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Personalmente, ho le mie reti (:
Tu dici A, tu dici B, ma sorridi misteriosamente :)
Qual è la differenza fondamentale tra le vostre reti?
Guarda, per prevedere la serie temporale puoi usare la differenza, diciamo, del prezzo di apertura e di chiusura! E poi il corridoio sarà più piccolo e non rimbalzerà così tanto!
Non è così semplice...
Domanda per gli esperti di rete
Supponiamo che ci sia una rete che idealmente dovrebbe dare un 1 per comprare (o diciamo >0,7 per comprare), (-1) per vendere, il resto aspettiamo. Ci sono diversi ingressi di reti di indicatori. Alcuni degli input sono l'indicatore che al passaggio di 0 (cioè al cambio di segno da negativo a positivo) dà una specie di segnale per comprare. Cioè, il valore massimo del segnale di acquisto di questo indicatore è esattamente al momento della traversata da 0 (oltre il segnale rimane, ma il profitto potenziale diminuisce).
Ora - una rete di neuroni, è all'incirca una funzione della somma dei prodotti degli ingressi e dei pesi (beh, sono considerati anche i neuroni di strato interno). Se consideriamo la formula f=F(w1x1+w2*x2+...) allora se x1=0, allora indipendentemente dagli altri input e dalla funzione di attivazione al momento questo input è semplicemente escluso dall'output finale. Si scopre che il segnale sarà semplicemente ignorato.
Questa situazione mi ricorda una sorta di caso reale (da Wikipedia) - È noto un caso in cui una rete è stata addestrata a riconoscere immagini di carri armati su foto, ma in seguito si è scoperto che tutti i carri armati sono stati fotografati sullo stesso sfondo. Di conseguenza, la rete ha "imparato" a riconoscere questo tipo di paesaggio, invece di "imparare" a riconoscere i carri armati.
Quindi, la vera domanda è. Ha senso in questo caso trasformare il valore di quell'ingresso in modo tale (anche se un'altra domanda - come), che il valore massimo del segnale di acquisto da parte di un tale indicatore non sia al passaggio di 0, ma quando, diciamo, questo indicatore = 1.
Per esempio, possiamo dividere questo indicatore in due:
- Il primo (del tipo 1-x) mostra il grado di avvicinamento a zero.
- Il secondo è binario - solo il segno di questa differenza (+1, -1).
Questa manipolazione ha un'importanza fondamentale per la rete?
Per esempio, è possibile dividere questo indicatore in due:
- Il primo (del tipo 1-x) mostra il grado di approssimazione a zero.
- Il secondo è binario - solo un segno di questa differenza (+1, -1).
Questa manipolazione fa qualche differenza per la rete?
Per una rete neurale, la prima opzione è più informativa della seconda .....
Se dici A, dici B, poi sorridi misteriosamente :)
Qual è la differenza fondamentale tra le vostre reti?
Qual è la differenza cardinale ... È altamente specializzato (riconoscere combinazioni di onde, frattali), e quindi il più semplice da eseguire. Per esempio, i pesi sono semplicemente raccolti dal tester (come nel perceptron di Reshetov), allo stesso tempo il mio perceptron, con la stessa gamma di parametri di input, è in grado di memorizzare un modello particolare, cosa che il perceptron di Reshetov non può fare. A merito del perceptron di Reshetov, il suo disegno trova perfettamente un appartamento, che in mani abili può portare e probabilmente porta profitto.
Per una rete neurale, la prima opzione è più informativa della seconda .....
E se confrontiamo (nelle condizioni di cui sopra, ovviamente) il segnale originale e la derivata, la scelta è la derivata?
E se si estende la situazione al superamento di qualche soglia specificando un offset rispetto allo zero, i segnali "soglia" dovrebbero essere amplificati in questo modo...?
La codifica del segnale deve essere scelta dal trader, in base al suo significato.
>> Sono d'accordo. L'idea del TS dovrebbe essere presente. NS è solo uno strumento. Pertanto, è fondamentale scegliere i segnali per entrare ed essere consapevoli di ciò che vogliamo ottenere in uscita.