거래에서 신경망 사용 - 페이지 15

 
인내심...
 
grell :
그리고 출력이 예측이 아닌 경우에는 어떻게 됩니까?
내가 어디에서 예후를 말했는가? 학습은 출력 오류를 최소화하는 것입니다. 네트워크에서 학습한 내용이 있는지 이해하려면 이 오류를 확인해야 합니다.
 
TheXpert :
내가 어디에서 예후를 말했는가? 학습은 출력 오류를 최소화하는 것입니다. 네트워크에서 학습한 내용이 있는지 이해하려면 이 오류를 확인해야 합니다.


다시. 출력이 잘못된 거래 입력인 경우 오류를 어떻게 측정합니까? 안 돼요. 네트워크에는 예가 있어야 하지만 그렇지 않기 때문입니다.
 
grell :
다시. 출력이 잘못된 거래 입력인 경우 오류를 어떻게 측정합니까? 안 돼요. 네트워크에는 예가 있어야 하지만 그렇지 않기 때문입니다.
당신은 지금 바퀴벌레의 어딘가를 파고 있습니다. 당신은 그것을 파고 싶지도 않고, 파고 들지도 않습니다.
 

5년의 샘플, 훈련 기간입니다. 드로우다운 934.87, 순이익 1396.06. 이것은 하나의 뉴런이 없습니다.

 

다음은 훈련 세트에서 정상적으로 훈련된 네트워크 입니다.


 
TheXpert :
당신은 지금 바퀴벌레의 어딘가를 파고 있습니다. 당신은 그것을 파고 싶지도 않고, 파고 들지도 않습니다.


네트워크의 작업은 다릅니다.
 
TheXpert :

다음은 훈련 세트에서 정상적으로 훈련된 네트워크입니다.



이 기간은 무엇입니까?
 
grell :
이 기간은 무엇입니까?
기억이 안나네요. 아마 1년.
 
TheXpert :
기억이 안나네요. 아마 1년.


결과는 좋고 적합해 보이지만 이는 네트워크가 아닌 샘플의 오류입니다. 다음 화면은 추가 뉴런으로 훈련하지만 이미 1년 동안입니다. 첫 화면은 2008년 1월 1일~2013년 1월 1일입니다. 두 번째 화면은 2008년 1월 1일~2009년 1월 1일입니다. 여전히 배우고 있습니다 :)