인공 신경망. - 페이지 4 1234567891011...14 새 코멘트 Igor Makanu 2012.10.07 17:33 #31 alsu : 그러나 네트워크 자체가 이런 형식으로 정보를 제공하는 것이 편리한 것은 아닙니다. 대략 1.5비트(매수-매도-중단)가 아닌 우리에게 제공하는 것이 훨씬 더 쉬울 것입니다. 그러나 예를 들어 , 10비트 정보? 나는 또한 원칙적으로 지표 TS의 경우 NS를 추가 가격 움직임이 아니라 일련의 손실, 즉 손실의 예측 변수로 사용하는 것으로 충분할 것이라고 생각했습니다. 지표가 이익으로 거래될 때와 마이너스일 때 예측 Dmitry 2012.10.08 01:33 #32 IgorM : 나는 또한 원칙적으로 지표 TS의 경우 NS를 추가 가격 움직임이 아니라 일련의 손실, 즉 손실의 예측 변수로 사용하는 것으로 충분할 것이라고 생각했습니다. 지표가 이익으로 거래될 때와 마이너스일 때 예측 그건 그렇고, 그것은 연구에 대한 좋은 아이디어입니다 Vladimir 2012.10.08 03:36 #33 저는 토론을 되살리고 모든 참가자에게 다음 질문에 답하도록 요청하고 싶습니다. 신경망 은 시장에서 무엇을 모델로 삼고 있습니까? 1. 가격 간의 숨겨진 비선형 관계 또는 2. 들어오는 데이터를 기반으로 거래 결정을 내리는 거래자의 두뇌 작업. Alexey Subbotin 2012.10.08 07:23 #34 gpwr : 가격 간의 숨겨진 비선형 관계 또는 그게 비선형인가요? 말 그대로 유동성의 한계에 부딪히는 강력한 움직임의 순간에 - 예, 아마 동의할 것입니다. 다른 순간에는 모든 것이 매우 선형적이며 나에게 보입니다. Alexey Subbotin 2012.10.08 07:28 #35 그리드에 대한 또 다른 방향을 제안할 수 있습니다. 즉, 프로세스의 동적 모델 매개변수 선택입니다. 실시간으로 할 수도 있습니다. Dmitry 2012.10.08 14:40 #36 NN은 공식을 사용하지 않으므로 선형 및 비선형 모두에서 모든 종속성을 찾습니다! Alexey Burnakov 2012.10.08 17:12 #37 gpwr : 저는 토론을 되살리고 모든 참가자에게 다음 질문에 답하도록 요청하고 싶습니다. 신경망은 시장에서 무엇을 모델링한다고 생각하십니까? 1. 가격 간의 숨겨진 비선형 관계 또는 2. 들어오는 데이터를 기반으로 거래 결정을 내리는 거래자의 두뇌 작업. 첫 번째는 더 빠릅니다. NS는 숫자로 작동합니다. (1) 형태, (2) 실시간 역학(이동 속도, 저크, 크롤링), (3) 기억 및 연상, (4) 감정, 기분, 아이디어, (5) "컨텍스트"를 갖춘 거래자. 그리고 이것이 지능이라고 불리는 것입니다. Dmitry 2012.10.09 10:04 #38 내가 이해하는 한, 지표에서 마틴에 이르기까지 모든 표준 전략과 함께 신경망을 사용할 수 있습니다. 하지만 페어 트레이딩(스프레드 트레이딩)이나 변동성 트레이딩으로 뉴런을 교차시키면 어떤 결과가 나올지 궁금하다. 누구든지 이 문제에 대해 경험이 있습니까? JohnyPipa 2012.10.09 10:28 #39 중요한 것은 신경망의 입력에 무엇을 공급하는지입니다. 이것들은 가격에 영향을 미치는 중요한 요소여야 합니다. 음, 화성의 날씨를 입력으로 만들고 EUR/USD 인용문을 출력으로 사용하여 뉴런을 훈련하면 특정 수의 뉴런과 레이어가 있으면 신경망이 종속성을 찾습니다. 그것은 현실과 아무 관련이 없습니다. 내가 배웠던 것처럼(아주 아주 오래전 =)) 3가지 유형의 입력이 있습니다. 1. 존재하는 것으로 알고 있지만 어떤 식으로든 입수하거나 측정할 수 없는 입구. 우리의 경우 이것은 노이즈(간섭)입니다. 2. (지연 포함) 수신하고 측정할 수 있는 입력. 3. 시간에 따라 이전 시스템으로의 시스템 출력. (시스템이 동적이면 이전 상태에 따라 다릅니다.) 임호: 1. 첫 번째 유형의 항목 - 대격변, 테러 공격, 중앙 은행의 개입, 주요 플레이어의 행동. 우리는 그들에 대해 전혀 알지 못하거나 사실 이후에 배웁니다. 우리는 그들에게 관심이 없습니다. 2. 두 번째 유형은 거시경제 지표 (GDP, 재융자율 등)이다. 3. 