Reti neurali. Domande degli esperti. - pagina 2
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Poi un'altra domanda )))) C'è una correlazione tra l'errore minimo su quello di prova e il profitto massimo?
Poi un'altra domanda )))) C'è una correlazione tra l'errore minimo su un test e il massimo profitto?
C'è, ma non c'è una formula (universale come in matematica), la relazione per ogni strategia/compito deve essere dedotta.
C'è, ma non c'è una formula (universale, come in matematica), la relazione per ogni strategia/compito deve essere dedotta.
Beh, io, per esempio, nella mia esperienza non ho sentito che il minimo errore su OOS porta incondizionatamente al massimo profitto.
No, l'errore minimo in sé non significa il massimo profitto, quello che volevo dire è che il legame tra errore e profitto può essere stabilito.
Per esempio:
errore 0,6 - (-1000 p)
0,55 errore - 0 p
errore 0,5 - 1500 p
errore 0.45p - 3800 punti
No, l'errore minimo in sé non significa il massimo profitto, quello che volevo dire è che il legame tra errore e profitto può essere stabilito.
Per esempio:
errore 0,6 - (-1000 p)
0,55 errore - 0 p
errore 0,5 - 1500 p
errore 0.45p - 3800 punti
Sono d'accordo, ma stiamo lottando per il massimo profitto. E qui, l'errore minimo non ci dà il massimo profitto. Beh, almeno non sono riuscito a trovare alcuna conferma di questo con me stesso......
D'accordo, ma stiamo lottando per i massimi profitti...
E la crescita dei profitti non massima, ma regolare, non è più soddisfacente (:
O il profitto massimo è così piccolo che copre a malapena lo spread?
E la crescita dei profitti non massima, ma regolare, non è più soddisfacente (:
O il profitto massimo è così piccolo che copre a malapena lo spread?
OK - il massimo profitto, che si ottiene con una crescita regolare del capitale, senza drawdown significativi. )))
Poi un'altra domanda )))) C'è una correlazione tra l'errore minimo su quello di prova e il profitto massimo?
Per quanto ho capito, non c'era un compito simile per l'autore %)
1) Ho capito bene che una rete neurale non è in grado di ricostruire una funzione se è intrinsecamente dinamica come nel caso dell'ACC, anche avendo tutti i dati necessari per calcolarla, poiché se la formula è rigidamente statica come nel caso dell'LVSS o dell'EMA, non c'è problema.
2) Se mi sbaglio, quali reti dovrebbero essere utilizzate? E ha usato MLP nelle statistiche.
3) Ho sentito l'opinione che le reti automatiche e le reti di progettazione propria e...., se posso dirlo, non c'è fondamentalmente molta differenza. È davvero questo il caso?
4) Quali reti e quali programmi consiglieresti per l'applicazione ai mercati finanziari, in particolare per il compito che ho descritto, cioè ripristinare i valori da tutti i dati conosciuti.
Punto 1 Secondo il paradigma multistrato NS è in grado di ripristinare qualsiasi funzione, la questione in pratica si riduce più spesso alla preparazione dei dati e alla metodologia di formazione. In alternativa, potresti provare a variare i dati di allenamento. A proposito, dato che nella volatilità media adattiva varia nel tempo, ti suggerisco di provare il metodo della finestra scorrevole per formare un campione di allenamento.
Punto 2 MLP è sufficiente, ci sono diverse architetture NS basate su di esso.
n.3 Beh, se è implementato correttamente, che differenza fa!
p.4 Matlab, come architettura suggerisco qualsiasi variante di rete ricorrente, anche se MLP dovrebbe bastare...