Come si lavora con le reti neurali? - pagina 5
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Come si relaziona la GA con la NS e la regressione?
NS è un metodo.
GA è un metodo.
"Usare GA al posto di NS" sembra assurdo. È come "sostituire il cuore con un analizzatore di gas di scarico".
Mi dispiace.
Un problema con le reti neurali, così come con altri TC che non usano reti neurali - una rete neurale troverà sempre un modello in un dato intervallo di tempo (sezione di allenamento o di ottimizzazione), poi c'è la stessa domanda - questo modello funzionerà (porterà profitto) in futuro?
La risposta è banale: se i modelli trovati nel passato non si contraddicono nel futuro, ci sarà profitto.
Per esempio, se nel passato, sul quale la rete è stata addestrata, ha prevalso la tendenza laterale, e in futuro è iniziata una prolungata tendenza al rialzo o una tendenza al ribasso, difficilmente possiamo aspettarci un profitto, perché la rete sarà addestrata per il rimbalzo di un forte movimento di prezzo in una direzione. Ma se il precedente uprend si trasforma in un downrend o viceversa in futuro, una griglia normale dovrebbe dare profitti.
Per esempio, se in passato, su cui la griglia è stata addestrata, ha prevalso la tendenza laterale, e in futuro è iniziata una tendenza al rialzo prolungata o una tendenza al ribasso, è improbabile che si verifichi un profitto, perché la griglia sarà addestrata per il rimbalzo di un forte movimento di prezzo in una direzione. Ma se il precedente uprend si trasforma in un downrend o viceversa in futuro, una griglia normale dovrebbe dare profitti.
Questo riguarda non solo NS, ma anche altri sistemi
Che c'è una risposta "sì" - ci sono questi modelli ))))
joo : I commercianti smetteranno di fare trading?
No, perché la sete di guadagno è indistruttibile nell'uomo ))))
joo : Zoo: i commercianti compreranno informazioni credibili che confermano che la risposta è "No"? O preferiscono non conoscere la risposta a questa domanda? (retorica semmai).
Loro "lotteranno" per trovare la risposta a questa domanda e ottenere una risposta "sì" )))
La soluzione di questo problema è semplice - dovremmo insegnare la rete sull'intervallo di tempo in cui sono presenti tutti i tipi di movimento. Può essere laterale, verso l'alto o verso il basso. Naturalmente, dobbiamo capire che se la rete è allenata solo sulla tendenza al rialzo, fallirà sulla tendenza al ribasso )))).
Naturalmente, bisogna capire che se la rete è allenata solo sul trend rialzista, perderà sul trend ribassista ))))
Una griglia ben addestrata in tali circostanze non dovrebbe fallire. Cioè il segno di una griglia ben allenata è almeno un fitting sul grafico storico seguito da un "profitto" positivo su un grafico invertito come OOS aggiuntivo.
Se la griglia perderà sul grafico invertito, allora è molto peggio di qualsiasi TS primitivo regolato solo per la tendenza o solo per la controtendenza.
Prova Matlab ANFIS con modelli di candele (svechnymi combinacijami) come descritto qui'.
Interesno kakije budut'taty?
:-)
Valera
Prova Matlab ANFIS con modelli di candele (svechnymi combinacijami) come descritto qui'.
Interesno kakije budut'taty?
:-)
Valera
Una griglia ben addestrata in tali circostanze non dovrebbe perdere soldi. Cioè il segno di una griglia ben addestrata è almeno un fit sul grafico storico seguito da un "profitto" positivo su un grafico invertito come un ulteriore OOS.
Se la griglia perderà sul grafico invertito, allora è molto peggio di qualsiasi TS primitivo, regolato solo per la tendenza o solo per la controtendenza.
Ad essere onesti, non capisco bene il tuo punto di vista.