人工ニューラルネットワーク - ページ 4

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alsu: しかし、そのような形で情報を出力することが便利かどうかは定かではなく、もっとざっくりと1.5ビット（買い-売り-止め）ではなく、例えば10ビットの情報を与える方が簡単ではないでしょうか？

私も考えていたのですが、インジケータを使ったTSでは、原理的にはNSを今後の値動きの予測ではなく、一連の損失の予測として使う、つまり、インジケータが利益で取引されているときと損失で取引されているときの予測をすれば十分ではないでしょうか。

 
IgorM:

私も考えていたのですが、インジケータを使ったTSでは、原理的にはNSを今後の値動きの予測ではなく、一連の損失の予測として使う、つまり、インジケータが利益で取引されているときと損失で取引されているときの予測をすれば十分ではないでしょうか。

そうですね、研究のためにはいいアイデアだと思います。
 

ここで議論を盛り上げ、関係者の皆さんに次の質問に答えていただきたいと思います。「ニューラルネットワークは、市場において何をモデルにしていると思いますか？

1.価格の隠れた非線形の関係、あるいは

2.トレーダーの脳が、入力されたデータに基づいて売買の判断を行う作業のこと。

 

gpwr:

価格の隠れた非線形の関係、あるいは

そんなにノンビリしているんですか？文字通り流動性の限界に達するような強い動きの時は、そうですね、多分同意します。それ以外の時は、おそらく非常にリニアなんだろうなという気がします。
 
メッシュのもうひとつの方向性として、動的なプロセスモデルのパラメータを選択することを提案できます。リアルタイムで行うことも可能です。
 
NSは数式を使わないので、線形・非線形を問わず、すべての依存関係を見つけることができるのです
 
gpwr:

ここで議論を盛り上げ、関係者の皆さんに次の質問に答えていただきたいと思います。「ニューラルネットワークは、市場において何をモデルにしていると思いますか？

1.価格の隠れた非線形の関係、あるいは

2.トレーダーの脳が、入ってきたデータをもとに売買の判断をする作業。

前者の方が可能性が高い。NSは数字で操作します。とのトレーダー。(1）形、（2）リアルタイムのダイナミクス（動きの速さ、ジャーク、クロール）、（3）記憶と連想、（4）感情、気分、アイデア、（5）「対訳」。そして、これをすでにマインドフルネスと呼んでいます。
 
ニューラルネットワークは、インジケーターからマーチンまで、あらゆる標準的なストラテジーで使用できると理解しています。ニューロニックとペア取引（スプレッド取引）やボラティリティ取引を組み合わせた場合、どのような結果になるのか気になるところです。どなたか経験のある方はいらっしゃいますか？
 

重要なのは、ニューラルネットワークの入力に何を送り込むかだ。これらは、価格に影響を与える重要な要素であるはずです。

さて、火星の天気を入力とし、EUR/USDの相場を出力とし、それに対してニューラルネットワークを学習させると、ある数のニューロンと層でニューラルネットワークは依存性を見出すことができます。

しかし、それは現実とは関係ないでしょう。

私が教えてもらったように（ずいぶん前に）、入力には3つのタイプがあります。

1.存在することは知っているが、どのような方法でも入手または測定できない入力。私たちの場合、これはノイズ（干渉）です。

2.受信（遅延を含む）し、測定できる入力のこと。

3.以前の時点におけるシステムの出力。(システムが動的である場合は、以前の状態に依存する）。

イミフ。

1. 第一のタイプのインプット - 激変、テロ行為、中央銀行の介入、ビッグプレーヤーの行動。全く知らないか、後から知ることになる。 興味もない。

第二のタイプ -マクロ経済指標（GDP、リファイナンス率など）。

3.時刻tの価格は、時刻t-1、t-2、...の価格に依存する。t-nです。

メカニックのアマチュアは、タイプ3の入力しか考えません。トレンドフォロワーは、価格がある方向に動いたなら、まだ同じ方向に動くと考えます。また、この種のインプットはどの程度重要かというと、価格は5％以上依存することはほとんどないと思います。

追伸：もし、2つ目のタイプのマクロ経済指標の入力を試された方がいらっしゃいましたら、結果を教えてください。=)

 
私も、少し複雑そうですが、ニューラルネットワークを掘り下げて みる価値はあるのではないかと思うようになりました。
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