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 24

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実は、別のアイデアも試してみたいんです。どうせ安心して眠れないでしょうから。
 
TimeMaster:
あるいは、ニューラルネットワークで他にどこがいいのか、どなたか教えてください。
ネットワーク自体にはあまり依存しない
 
TheXpert:
ネットワークそのものに関わることはほとんどない

ネットはあくまでもツールであり、指標であり、その時々の市場の現状を見出そうとするものです。現状と前回を比較し、予測を立てることができるのではないでしょうか。また、メンタル（頭脳）で予想を立てることもできます。これが、ニューラルネットワークを予測に使うということだと理解しています。
 
TimeMaster:
ネットはあくまでもツールであり、指標であり、その時々の市場の現状を見出そうとするものです。現状と前回を比較し、予測を立てることができるのではないでしょうか。また、メンタル（頭脳）で予想を立てることもできます。これが、ニューラルネットワークを予測に使うということだと理解しています。

NSを用いたパターン認識
 
Debugger:

ちなみに、この場合、データ作成は何の役にも立ちません。全く持っていません。

データは生で入ってきます。


何でもないことですが、釣りに行ったら100キロのチョウザメがいるんですよ。そして、中には5キロのマスが入っている。すごい。
 
Demi:

NSを用いたパターン認識
面白いテーマ、垣間見ました。でも、ニューラルネットワークで写真を拡大しようというところまではいきませんでした。
 
TimeMaster:
面白いテーマですね、垣間見ました。でも、ニューラルネットワークで絵を増やそうというところまではいきませんでした。

まあ、そのために設計されているわけですから......。

また、非線形回帰によってNSの代わりに予測することも可能ですが、回帰の種類はanltchskyさんご自身で決めていただく必要があります。

 
Demi:

まあ、そのために設計されているわけですから......。

また、NSの代わりに非線形回帰で予測することもできますが、究極的には自分で回帰の種類を決めなければなりません。

最も一般化された形で言うと、回帰の係数は基本的にネットワークで検索し、分析はクラスタリングで行うということです。

それに、ロットサイズや停止位置の管理など、いろいろなことがあります。

 
TimeMaster:

最も一般化した形で言うと、ネットワークは基本的に回帰係数を探すのに使われ、クラスタリングは分析を行うのに使われます。

それに、敷地面積や停留所の制御など、いろいろあります。

複雑なことは、良いことにはつながらない。
 
LeoV:
物事を複雑にすることは良いことではありません。


さらにおかしな指摘をすることがあります。

ニューラルネットワークが人間の脳よりもずっとずっと「バカ」であることに異論はないだろうと思います。

トレーディングに使うことで、全体像がとてもシンプルになるんだ。

IMHO...

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