно задать такой: почему вы думаете что текущая цена является нелинейной функцией прошлых цен? 


On pourrait ne pas le penser. Qu'est-ce qui te fait penser ça ? On apprend aux hippopotames à voler et on sait qu'ils ne savent pas voler. Souvent, nous ne pensons rien du tout...

 
paralocus >>: Nous apprenons aux hippopotames à voler

Oui, la création d'un système robuste est exactement comme ça, c'est-à-dire qu'il faut essayer de faire l'impossible. Il y a beaucoup d'obstacles sur la route avant d'avoir éliminé suffisamment de directions peu prometteuses.

 
Salut Alexei ! - :)
 

Bonjour, Fedor! Je vois que vous allez bientôt apprendre aux autres comment faire un filet nerveux vous-même.

 

Non, je n'enseignerai pas ça. Stupide, avec un maître vivant...

J'ai d'autres choses à enseigner - :)

 
paralocus писал(а) >>

Eh bien, nous en avons besoin en termes de profit...

On pourrait ne pas le penser. Qu'est-ce qui te fait penser ça ? On apprend aux hippopotames à voler et on sait qu'ils ne savent pas voler. Souvent, nous ne pensons rien du tout...

Expliquez ensuite pourquoi vous pensez que les prix sont décrits par des fonctions non linéaires.

Voici mon explication. Prenons l'exemple du Dow Jones Ind Av. De 2003 à 2007, l'indice était en hausse. Aucun réseau ou autre modèle non linéaire formé sur ces données ne pourra vous prédire le crash de 2008. Il n'y avait pas assez de données sur les entrées du réseau pour le prévoir. Arrêtez d'ajuster vos courbes aux prix. C'est un jeu d'enfant. J'ai moi-même posté un certain nombre de codes ici pour que les gens puissent s'amuser avec. Si un modèle fonctionnel fonctionnait sur le marché, je ne distribuerais pas ces codes gratuitement.

 
gpwr >> :

Expliquez alors pourquoi vous pensez que les prix sont décrits par des fonctions non linéaires.

Je vous ai déjà expliqué que je ne le pense pas. Je pense que parfois les prix peuvent être décrits par des fonctions linéaires et parfois ils ne peuvent pas être décrits du tout (dans le cadre des mathématiques connues). Je veux apprendre à prédire ce qui peut l'être et à maîtriser le reste. Ma pensée sera beaucoup plus claire pour vous si vous vous référez à mes toutes premières réponses à vos messages.