NS + indicatori. Esperimento. - pagina 9

 

È complicato... :( Ci darò un'occhiata.

 

A proposito del deduttore: se maturate e avete bisogno di estrarre informazioni sui coefficienti di una griglia addestrata in esso, può essere fatto in modo perfettamente legale, anche nella versione accademica.

 
Rosh:
Alex-Bugalter ha scritto (a):
Molto rispettato Rosh & SK, se siete così bravi a sapere cosa è bene e cosa è male, e dove è meglio camminare.
Forse potete indicare ai non iniziati, quale secondo voi è il danno e cosa esattamente non è vero in questo articolo?
Tante persone sono state ingannate, quindi mostriamo loro la strada giusta.
O sei solo fuori per una passeggiata?
Chiunque può lanciare indiscriminatamente delle calunnie.
E in questo articolo: "Reti neurali e analisi delle serie temporali", è scritto male anche questo?

P.s.: E Rosh, per me personalmente, se non è troppo disturbo, cosa intendeva esattamente con: "Scritto didatticamente terribile"?



L'articolo mostra chiaramente non il desiderio di trasmettere informazioni, ma di mostrare la sua meraviglia. Pertanto, la chiarezza della presentazione è al terzo posto (tutti i tipi di frasi come Gazprom sotto 5,6 [perché solo una persona stupida chiederebbe dove è visibile] - non tornerò ora all'articolo per indicare esattamente, immagini sfocate e così via). Inoltre, gli autori si meravigliano dell'accuratezza con cui la rete predice i confini dei valori massimi e minimi dei futuri prezzi delle barre e dicono che solo un completo idiota non ci farebbe soldi - è una completa bestemmia. Quindi lasciate che ci facciano soldi, se è così semplice. Un sacco di parole intelligenti, si può scrivere qualcosa del genere dopo aver letto un paio di libri. Ripeto - lo scopo di questo articolo è quello di mostrare quanto sono intelligenti gli autori e quanto bene conoscono gli incantesimi quando lavorano con questi programmi e di mettere il lettore, che non capirà nulla da esso e capire come tutto è cool lì.


Alex-Bugalter

L'articolo è esilarante... così meravigliosamente previsto... avere un tale NS... si può comprare un piccolo paese :-)

Beh, il re di un piccolo paese non se ne andrebbe in giro su internet ....

 
klot:
TedBeer:

www.basegroup.ru è anche facilmente ricercabile da google

Il mio sito preferito :) È lì che ho preso la maggior parte dei miei algoritmi.

+1
 
Non c'è un lato positivo.
La cattiva notizia - il sito neuroforex.jino-net.ru è fallito, così come altri centocinquanta siti situati su questo hosting.
La buona notizia - il sito si sposta su altri host e sarà disponibile presto (dopo il nuovo anno) all'indirizzo neuroforex.net

Ora per quanto riguarda questi articoli: I loro autori purtroppo non sono presenti a questo forum e per difendere a se stesso non può. E per rispondere a tutti gli attacchi riguardanti la loro creatività.
Questo è il primo

Second. Avrei pensato che un forum dedicato all'automazione del commercio non è un circolo letterario. Così i miei pensieri espressi negli articoli saranno analizzati più a fondo dal punto di vista del lavoro con le reti neurali, non alla ricerca di errori di ortografia. Quindi non ho sentito nessuna alternativa a quanto dichiarato nell'articolo, solo bla-bla. Che peccato. Parlano solo di difficoltà e impossibilità di prevedere il prezzo di chiusura della prossima barra.
L'unico klot, come sempre, soddisfatto con un po' di codice e un pensiero sobrio.
Penso che la presentazione e la preparazione dei dati di input sia il problema più importante nel lavoro con le reti.
Onestamente, mano sul cuore, leggendo questi articoli, non ho notato la pomposità degli autori e il desiderio di mostrare quanto sono intelligenti, ecc. ecc.
Mi interessa qualsiasi visione e approccio al lavoro, qualsiasi piccolo dettaglio, qualsiasi parola buttata via con noncuranza, che potrebbe portarmi a una corretta comprensione del lavoro con NS. Perciò sono propenso a credere che ognuno abbia trovato in questi articoli ciò che sta cercando.

