rete neurale e ingressi - pagina 12
Ti stai perdendo delle opportunità di trading:
- App di trading gratuite
- Oltre 8.000 segnali per il copy trading
- Notizie economiche per esplorare i mercati finanziari
Registrazione
Accedi
Accetti la politica del sito e le condizioni d’uso
Se non hai un account, registrati
In generale, vi dirò questo - io personalmente (3 volte imho) a volte uso le reti neurali, come ho scritto sopra, ma come una fase intermedia, per così dire, ma nella mia memoria le reti non mi hanno aiutato nulla veramente (mentre altri metodi hanno dato risultati). Non so perché, forse li uso solo "nella prima preparazione" per così dire, senza approfondire e senza preoccuparmi veramente dell'architettura. Cioè, come ho scritto sopra, se ho, per esempio, un'idea, vado in entrambi i modi, anche con le reti, solo per ordine, in modo che in caso di qualcosa "non rovesciare il bambino". Tuttavia, come ho detto sopra, neanche una volta mi hanno dato qualcosa di concreto. Almeno rispetto alla gamma di altri metodi (sai, regressori, solutori, vicini più vicini, ecc.).
Penso che il problema principale sia il sovrallenamento (l'antitesi della robustezza). In realtà siamo tutti alla ricerca della robustezza, che ce ne rendiamo conto o no. Le cose vanno molto male nelle griglie - peggio che in altri algoritmi. Secondo le mie osservazioni, più semplice è un solutore, più possibilità ha di essere robusto.
Hai ragione, ma c'è un MA molto grande e spesso:
Se non c'è uno schema nei dati, ma ci sono coincidenze casuali nella sezione analizzata, il NS le troverà e le darà come schema.
Se in una parte della traiettoria di un missile balistico con una testata nucleare, il suo percorso coincide con il percorso della migrazione stagionale delle gru, allora questo non significa che possiamo prevedere l'intero percorso del missile seguendo un percorso di migrazione noto. Ma l'NS emetterà il risultato come un modello rivelato.
dipende da come è impostata la rete
dipende da come è impostata la rete
Se non c'è uno schema nei dati, ma ci sono coincidenze casuali nella sezione analizzata, allora il NS le troverà e le riporterà come uno schema.
Se un missile balistico con una testata nucleare avesse il suo percorso che coincide con il percorso di migrazione stagionale delle gru, questo non significa che si possa prevedere l'intero percorso del missile usando il percorso di migrazione conosciuto. Ma l'NS emetterà il risultato come un modello rivelato.
Bene, questa è l'abilità di un trader - scegliere un tale segmento per l'analisi, che caratterizzerebbe il mercato in futuro. In questo caso il neuronet farà trading con successo (con profitto) nel futuro, e non nel passato che è stato discusso molte volte su questo forum ))).
...per selezionare una sezione di analisi che caratterizzerebbe il mercato in futuro...
Per caso sta confondendo i commercianti con gli indovini? :) Come fate a sapere come sarà in futuro? Il futuro è incerto (c)
Per caso sta confondendo i commercianti con i cartomanti? :) Come fai a sapere cosa ti riserva il futuro? Il futuro è incerto (c)
...Non leggere nulla...
Qualsiasi TS, con o senza reti neuronali, utilizza modelli che vengono ricercati su dati passati. Quindi, in sostanza, non c'è alcuna garanzia di fare soldi su questi modelli trovati in futuro. O hai qualche metodo per determinare che i modelli trovati sui dati passati possono essere usati per fare soldi in futuro?
Ho scritto prima...
Ma da un telefono cellulare...
Suggerisco di guardare PAMM Wetteg su mcl 5. Lui è un esperto in nervosismo e il vincitore di uno dei campionati.....