トレーディングにおけるニューラルネットワークの活用 - ページ 18

 
Vinsent_Vega >> :

かっ回帰線からトレンドカーブを得る方法については、ここでは割愛させていただきますが......。というのは、だいたい想像がつくのですが......(正直、そんな方法が妥当なのか疑問ですが、まあいいや)。

が、グラフでもランダム項(ノイズ成分)の分散がかなり大きい部分があることがわかる...。とにかく、小さいタイムフレームでさらに大きくなるなんて、信じられません...。技術的な特徴なのかもしれませんが...。

とにかく、普通の線形回帰では、大きな時間軸よりも小さな時間軸の方が分散が大きくなるとは思えないのですが...。

これは分散のことですか? 価格予測のことです。分足や時間足よりも、日足や週足の方が予測しやすいと私は思います。

 
m_a_sim >> :

分散の話でしたっけ? 価格予測のことです。分足や時間足よりも、日足や週足の方が予測しやすいと思うのですが......。

いや、その、つまり、予測をしているわけですから、予測誤差があるわけです、回帰の矛盾を...。グラフを見ると、かなり大きいところもあるのがわかりますが......。まあ、いずれにせよ、より小さなタイムフレームでこのような設定をすれば、誤差の値も小さくなるはずなのですが......。とはいえ、よくは知らないが......。私が技術の機微を理解していないだけかもしれませんが...。

 
Vinsent_Vega >> :

そうではなく、予測した結果、何らかの予測誤差が発生し、回帰矛盾が生じるということです......。グラフを見ると、かなり大きくなっている部分があることがわかりますが...。まあ、いずれにせよ、より小さなタイムフレームでこのような設定をすれば、誤差の値も小さくなるはずなのですが......。とはいえ、よくは知らないが......。私が技術の機微を理解していないだけかもしれませんが...。

カーブを見るのではなく、可能性のあるトレンドを見極めたり、心を曇らせたりするために使うのです。

 
m_a_sim >> :

カーブを見るのではなく、可能性のあるトレンドを見極めたり、心を曇らせたりするために使うのです。

この曲線が心を曇らせるだけなら、もちろん分散の話は必要ないのですが...。:)

 

フォーラムでニューラルネットワークを紹介していますが、確率的ネットワーク(RBF,PNN)の専門家はいるのでしょうか?いくつか質問があります。

1.VNSをMLPに置き換えても、動作時間と学習時間が入れ替わるだけで、システムは同じように動くと、どこかで読んだことがあります。本当にそうなのでしょうか?

(私自身、MLPで学習を始め、リアルタイムで高度な学習ができるGAまで書いたことがありますが、入出力検索TIMEに満足できず、VNSはバーごとに新しいデータを記憶しています)

2.これまで複数のネットを使って予測した人とその結果は?

(私は指標にpnnを追加しました一度に少なくとも10ネットを使用することがあります、私はコンピュータが熱くなりすぎると待たなければならないので、私は結果がないことを望みます)

3.VNS+GAを今後の計画として、GAを使った入力選択をやってみる価値があると思う人、メガエンジニアリングプログラムでやってみた人、まだ頭で考えた方が良いのではと思う人。

(私はプログラマーで、市場の哲学を理解していません(まだ)、私は多くの時間がかかる直感によって行うすべて、したがって、スマートな入力/出力はまだ見つかっていません)。

 
Trololo:

それで、このHボラティリティというものを理解した人はいますか?https://www.mql5.com/ru/forum/115616/page14#154564
必要なのか?
 
Trololo:

...通り抜けろ、通り抜けろ、群がるな...
良心を持て、市民よ、妊婦に道を譲れ。
 
私はすでにこのフォーラムに書きましたが、もう一度言います、多分私は誰かの数十億の神経細胞と多くの個人的な時間を節約することができます。
つまり、ニューラルネットワークは強力なものですが、FXには適用できないのです。
 
Debugger:
私はすでにこのフォーラムに書きましたが、もう一度言います、多分私は誰かの数十億の神経細胞と多くの個人的な時間を節約することができます。
つまり、ニューラルネットワークは強力なものですが、FXには適用できないのです。

ニューラルネットワークのデメリットは、方法を知れば解決できる。

なぜニューラルネットワークは再トレーニングされるのか」を参照してください。

そして、もし、その方法を知らなければ、つまり、手がお尻から生えてきたり、脳が初等教育に十分でなければ、すべてが適用できないように思われる。それは、遅滞した一般化デマゴギーの原理によって、もしそれが私にうまくいかなかったなら、それは他の人にも適用できないことを意味する。