La littérature. Les réseaux neuronaux. Les algorithmes génétiques. Traitement du signal numérique. Mathématiques, analyse. Statistiques. - page 8
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Réseaux neuronaux, algorithmes génétiques 107
Méthodes et algorithmes d'optimisation ---------44
Traitement des signaux numériques -------------61
Mathématiques et analyse ------------------------33
Statistics ------------------------------------42
Série chronologique -------------------------------41
Programmation C++ ---------------------38
Finance.
titre des archives ----------------------------47
référence 1 --------------------------------------34
pièce n°2 --------------------------------------27
partie ¹3 --------------------------------------40
pièce n°4 --------------------------------------57
Littératuresur la Statistica --------------------10
Littérature sur l'érable ------------------------1
Curieusement, un seul téléchargement concernait Maple ! La littérature sur les réseaux est arrivée en première place avec une marge importante.
Il est également intéressant de constater que la 4e partie a été téléchargée presque deux fois plus que la 2e partie, bien qu'il soit impossible de décompresser l'archive sans disposer de toutes les parties en même temps.
Intéressé par l'opinion des collègues sur la thèse de l'étudiant Likhovidov.
J'ai lu la thèse. Une approche curieuse est suggérée par l'étudiant : former NS par les signaux d'un indicateur d'entrée parfait,essentiellement un zig-zag. Quelqu'un l'a-t-il essayé ? Peut-être que ça marche ?
Прочёл дипломную работу. Любопытный подход предлагает студент: обучать НС по сигналам индикатора идеального входа,
по сути зиг-зага. Никто не пробовал? Вдруг оно работает?
Ce n'est pas l'idée originale et également futile de l'auteur. Il n'est pas le premier à y penser.
Il y a des déclarations novatrices bien plus intéressantes dans cet ouvrage, dont presque aucun chercheur de NN ne parle jamais.
Ce n'est pas l'idée originale et également futile de l'auteur.
Qu'est-ce qui est peu prometteur, si ce n'est un secret ? Le SN est-il surentraîné ou les schémas ne se reproduisent-ils pas sur l'OOS ?
Ouvrir une position au sommet de ZZ signifierait faire quelque chose de paradoxal. Il s'agirait de savoir que ce sommet est maximal/minimal par rapport aux sommets futurs !
Il n'y a AUCUNE information à un moment donné qu'il y aura un top ZZ sur cette barre particulière, ce qui signifie qu'il ne peut pas être enseigné au réseau. C'est juste un "point" dans le flux d'informations.
C'est pourquoi, bien que cela ne soit pas évident, il n'a pas été possible auparavant et ne sera pas possible à l'avenir de prédire les prix barre/barre à l'avance.
Les réseaux neuronaux doivent être formés sur les zones de prix probables, et non sur des valeurs de prix spécifiques.
Вообще, ни то ни другое.
Открыть позицию на вершине ZZ означает совершить нечто парадоксальное. Это означало бы знание, что эта вершина максимальна/минимальна по сравнению с будущими вершинами!
Нет НИКАКОЙ информации в каждый момент времени о том, что именно на этом баре будет вершина ZZ, а значит, этому невозможно обучить сеть. Это всего лишь "точка" в потоке информации.
Именно поэтому, хотя это и не очевидно, не удавалось раньше и не удастся в будущем прогнозировать цену на бар/бары вперед.
Нейронные сети нужно обучать на вероятные области цены, а не на конкретные её значения.
C'est exactement la façon dont les traders (ceux qui réussissent) négocient avec les réseaux biologiques. Et comme les zones probables changent, c'est pourquoi les ordres stop fixes (tant ceux basés sur le NN que ceux basés sur les indicateurs classiques) ne fonctionnent pas.
Beiko I.V. et al. - Méthodes et algorithmes de résolution de problèmes d'optimisation.1983.djvu
Vukolov E.A. Statistical Analysis Fundamentals in Statistica et Excel.djvu
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Tsirlin A.M. Méthodes d'optimisation en thermodynamique irréversible et en microéconomie.pdf
Sharapov V.G. Manuel de résolution de problèmes dans le cadre du cours de calcul variationnel et de méthodes d'optimisation. pdf