リアルタイム予測システムのテスト - ページ 27

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neoclassic писал(а)>>

すみません :-)冒頭の予測はこうだ。

gpwrはどうやらフーリエの調理法が違うようで、私のメソッドはパラメータがありません。

:о)))

また、GRNNはフーリエとどう違うのですか？ところで、このGRNNとは何でしょうか？ただ、わからないんです。:о(

 
grasn >> :

いえいえ、そんなことはありません。

最後に表示するのではなく、最初に予想を載せている。

また、パラメータがない場合、gpwrはどのように別の行を取得するのでしょうか？

GRNNは様々な方法でコード化することができます。シグマ（クラスタサイズ）を固定した最もシンプルなコードを使用しました。パターンの長さもパラメータの一つです。過去のデータを使って最適化したところ、140本のバーが出ました。平滑化されていない価格を入力とした。ちなみに、3番目の方法（非線形自己回帰法）でも、同様の結果が得られました。

新しいデータによると、この2つの方法は以下のように予測されます。

GRNNです。



非線形AR


 

GRNNは 神経網の一種です。以下は、その定義へのリンク です。あるいは、ここで もう少し気の利いたことを。

 

そうそう～もうわかったよ、ありがとう...参加してくれて :o))))

追記：「パラメーターがない」という表現に戸惑いました。どんなNSでも「パラメータは常に」です。

 
grasn >> :

:о)))

GRNNはフーリエとどう違うのですか？ところで、このGRNNとは何でしょうか？ただ、わからないんです。:о(

GRNN（General Regression Neural Network）は、1991年にSpechtによって提案された、数学的に最もシンプルで非常に効率の良いニューラルネットワークです。リンクはこちら

http://people.cecs.ucf.edu/georgiopoulos/eel6812/papers/general_regression_network.pdf

フーリエとは関係ない。GRNNとは、最近傍などの確率的なニューラルネットワークのことである。過去のすべてのパターンを取り込み、現在と過去のパターンとのユークリッド距離を次のように計算します。

D[n] = SUM( (Open[i] - Open[n+i])^2, i=0...PatternLength )

そして、過去の「未来」の価格から加重平均型の予測値を算出する

Open[-1] = SUM( Open[n-1]*exp(D[n]/(2*Sigma), n=0...AllPastPatterns) / SUM( exp(D[n]/(2*Sigma)), n=0...AllPastPatterns )...


最近傍探索では、過去のパターンとのユークリッド距離を計算した後、最も近いパターンを選択し、その「未来」の値を現在のパターンに対する予測値として用いる。これは、ほとんど使われないシンプルバージョンでの話です。通常、最近傍を見つけ、その「将来」の値を平均化または重み付けして、現在のパターンに対する予測値を見つけることができます。

 

はい、了解しました。

念の ためですが、質問はneoclassic さんに投げかけられたものです-彼の投稿内容を思い出してください。

gpwr видимо, по другому готовит Фурье, у моего метода нет параметров

それがネオクラシックに 頼んだことです :o))))彼の予測はフーリエのものと少し似ているので、何が違うのか、遠隔的にそうです。


に、gpwr

あらすじをありがとうございます。


を数学に

すでにお礼を申し上げましたが、いつでもリピートさせていただきます :o)))

 

Grasn、「フーリエ変換に基づく動的外挿器」 参照。

ここでは、その動作原理とインジケーターそのものをご覧いただけます :-)

 
neoclassic >> :

Grasn、「フーリエ変換に基づく動的エクストラポレータ」 参照。

ここでは、動作原理とインジケーターそのものを見ることができます :-)

といった具合に。

GRNNは大当たりだったようです :-)

それとも、むやみに混乱させないと、かえって損な一日になると判断したのでしょうか？:о)))))

 

決してあなたを混乱させるつもりはありません :-)

Похоже GRNN сорвала куш

gpwr GRNNの予想が一番正確だという意味で言ったのであって、私の絵はあくまでフォローです。

 
neoclassic >> :

決してあなたを混乱させるつもりはありません :-)

私は、gpwr GRNNの予想が最も正確であることが判明し、話題を展開するためだけに自分の絵を出したという意味で言ったのです。

>> すべてクリア :o)))))


追記：ひとつを除いて、GRNNは最悪の予測のひとつを出しただけです。しかし、それは私のIMHOです。つまり、当たり前のことなんです。

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