YuraZ:
Alex-Bugalter

L'articolo è esilarante... tutto così meravigliosamente previsto... avendo
un tale NS... si può comprare un piccolo paese :-)

Beh, il re di un piccolo paese non andrebbe su Internet...

Il re non lo farebbe, e nemmeno noi dovremmo.
 
njel:
Privato:
klot:

A Prival Grazie per il tuo aiuto!!! Ma, non ho intenzione di riconoscere i carri armati, grazie a Dio, il compito è molto più facile...


Penso che sia stato più facile con i carri armati :-). Sono già stati trattati, ma il forex non funziona. Sarebbe molto interessante scoprire come funzionerebbe la NS se presentassimo i derivati AMA.
Possono essere diversi. Solo sull'uscita di cosa, anche un derivato di AMA?...o diversi.....

Non so se questi pacchetti lo rendono possibile, ma io proverei quanto segue. Input derivato da AMA, e l'insegnante è uno ZigZag. Cioè cercare di insegnare a NS a riconoscere i punti pivot.
 
TedBeer:

A proposito del deduttore: se maturate e avete bisogno di estrarre informazioni sui coefficienti della griglia addestrata in esso, può essere fatto in modo perfettamente legale, anche nella versione accademica. Non esitate a contattarci.

Ho usato Deductor qualche tempo fa e ho ottenuto buoni risultati, specialmente con le mappe Kohonen, se le usi come blocco predittivo. Come si ottengono i coefficienti?
 
Piligrimm:
Qualche tempo fa ho usato Deductor, i risultati non erano male, soprattutto con le mappe Kohonen, se le usi come unità predittiva. Come si ottengono i coefficienti?

Ci sono almeno 2 modi :-) Ma il più semplice è guardare nel vostro file .ded. È solo un file xml e puoi trovare lì tutti i coefficienti di cui hai bisogno. Non sono riuscito a riprodurre la griglia in MT perché non ho nomalizzato gli ingressi. Ma penso che si possa cercare la normalizzazione usata nei componenti delphi sul loro sito web. Non dovrebbe essere molto diverso. Non ho intenzione di farlo mentre sto scrivendo la mia implementazione delle mappe di Kohonen.
 
Piligrimm:
Ho usato Deductor qualche tempo fa e ho ottenuto buoni risultati, soprattutto con le mappe Kohonen, se le usi come blocco predittivo. Come si ottengono i coefficienti?


Sono riuscito a trasferire la rete di Kohonen da Deductor a MT!!! Nel mio caso particolare, con l'espansione della gamma e la normalizzazione lineare abilitata. Non so se è già abilitato di default.

Gli ingressi sono scalati in un intervallo di [0...1]. Così per gli ingressi che hanno un range [-10...10] la normalizzazione sarà come questa: in[j] = (in[j] + 10) / 20
Per gli ingressi con range [0...100] - in[j] = in[j] / 100

 
TedBeer:
Piligrimm:
Qualche tempo fa ho usato Deductor, i risultati non erano male, soprattutto con le carte Kohonen, se le usi come unità predittiva. Come si ottengono i coefficienti?

Ho almeno 2 modi :-) Ma il modo più semplice è guardare nel vostro file .ded. È solo un file xml e ci puoi trovare tutti i coefficienti di cui hai bisogno. Non ho potuto replicare la griglia in MT perché non ho nomalizzato gli ingressi. Ma penso che si possa cercare la normalizzazione usata nei componenti delphi sul loro sito web. Non dovrebbe essere molto diverso. Non ho intenzione di farlo mentre sto scrivendo la mia implementazione delle mappe di Kohonen.
Qual è il secondo modo?