ニューラル・ネットワーク専門家からの質問 - ページ 2

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うーん......条件がはっきりしないんですよね。私は、最初からあなたのことを違う意味で理解していました。さて、最後の投稿で正解が出ましたね(^^)))OK、ありがとうございます。))
 
StatBars писал(а)>> テスト機のエラーが減らなくなった...。

では、もうひとつの質問 ))))テスト1の最小誤差と最大利益には相関があるのでしょうか？

 
LeoV писал(а)>>

では、もうひとつの質問 ))))テストの最小誤差と最大利益には相関関係があるのでしょうか？

あるにはあるが、公式（数学のように普遍的なもの）はなく、各戦略・タスクの関係は推論しなければならない。

 
StatBars писал(а)>>

あるにはあるが、公式（数学のような普遍的なもの）はなく、戦略・タスクごとの関係を推論する必要がある。

まあ、私などは、経験上、OOSの誤差が最小になれば無条件に最大利益につながるとは思えませんでしたが。

 

いや、誤差が少ないこと自体が利益の最大化を意味するのではなく、誤差と利益の関連性が成立することを言いたかったのです。

例えば、こんな感じです。

誤差 0.6 - (-1000 p)

0.55 エラー - 0 p

エラー 0.5 - 1500 p

エラー 0.45p - 3800ポイント

 
StatBars писал(а)>>

いや、誤差が少ないこと自体が最大限の利益を意味するわけではなく、誤差と利益の関連性が成立することを言いたかったのです。

例えば、こんな感じです。

誤差 0.6 - (-1000 p)

0.55 エラー - 0 p

エラー 0.5 - 1500 p

エラー 0.45p - 3800ポイント

そうですね。でも、私たちは最大限の利益を得るために戦っています。そして、ここでは、最小の誤差が最大の利益をもたらすわけではありません。まあ少なくとも自分では確認が取れませんでしたが......。

 
LeoV >> :

同意見だが、我々は最大限の利益を得るために戦っているのだ...。

そして、最大値ではないが順調な利益成長も、もはや満足のいくものではない（。

あるいは、最大利益がとても小さく、スプレッドをほとんどカバーできないのでは？

 
storm писал(а)>>

そして、最大値ではないが順調な利益成長も、もはや満足のいくものではない（。

それとも、最大利益が小さくて、スプレッドをほとんどカバーできないのでしょうか？

OK - 最大限の利益。これは、大きなドローダウンを伴わずに、資本の円滑な成長によって達成される。)))

 
LeoV >> :

では、もうひとつの質問 ))))テスト1の最小誤差と最大利益には相関があるのでしょうか？

私の知る限り、作者にそのような仕事はなかったと思います %)

 
mrstock >> :

1） ニューラルネットワークは、ACCのように本質的に動的な関数であれば、計算に必要なデータをすべて持っていても、関数を再構築することができない。

2) 間違えていたら、どのネットワークを使うべきでしょうか？そして、統計学でMLPを 使用。

3） オートネットと自社設計のネットは、言ってみれば根本的に大差がないという意見を聞いたことがあります。本当にそうなのでしょうか？

4） 金融市場、特に私が述べたタスク、すなわちすべての既知のデータから値を復元するために、どのようなネットワークとプログラムを適用することをお勧めしますか？

Point 1 多層膜NSはあらゆる機能を復元できるというパラダイムによれば、実際にはデータの準備と学習方法が問題となることがほとんどである。また、学習データを変えてみるのもよいでしょう。ちなみに、適応型平均ボラティリティは時間的に変化するので、スライディングウィンドウ法で学習サンプルを形成してみることをお勧めします。


ポイント2 MLPで十分、これをベースにしたNSアーキテクチャはかなり種類があります。


p.3 まあ、正しく実装されていれば、どうということはないんですけどね～。


p.4 Matlab, アーキテクチャとしては，MLPで十分なのですが，リカレントネットワークの変種を提案します ...

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