시간 t의 가격은 시간 t-1,t-2, ... tn의 가격에 따라 다릅니다. 기술 분석 팬은 유형 3 항목만 고려합니다. 추세 추종자는 가격이 한 방향으로 갔다면 계속 같은 방향으로 갈 것이라고 믿습니다. 반대로 Flatoviki는 각각. 그리고 이 유형의 입력은 얼마나 중요합니까? 제 생각에는 가격이 5 % 이상 의존하지 않을 것입니다. 추신: 여기에 참석한 사람 중 신경망 훈련 중 거시 경제 지표인 입력에 두 번째 유형의 입력을 적용하려고 시도한 사람이 있다면 결과를 공유해 주십시오. =) 자동 거래의 미래: 2라운드 혐오스러운 핍. 샘플 상관 관계가 0이라고 Arduz 2012.10.09 12:36 #40 네, 약간 복잡해 보이지만 신경망 을 탐구할 가치가 있다는 결론에 도달했습니다. 1234567891011...14 새 코멘트 트레이딩 기회를 놓치고 있어요: 무료 트레이딩 앱 복사용 8,000 이상의 시그널 금융 시장 개척을 위한 경제 뉴스 등록 로그인 공백없는 라틴 문자 비밀번호가 이 이메일로 전송될 것입니다 오류 발생됨 Google으로 로그인 웹사이트 정책 및 이용약관에 동의합니다. 계정이 없으시면, 가입하십시오 MQL5.com 웹사이트에 로그인을 하기 위해 쿠키를 허용하십시오. 브라우저에서 필요한 설정을 활성화하시지 않으면, 로그인할 수 없습니다. 사용자명/비밀번호를 잊으셨습니까? Google으로 로그인
나는 또한 원칙적으로 지표 TS의 경우 NS를 추가 가격 움직임이 아니라 일련의 손실, 즉 손실의 예측 변수로 사용하는 것으로 충분할 것이라고 생각했습니다. 지표가 이익으로 거래될 때와 마이너스일 때 예측
나는 또한 원칙적으로 지표 TS의 경우 NS를 추가 가격 움직임이 아니라 일련의 손실, 즉 손실의 예측 변수로 사용하는 것으로 충분할 것이라고 생각했습니다. 지표가 이익으로 거래될 때와 마이너스일 때 예측
저는 토론을 되살리고 모든 참가자에게 다음 질문에 답하도록 요청하고 싶습니다. 신경망 은 시장에서 무엇을 모델로 삼고 있습니까?
1. 가격 간의 숨겨진 비선형 관계 또는
2. 들어오는 데이터를 기반으로 거래 결정을 내리는 거래자의 두뇌 작업.
gpwr :
가격 간의 숨겨진 비선형 관계 또는
저는 토론을 되살리고 모든 참가자에게 다음 질문에 답하도록 요청하고 싶습니다. 신경망은 시장에서 무엇을 모델링한다고 생각하십니까?
1. 가격 간의 숨겨진 비선형 관계 또는
2. 들어오는 데이터를 기반으로 거래 결정을 내리는 거래자의 두뇌 작업.
중요한 것은 신경망의 입력에 무엇을 공급하는지입니다. 이것들은 가격에 영향을 미치는 중요한 요소여야 합니다.
음, 화성의 날씨를 입력으로 만들고 EUR/USD 인용문을 출력으로 사용하여 뉴런을 훈련하면 특정 수의 뉴런과 레이어가 있으면 신경망이 종속성을 찾습니다.
그것은 현실과 아무 관련이 없습니다.
내가 배웠던 것처럼(아주 아주 오래전 =)) 3가지 유형의 입력이 있습니다.
1. 존재하는 것으로 알고 있지만 어떤 식으로든 입수하거나 측정할 수 없는 입구. 우리의 경우 이것은 노이즈(간섭)입니다.
2. (지연 포함) 수신하고 측정할 수 있는 입력.
3. 시간에 따라 이전 시스템으로의 시스템 출력. (시스템이 동적이면 이전 상태에 따라 다릅니다.)
임호:
1. 첫 번째 유형의 항목 - 대격변, 테러 공격, 중앙 은행의 개입, 주요 플레이어의 행동. 우리는 그들에 대해 전혀 알지 못하거나 사실 이후에 배웁니다. 우리는 그들에게 관심이 없습니다.
2. 두 번째 유형은 거시경제 지표 (GDP, 재융자율 등)이다.
3. 시간 t의 가격은 시간 t-1,t-2, ... tn의 가격에 따라 다릅니다.
기술 분석 팬은 유형 3 항목만 고려합니다. 추세 추종자는 가격이 한 방향으로 갔다면 계속 같은 방향으로 갈 것이라고 믿습니다. 반대로 Flatoviki는 각각. 그리고 이 유형의 입력은 얼마나 중요합니까? 제 생각에는 가격이 5 % 이상 의존하지 않을 것입니다.
추신: 여기에 참석한 사람 중 신경망 훈련 중 거시 경제 지표인 입력에 두 번째 유형의 입력을 적용하려고 시도한 사람이 있다면 결과를 공유해 주십시오. =)