Redes neurais. Perguntas dos especialistas. - página 4

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joo писал(а) >> Se a NS permitir, tente usar o erro raiz-medoquadrado em vez de rms. Não deixe de relatar suas impressões.

A questão é que não há informações sobre a relação ou qualquer padrão entre erro e lucro. Além disso, se esta relação é clara e descrita na seção de treinamento, então na seção de OOS não há nenhuma informação sobre ela. Logicamente, parece que quanto menor é o erro, maior é o lucro, mas na prática isso não é assim e isso é comprovado por inúmeras experiências (não apenas minhas, é claro). O erro ou o erro raiz-medoquadrado, não importa.

 

Boa tarde!

Para LeoV, a questão é que não há previsão como tal. No meu entendimento, o prognóstico é a cláusula de amanhã ou outros valores do FUTURO. Não há futuro aqui) A imagem acima é mais uma tarefa de classificação, se você quiser. Se conhecermos o EMa da linha 2, se a linha 1 e seu EMa forem conhecidos, e eles estão muito estreitamente correlacionados. Essa era a tarefa. Sou muito cético quanto às previsões com redes neurais (nos mercados financeiros).

Para joo. Ok, vou tentar, mas acho que o resultado (convertendo os antecedentes de volta ao valor absoluto) dará o mesmo resultado no final. Eu verifiquei em outras coisas antes e o resultado foi o mesmo)

Ao todo, não houve normalização. Quanto a pesos, neurônios e número de entradas, é um absurdo (ou talvez não) eu dou apenas 3 valores de entrada e faço um neurônio e uma camada oculta, o resultado é 2-005e. Qualquer outro número de insumos e neurônios e o mesmo resultado.

p.s. Seria interessante, se alguém se atrevesse a executar os dados acima em seus programas e tentasse obter um resultado. Só me pergunto o que será dos outros. Que podemos comparar. Alguém interessado? )))))

 
mrstock >>:

to integer Нормализации не было. Что касается весов, нейронов и кол-ва входов, то тут вообще бред (а может и не бред) даю на вход всего 3 значения и делаю один нейрон и одни скрытый слой результат 2-005е. ЛЮБОЕ другое кол--во входов и нейронов и тот же результат.

Quais são exatamente os valores (valores de quê)?

LeoV escreveu(a) >>

A questão é que não há informações sobre correlação ou qualquer padrão entre erro e lucro. Além disso, se esta relação é clara e descrita na área de treinamento, então na área de OOS não há nenhuma informação sobre ela. Logicamente, parece que quanto menor é o erro, maior é o lucro, mas na prática isso não é assim e isso é comprovado por inúmeras experiências (não apenas minhas, é claro). O erro ou o erro de raiz-medida não é importante.

Qual erro você usa exatamente? Se você tem um desejo, e o iniciador do tópico não se importa, direi porque acho que há uma diferença.

 
gumgum >>:


Попробуйте при этом поиграть с параметром:

- параметр наклона сигмоидальной функции активации.

Obrigado. Eu brinco com isso. E assim tem sido há muito tempo.

double GetAlfa(double x, double y)
  { 
    return(NormalizeDouble((-1.0)* MathLog((1.0/y)-1) / x, ZDigits));
  }

Onde x é o valor absoluto máximo de 97% da amostra de treinamento (para a entrada atual);

y - valor normalizado (meu é 0,99) correspondente a x

A saída é o alfa de trabalho para a entrada de corrente.

 
joo писал(а) >> Qual erro você está usando exatamente? Se você tem um desejo, e o iniciador do tópico não se importa, eu lhe direi por que eu acho que há uma diferença.

Estes erros estão todos relacionados matematicamente, portanto c'est la vie... ))))

 
LeoV >>:

Все эти ошибки полюбому математически связаны, поэтому се ля ви...))))

Eu não quero provar nada para você. Eu só queria ouvir a resposta, da qual, por alguma razão, você está se afastando. :)

 
joo писал(а) >>

Eu não quero provar nada para você. Eu só queria ouvir a resposta, da qual, por alguma razão, você está se afastando. :)

Sobre o erro? Eu não uso o erro de forma alguma. Eu nem sequer olho para isso. Eu olho para a rentabilidade, suavidade da equidade, drawdown, número de negócios e outros disparates....))))

 
LeoV >>:

По поводу ошибки? Ошибку вообще не использую. Даже не смотрю на неё. Смотрю на доходность, плавность эквити, просадку, колличесво сделок и прочую ерунду....))))

Tenho apenas uma suspeita, não, uma certeza, de que você está usando o erro RMS no treinamento da rede (NeuroShel não permite o contrário)

 
joo писал(а) >>

Tenho apenas uma suspeita, não, uma certeza, de que você está usando o erro RMS no treinamento da rede (NeuroShel não permite o contrário)

Não é para os mercados financeiros. Não tem critério de parada. Parar com base na magnitude do erro? Eu não entendo como))))

 

Qual critério de erro (função de aptidão, se você quiser) é usado determina diretamente os resultados do treinamento.

O PS mrstock, a propósito, também não pode mudar isto, o Statistica não o permite.

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