ニューラルネットと入力 - ページ 2

 
だから、入力層と出力層を切り離したんです。
 
grell: 有用な情報を伝える入力信号は何だと思いますか:)正直言って、隠れ層の中身はどうでもよくて、たとえそれが世界の民族のパイのレシピであっても、出力が有用な情報であれば、情報量の多い入力を用意します。


それは「金のあるアパートの鍵をくれ」ということだ。))))

でも、一例を挙げましょう。

優勝したBettingerのExpert Advisorはユーロドルで取引していたのですが、ユーロ円から情報を受信していました。

しかし、時間が経つにつれ、ユーロ円はユーロドルとの関連性を失っている。すると、ある有名なインデックスがうまく機能した。

今度は何だろう......わからない、調べるしかない......パンを求める者として......))))

 
 Roman.:

О!レオニード、メリークリスマスビジネスの成功と健康

プロジェクトの進捗はいかがですか?

http://www.neuroproject.ru/demo.php?

私自身もニューロ実験に近づきたいと思いました。

現時点で関連性があると思われるもの、ニューロに関するアイデアを教えてください。

ありがとうございます。


こんにちは。

メリー・クリスマスそして、幸運を祈ります。

しばらく話していないので......わからない......。

シンプルなパターンに基づいた、シンプルで複雑でないTCを探すことが関連すると思います。

いろいろなアイデアを何度も共有してきましたが、フォーラム上だけでは、いろいろな理由で、たいていサポートが得られません。

 
LeoV:


こんにちは。

メリー・クリスマスそして、幸運を祈ります。

久しぶりに話してみると......どうだろう......。

シンプルなパターンに基づいた、シンプルで複雑でないTCを探すことが関連すると思います。

いろいろなアイデアを共有してきましたが、フォーラム上だけでは、いろいろな理由でサポートが得られないことが多いんです。

なるほど...。

詳しい連絡は後ほど...。

あまりにシンプルな柄に、ちょっと「下品」(Hunt for Herczykインタビューより)に見える書き込みがあったり......。

単純なパターンにお金を賭けるのはちょっと怖いと思うのですが...。

 
LeoV:


しかし、ここにその一例があります。

チャンピオンシップで優勝したBettingerの有名なExpert Advisorはユーロドルで取引され、ネットワークはユーロ円から情報を受け取ります。 当時はある程度の情報が入っていたため そして、ユーロドルの動きに関する情報を受け取り、ニューラルネットワークがこれらのシグナルを完璧に分離して売買を行う。

しかし、時間が経つにつれ、ユーロ円は は、関連性を失ってしまった。 をユーロドルに変更しました。すると、誰もが知っている指標の1つがうまく機能した。

今度は何だろう......わからない、調べないと......パンのように調べないと......))))

)))そう、面白いんです。

この効果は古くから発見され、説明されています。これは、金融商品間の「浮動」相関と呼ばれるものです。相関係数が低下し、ニューラルネットワークが正しい信号を出さなくなった。

ただ、従来のペアトレードのためのニューラルネットワークを構築する理由がわからない...。

 
Demi:

)))うん、面白い。

この効果は、ずいぶん前に発見され、説明されています。金融商品間の相関を「フローティング」と呼びます。相関係数が低下し、ニューラルネットワークが正しい信号を出さなくなった。

ただ、従来のペアトレード用のニューラルネットワークを構築する理由がわからない...。

相関とパターンは絶対に違うので、あなたの推論は間違っています。

楽器は全く相関がなくても、パターンがある場合があります。

 
LeoV:

相関関係とパターンは全く別のものなので、あなたの推論は欠陥があります。

楽器は完全に相関がなくても、パターンを持っていることがあります。



嘘つけ。

相関はパターンである。

"ユーロ円 "には、その時のユーロドルの動きに関する情報が含まれているため、ネットワークはその売買シグナル を拾うことに長けていたのです。" - 単純な相関関係です。

「しかし、時間が経つにつれ、ユーロ円はユーロドルとの関連性を 失っていった。さらに、誰もが知っている指標の1つがうまく機能した。"-時間の経過とともに相関が低下し、ユーロ・ドル・インデックスの相関が上昇しました。

これらはすべて、以前から知られていたことです。

 
grell:

このネットワークはどちらかというと予測的で、出力は[-1;1]の範囲にある2つの値を持っています。まず、8つの値をネットワークの入力に与え、それを[-1;1]の範囲に正規化し、ゼロをシフトしないようにしました。そして、同じようにウェイトとレイヤーで正規化します。出力は、最も近い2つのフラクタルとその0バーを基準とした相対位置の予測です。定量的な縛りはありません。つまり、出力が-1と0.5であれば、直近のフラクタルはOpen[0]より2倍低く、次のフラクタルはOpen[0]より高いことを意味します。また、類推するに、値が 0.3 と 1 であれば、両方のフラクタルは Open[0] よりも高いということになります。

面白い言い方ですね・・・。ネットワークとは何ですか?そして、それに応じて入力に、以前のフラクタルのいくつかの処分?私にとってもそうですが、あなたの2つの出力は、むしろ2つのネットワークの問題です...。

グレル

ゼロを動かさず、範囲[-1;1]に正規化する。そして、ウェイトとレイヤーによって、同じように正規化します。

では、いつもの最大値での正規化?つまり、10;1;-5を1;0.1;-0.5に正規化したもの?

ウェイトの正規化については、あまり明確ではありません。同じようにノーマライズもするのでしょうか?イコール、中間層ごとの結果?それとも私が何か勘違いしているのでしょうか?もし正解なら、ここに石があることになりますね。

グレル

そして、その質問はあなたの意見ではおかしいのです。頭(マインド)の中では、すべてがクリアで理解できる。そして、スキームや指導方法、トレーニング、解釈など。しかし、マシンを表現するとなると......stupor。

質問が文脈から切り離されているのはおかしい。ネットワークの種類やタスクがわからない状態で、出力についてどのようなアドバイスができるのでしょうか?入力も同様...

 
Demi:

相関はパターンである。

しかし、すべてのパターンが相関関係であるわけではない(これは1年生でも知っている:)。相関があるようで相関がない、ということはよくあることかもしれません。
 
alsu:
しかし、すべてのパターンが相関関係に現れるわけではない(このことは1年生でも知っている:)。相関関係があっても、相関関係がゼロになることは十分にあり得る。

ええ、それで?

あれは何だったんだ?なぜ?