Прогнозирование направления курса валюты на 70-75% - это из области фантастики.
Я долгое время занимался таким прогнозированием, работал через букмекера, который принимал ставки на повышение/понижение курса валюты за фиксированный период времени (интрадей). Совпадение курса в начале и конце периода считалось проигрышем. Сначала комиссии букмекера были столь незначительные, что стратегии всего с 52% правильных прогнозов давали прибыль. Сначала я использовал простую систему, основанную на теханализе, которая давала мне порядка 54-55% выигрышей. Потом комиссии букмекера возросли, и пришлось заняться усовершенствованием торговой системы. Я взял все используемые индикаторы и загнал их в нейросеть. Процент выигрышей увеличился до 59-60%. Так что есть задачи, в которых нейросети рулят, невзирая на мнения скептиков!
すみません、私は相場をやらないので、FXのことは何もわかりません。私はプログラマーで、ニューラルネットワークに関する卒業証書を書いています。卒業論文のテーマが「ニューラルネットワークを用いた為替レート（ユーロとドル）の予測」なので、このサイトを拝見しました。つまり、為替レートの予測精度が70～75％-というのは空想の域を出ないということですね。一方、私が言いたいのは、NSを学習してパラメータを設定し、NSへの入力をフィルタリングしてシナプスの重みを調整するなどすれば、90～97％の予測精度を得ることができる、ということなんです。Neural Packageアプリケーションをインストールすることにより、Excelで行うことができます。やりましたよ :)このアプリケーションの操作については、インターネット上にFedotov V. H.著「Neural networks in MS Excel」というマニュアルがあり、予後の例について説明されています。あなたにも役立つかもしれません。グッドラック
2008年末から2009年初頭にかけての他の記事はどこにあるのでしょうか？
ほとんどの場合、支店は歴史をさかのぼって、長い間、関心を持たなかったのでしょう。
Googleによると、脳の神経細胞は1,000億個あるそうです。
ピーターズなんて読みたくない、自分もヒゲがあるんだから :)
時間がないし、もう頭の中がいっぱい...。
機械がチェスで人を負かす方法を学んだ？
本当に学んだのだろうか？
それとも、そうするようにプログラムされていたのでしょうか？
機械が人間より速く愚かな組み合わせ問題を解くことができるという事実は、誰も驚かない。
そんな作業のために作られたのが、この機械です。
とにかく、どう考えてもNSは、非常に多くのパラメータからある型の関数を作っているに過ぎない。
NSの訓練は、このパラメータ群に従って、ある関数を最適化することである。
誰か反対しないの？
私はこのテーマにはまり、あなたの解釈に興味を持ちました。一般的に言って、人生において、人はあまり複雑な問題は解かないのが原則である。忘れていないかもしれませんが、AIは思考のモデリングであり、LPR、つまり、その分野の専門家に主に依存します。 例えば、ターゲットに当てる問題は、長い間、人間によって解決されてきましたが、数学モデルで... プラブロムカです。
懐疑論者を代表して、私は注意したい。
市場はダイナミックなシステムではない。
市場はOPEN確率系である。
OPENとは、多くの外的要因に影響されることを意味します。
そして、これらの外的要因は、コントロールできない（測定できない）だけではありません。
が、その数さえも不確かである。
また、システム自体も時間的に一定ではありません。
その要素（部品）は、その挙動を任意に変えることができる。
は、集団的効果に屈する場合と屈しない場合があります。
季節や天候、太陽活動などの変化により、システム内での挙動が変化します。
月の満ち欠けまで...
このシステムの主役は人間である。
したがって、価格の「意味」を予測することができると結論づけることができる。
データのINTERPOLATIONでなく、EXTRAPOLATIONでもない。
(外挿は動的なシステムを意味する）。
確率的なシステムについては、その予測について話すことができます。
統計的性質 - 確率、分布関数、期待値、など。
しかし、繰り返すが、それら（FR、期待、...）が存在し、時間的に一定であることが条件である。
時間(t)の中で進化するあらゆるシステムは、動的システムである。:)
私たちが分析しようとしている通貨ペアの相場は、TIME RANGEと呼ばれるものです。
生成される、動的、非線形、オープンシステムによって生成される
その状態は内外の要因に影響され、その結果、システムであるFOREXも影響を受ける。
このような外的要因で
懐疑派を代表して指摘したい。
市場はダイナミックなシステムではない。
.............................................................................
