Redes neurais. Perguntas dos especialistas. - página 8
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Честно говоря, не ощутил каким образом профит зависит от ошибки....))))
Por exemplo, digamos que você esteja interessado em que o TS gere o máximo de lucro possível e com a maior freqüência possível, ou seja, você está tentando aumentar a porcentagem de negócios lucrativos e, é claro, o MO.
Também se pode esperar que uma rede treinada sobre este princípio produza lucros no OOS. Você precisa aplicar um erro quadrático médio que acentua a rede sobre os padrões que contribuem para estes objetivos. Ou seja, a rede se concentra em padrões específicos que levam a algum tipo de conseqüência.
Se você utiliza o erro raiz-medoquadrado, você está "fazendo a média" dos padrões, não os enfatizando.
Por exemplo, digamos que você esteja interessado no TS gerando o máximo de lucro possível e com a maior freqüência possível, ou seja, tentando aumentar a porcentagem de negócios lucrativos e, é claro, o MO.
Também se pode esperar que uma rede treinada sobre este princípio produza lucros no OOS. Você precisa aplicar um erro quadrático médio que acentua a rede sobre os padrões que contribuem para estes objetivos. Ou seja, a rede se concentra em padrões específicos que levam a algum efeito.
Se você utiliza o erro raiz-medoquadrado, você está "fazendo a média" dos padrões, não os enfatizando.
O que é o erro raiz-medoquadrado?
para LeoV
Aqui está o problema para você, o inverso, sobre a maximização do lucro. Qual TS você escolherá, os valores são especificados, hmm, em $
para Vinin
A média aritmética da soma das raízes.
Об этом уже говорилось раньше в этой ветке. Топикстартер хотел именно так работать, как... как он работает.
Esta é a primeira vez que conheço alguém neste fórum que pensa quase tanto quanto eu. :)
Indivíduos...
Впервые встречаю на форуме человека который мыслит практически также как и я... :)
Единомышлинник...
Obrigado. É um prazer conhecer irmãos na inteligência... :)
Lucro<-->>disponibilizar:
Acredito (confirmado experimentalmente, é claro).
Se o erro da rede for salvo no feedback, o aumento/diminuição do patrimônio será salvo nos casos em que o sinal da rede for muito melhor do que aleatório.
Se o erro da rede não for salvo, a equidade seria aleatória, ou seja, a equidade poderia subir ou descer (lentamente/rápidamente/atrasos), mas ainda assim seria aleatória.
A relação de lucro<-->erro pode ser determinada para cada problema.
//-------------------------------------------//
Quanto ao treinamento que LeoV está fazendo:
Naturalmente conjecturas e principalmente raciocínios de seus postos.
O treinamento é feito usando um algoritmo genético, você pode definir qualquer função de aptidão...
EM NSH4-5... Não apenas os lucros são treinados, mas diferentes combinações de indicadores do sistema, maximizando/minimizando puxamos o sistema como um todo, não apenas o indicador de lucro, ou seja, obtemos um crescimento suave do patrimônio líquido.
Esqueci de acrescentar: "Com um algoritmo genético que realmente não sabe como treinar para obter resultados estáveis no OOS, o método de controle/teste deslizante em uma amostra independente não ajudará mais aqui, mesmo o oposto irá trapacear...".
É por isso que o erro pode ser diferente, mas o lucro é praticamente o mesmo, a função alvo não é a minimização do erro.
Para mim NS 4-5 é uma caixa preta, mesmo que eu tenha chegado lá um sistema bom e estável com crescimento de equidade suave que foi testado em QE, eu apenas o coloquei de lado por um tempo pior.
Se você treinar redes não em NSh4-5, mas em programas criados para fins mais acadêmicos, você pode ao menos entender qual é o erro, porque a rede não traz lucro, e um monte de questões diferentes, e depois de encontrar a resposta para a qual você pode falar com confiança sobre o comércio de redes neurais.
