ニューラル・ネットワーク専門家からの質問 - ページ 22

[goga]

ニューラルネットは、人工知能に近いものを作ろうとしているのでしょうか？

[Леонид]

いや、非線形変換（ニューラルネットワーク）を使って、金融の時系列に パターンを見つけようという試みである。

[goga]

LeoV:

いや、これは非線形変換（ニューラルネットワーク）を使って、金融や時系列のパターンを見つけようという試みなんだ。

質問¹ 2マルチレベルのニューラルネットワークの 助けを借りて、検証のシステムを作成するかどうか。 たとえば、昨日のグラフを取り、このペアの全体の歴史と比較します。 そして、結果は次のようになります：セグメントは、1メートル10％で、m5 12％で、m15 40％で、グラフのセグメントと一致する、など。

で、50％以下はフィルタリングされます。

果たして

[Andrey Dik]

goga:

質問¹2マルチレベルのニューラルネットワークの助けを借りて、検証のシステムを作成するかどうか。 例えば、昨日のグラフを取り、このペアの全体の履歴と比較します。 そして、結果は次のようになります：セグメントは、1メートル10％、m5 12％、m15 40％で、グラフのセグメントと一致する、などです。

で、50％以下はフィルタリングされます。

果たして

そのような作業にはグリッドは必要ないのです。相関関係を計算しやすくなります。

[goga]

joo:
この作業にはグリッドは必要ないのです。相関関係を計算しやすくなります。

ニューラルネットワークを使って、複数のトレーディングシステムを1つに貧弱化したい。例えば、トレンドの時は稼げるけど、横ばいの時は負けるというシステムがあったり、その逆があったり、ロングポジション用のものがあったり、そういうものをニューラルネットワークで1つに集約していきたいと思っています。

例えば、トレンドが始まると、あるブロックが切断され、別のブロックが追加される。 未来は分からないので、遅れが生じる可能性があり、3番目のブロックは遅れを補うために反応する。

[Alexey Burnakov]

goga:

質問¹2マルチレベルのニューラルネットワークの助けを借りて、検証のシステムを作成するかどうか。 例えば、昨日のグラフを取り、このペアの全体の履歴と比較します。 そして、結果は次のようになります：セグメントとグラフのセグメントが1mで10%、m5で12%、m15で40%、など一致する。

で、50％以下はすべてフィルタリングされます。

果たして

NSなしでも可能です。例えば、Excel では、あるセグメントと他のすべてのセグメントとの間の距離のユークリッド尺度が計算されます。そして、与えられたセグメントと最も類似しているセグメントを選択する。例えば、1.4の価格変動と1.2の価格変動を比較しないように、データのスケールを覚えておくことが主なポイントです。

[goga]

そして、ニューラルネットワークは、各ブロックの信号をチェックし、パターンを探し、完全に制御し、学習する必要があるのです。

4コアのプロセッサーで十分なのでしょうか？

[Леонид]

goga: ニューラルネットワークを使って、複数のトレーディングシステムを1つに貧弱化したい。

その際、ニューラルネットワークは必要ありません。

[goga]

alexeymosc:
これは、NSなしでも可能です。例えば、Excel では、あるセグメントと他のすべてのセグメントとの間の距離のユークリッド尺度が計算されます。そして、指定されたものに最も近いセグメントを選択するのです。例えば、1.4の価格変動と1.2の価格変動を比較しないように、データのスケールを覚えておくことが主なポイントです。

というのは理解できるが、連続的な比較には適さない。

[goga]

LeoV:

そのためにニューラルネットワークは必要ないのです。

なぜダメなのか、何のためなのか。