したがって、価格の予測はSIGNIFICANCEと結論づけることができる。
は、データのINTERPOLATIONでないばかりか、EXTRAPOLATIONでもない。
(外挿は動的なシステムを意味する）。
"
外挿、外挿（extra...とlat.polio- 平滑化、直線化、修正から） - 数学において、与えられた値間ではなく、与えられた区間の外側で 関数を近似する特殊なタイプの近似（近似）である。
"
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%AD%D0%BA%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D1%8F
であり、補間は与えられた関数の値の間で、与えられた区間内の関数の値である。
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外挿、外挿（extra...とlat.polio- 平滑化、直線化、修正から） - 数学において、与えられた値間ではなく、与えられた区間の外側で 関数を近似する特殊なタイプの近似（近似）である。
"
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%AD%D0%BA%D1%81%D1%82%D1%80%D0%B0%D0%BF%D0%BE%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D1%8F
であり、補間は与えられた関数の値の間で、与えられた区間の内側にある関数の値です。
通貨ペアの値を予測し、外挿と呼ばれることがあります。
От лица практиков хочу заметить:
Прогнозирование направления курса валюты на 70-75% - это из области фантастики.
Я долгое время занимался таким прогнозированием, работал через букмекера, который принимал ставки на повышение/понижение курса валюты за фиксированный период времени (интрадей). Совпадение курса в начале и конце периода считалось проигрышем. Сначала комиссии букмекера были столь незначительные, что стратегии всего с 52% правильных прогнозов давали прибыль. Сначала я использовал простую систему, основанную на теханализе, которая давала мне порядка 54-55% выигрышей.
Потом комиссии букмекера возросли, и пришлось заняться усовершенствованием торговой системы. Я взял все используемые индикаторы и загнал их в нейросеть. Процент выигрышей увеличился до 59-60%. Так что есть задачи, в которых нейросети рулят, невзирая на мнения скептиков!
すみません、私は相場をやらないので、FXのことは何もわかりません。私はプログラマーで、ニューラルネットワークに関する卒業証書を書いています。卒業論文のテーマが「ニューラルネットワークを用いた為替レート（ユーロとドル）の予測」なので、このサイトを拝見しました。つまり、為替レートの予測精度が70～75％-というのは空想の域を出ないということですね。一方、私が言いたいのは、NSを学習してパラメータを設定し、NSへの入力をフィルタリングしてシナプスの重みを調整するなどすれば、90～97％の予測精度を得ることができる、ということなんです。Neural Packageアプリケーションをインストールすることにより、Excelで行うことができます。やりましたよ :)このアプリケーションの操作については、インターネット上にFedotov V. H.著「Neural networks in MS Excel」というマニュアルがあり、予後の例について説明されています。あなたにも役立つかもしれません。グッドラックanna123 さん、 なぜ 90～97％しか ないのですか？簡単に100％（インサンプル）にすることができます。Neural Packageを試して、out-of-sampleを確認する必要があります。
anna123 さん、 なぜ 90～97％しか ないのですか？簡単に100％（サンプル内）になってしまうのですが...。
まあ、それは明らかに書かれている、男は"Anna123はプログラマ（1msj）"は卒業証書を書いているので、彼はグリッドについて知っている - すべてを)) 。
どちらかというと、与えられたトピックに関するチュートリアルがあるくらいです．ということは、人はすでに何かに成功している、問題は何であるかということだ )))
えっと、生徒さんの「NSを覚える」「パラメータを設定する（どこに挿すか ?!!）」「一番大事なのは～」というフレーズが好きなんです。
重みの有無にかかわらず，入力をフィルタリングする ...そうだ、バッグの中に入っている、銀行のフラットを抵当に入れるんだ )))
私はニューラルネットワークエキスパートを使っています。私の結果は添付ファイルの通りです。
ニューラルネットワークの技術をトレードに使う価値があるかどうかは、この結果が物語っていると思います。私はニューラルネットワークを 深く研究していますが、未来の知的機械の限界はまだ先だと思います。）