E não para que não haja conexão com nada, só Deus sabe se vai funcionar ou não, se as entradas precisam ou não decorar, se as entradas precisam ou não remover a correlação com a saída, se o compromisso ou o não compromisso é melhor, etc. ..... Colocar simplesmente a divagação aleatória...
Для меня НШ 4-5 чёрный ящик, даже получив там прибульную стабильную систему с плавным ростом эквити, прошедшую тестирование на ООС, я просто отложил её до худших времён.
Если обучать сетки не в НШ4-5, а в программах созданных для более академических целей, то можно хотя бы разбираться в чём ошибка, почему сеть не приности прибыль, и ещё кучу разных вопросов, найдя ответ на которые, можно будет УВЕРЕННО говорить о торговле с помощью нейронных сетей.
А не так что связей нигде ни с чем нет, на ООС только богу известно будет оно работать или нет, входы надо декоррелировать/не надо, нужно убирать корреляцию входов с выходом или нет, что лучше коммитет или не коммитет и тд..... Проще говоря случайное блуждание...
É por estas razões que eu tenho, há algum tempo, abandonado completamente os pacotes de rede 'prontos para uso'. Eu mesmo preparo o que preciso.
E não para que não haja conexões com nada, no feedback só Deus sabe se vai funcionar ou não, as entradas precisam ser relacionadas ou não à decoração, as entradas precisam ser correlacionadas com a saída ou não, o que é melhor do que comprometer ou não comprometer, etc. ..... Colocar simplesmente a divagação aleatória...
Как успехи на этом поприще?
Ainda é muito cedo para falar de sucessos. Quando você tiver sucesso, talvez eu pague sua passagem de ida e volta para me visitar. :)
Por enquanto, estou satisfeito com o fato de pelo menos ter controle total sobre o processo de aprendizagem e os objetivos de aprendizagem das redes (se é isso que você quer dizer).
Isto é uma coisa boa. )))) O prazer é meu.))) Obrigado))))
Mas, basicamente, qual foi a minha pergunta? Este tópico é muito interessante para mim. Eu estava perguntando sobre a relação entre erro e lucro no OOS. É um tema muito interessante, devido ao fato de que falando com muitos profissionais deste ramo, eles não sabem a resposta a esta pergunta. O que você me disse?
Digamos que você esteja interessado em TS gerando o máximo de lucro possível e com a maior freqüência possível, ou seja, tentando aumentar a porcentagem de negócios lucrativos e, é claro, o MO.
Você pode esperar que a rede treinada sobre este princípio produza lucros também no OOS. Você precisa aplicar um erro quadrático médio que acentua a rede sobre os padrões que contribuem para estes objetivos. Ou seja, a rede se concentra em padrões específicos que levam a algum efeito.
Se você usar o erro raiz-medoquadrado, você está "fazendo a média" dos padrões em vez de enfatizá-los.
и
Em relação ao lucro<--> erro:
Acredito (confirmado experimentalmente, é claro).
Se o erro da rede for salvo no feedback, o crescimento/declínio do patrimônio também será salvo, isto se aplica aos casos em que o sinal da rede é muito melhor do que um sinal aleatório.
Se o erro da rede não for salvo, a equidade seria aleatória, ou seja, a equidade poderia subir ou descer (lentamente/rápidamente/atrasos), mas ainda assim seria aleatória.
O lucro<->erro pode ser determinado para cada tarefa.
Bem, estas não são respostas, você tem que entender)))). Estas são apenas reflexões "sobre o assunto" em geral. Ok, pegamos NS (não comerciante) ou Solution, não importa (para "fins acadêmicos"), fazemos uma rede (qualquer que seja) e iniciamos o treinamento. Até quando a treinamos? Até um erro mínimo? Deve ser entendido, que será um sobretreinamento de 100%. Não até o mínimo erro? Então até que erro? Qual é o lucro? E por que exatamente a este erro? O lucro aumentará ou diminuirá se diminuirmos ligeiramente o erro? E se você aumentar o erro?
Então é assim.....))))