Redes neurais. Perguntas dos especialistas. - página 22
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Não, é uma tentativa de usar transformações não lineares (redes neurais) para encontrar padrões emséries temporais financeiras.
Não, esta é uma tentativa de encontrar padrões em séries financeiras e temporais utilizando transformações não lineares (redes neurais).
Pergunta ¹2 se com a ajuda de redes neurais multiníveis para criar um sistema de verificação. Por exemplo, pegue o gráfico de ontem e compare-o com todo o histórico deste par. E os resultados mostram o seguinte: o segmento coincide com o segmento do gráfico a 1m 10%, a m5 12%, a m15 40%, etc.
e então tudo abaixo de 50% é filtrado.
isso pode ser feito?
Pergunta ¹2 se com a ajuda de redes neurais multiníveis para criar um sistema de verificação. Por exemplo, pegue o gráfico de ontem e compare-o com todo o histórico deste par. E os resultados mostram o seguinte: o segmento coincide com o segmento do gráfico a 1m 10%, a m5 12%, a m15 40%, etc.
e depois filtra tudo abaixo de 50%.
isso pode ser feito?
Não precisamos de grades para esta tarefa. É mais fácil calcular a correlação.
Quero usar redes neurais para empobrecer vários sistemas comerciais em um só. Eu quero usar redes neurais para empobrecer vários sistemas comerciais em um só. por exemplo, há um sistema que ganha bem em uma tendência mas perde em um flat. depois há o oposto. depois há aqueles projetados para posições longas e assim por diante.
Por exemplo, se uma tendência começa, um bloco é desconectado, outro é acrescentado a ele. Como não conhecemos o futuro, podem ocorrer atrasos, e o terceiro bloco reage para compensar os atrasos.
Pergunta ¹2 se com a ajuda de redes neurais multiníveis para criar um sistema de verificação. Por exemplo, pegue o gráfico de ontem e compare-o com todo o histórico deste par. E os resultados mostram o seguinte: o segmento coincide com o segmento do gráfico a 1m 10%, a m5 12%, a m15 40%, etc.
e depois filtra tudo abaixo de 50%.
isso pode ser feito?
e tudo isso tem que se compensar mutuamente. e as redes neurais têm que verificar os sinais de cada bloco, procurar padrões. e controlar e aprender totalmente.
Um processador de 4 núcleos é suficiente para isso?
Você não precisa de redes neurais para isso.
Isto pode ser feito sem NS. No Excel, por exemplo, é calculada a medida euclidiana da distância entre um determinado segmento e todos - quaisquer outros - os outros segmentos. Em seguida, são selecionados os segmentos que são mais parecidos com o dado. O principal é lembrar de dimensionar os dados para não comparar, por exemplo, as flutuações de preços a 1,4 com as flutuações a 1,2.
Você não precisa de redes neurais para isso.