Neuroprevisão das séries financeiras (com base em um artigo) - página 4
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Você acha que em uma tendência, duas varinhas darão o mesmo resultado? Você já tentou prever a direção do movimento de preços um dia à frente com um dab? O resultado será 50/50 (máximo, 40/60) em uma amostra de pelo menos 150 dias, seja ela de tendência ou plana. Entendo que, se mantivermos o acordo de crossover para crossover, em uma tendência. Estamos falando de outra coisa no artigo.
PS: Se eu estiver errado, atire uma pedra em mim. Não é o primeiro dia de casamento em mim.
Eu estava escrevendo sobre os mesmos dados sobre os quais a pesquisa foi feita no papel.
Eu também não, embora, como usuário, tenha sido íntimo das redes neurais por vários anos.
Não se trata disso. Dizer simplesmente que "esta é uma tendência" não é correto neste contexto. E prever a cor do castiçal um passo à frente com quase 100% de probabilidade é, em minha opinião, quase fantástico. Mas onde está a crítica construtiva do artigo? Ou não há dados suficientes para críticas? Ou talvez o autor do artigo tenha enganado a todos, até mesmo seu estimado cientista.
A propósito, você deve pelo menos ler o artigo. Ali, além de resultados fantásticos, são utilizadas técnicas interessantes. Eu mesmo não experimentei muitos deles.
Que tipo de crítica construtiva é necessária se for um trabalho de nível diplomático, ou seja, não uma pesquisa científica, como em uma tese de doutorado, mas uma demonstração da capacidade do estudante de aplicar redes neurais e lógica difusa.
Não há necessidade de enganar ninguém, os próprios chefes de diplomas vão em frente, tudo deve parecer bonito, mas todos sabem que este não é o propósito da tese. Os conferencistas do comitê apenas sentam e sorriem silenciosamente, ouvindo a parte sobre a eficiência econômica (e outras) do projeto.
Não me importa o que ninguém prevê, confesso que ainda nem li o artigo.
Bem, vá lê-lo primeiro.
O texto mostra claramente que o autor não é amador e pode bem distinguir entre treinamento e validação cruzada de amostras e testes.
Que tipo de crítica construtiva é necessária se for um trabalho de nível de tese, ou seja, não de pesquisa científica, como em uma tese de doutorado, mas de demonstração da capacidade do estudante de aplicar redes neurais e lógica difusa.
Não há necessidade de enganar ninguém, os próprios supervisores do diploma vão em frente, tudo tem que parecer bonito, mas todos sabem que este não é o propósito da tese. Os professores do comitê apenas sentam e sorriem silenciosamente, ouvindo a parte sobre a eficiência econômica (e outras) do projeto.
Estou vendo. Talvez. Portanto, uma explicação é um ajuste apertado: o terreno de teste é total ou parcialmente o mesmo que o terreno de treinamento. Acho uma mentira descarada demais para um estudante basicamente sábio (você pode ver pelo artigo) e também uma cópia da dissertação é aceita para publicação em um portal acadêmico. Quem entre os entusiastas da rede neural não reconheceria tal mentira? IMHO.
Eu não entendo sua posição, você acha que este trabalho mostra resultados confiáveis? Você acha que isso é possível?
Bem, se você considerar o treinamento da rede com o resultado "igual ao de ontem" como sendo confiável.... Eu pessoalmente não....
Não li o artigo, não estou interessado em NS (não mais), mas em algum momento - arrependo-me, estudei-o. Tenho uma fórmula longa e estou usando-a para fazer uma previsão para o pedaço de dados, que não alimentei em treinamento (sou tão esperto, é claro). A fórmula é escrita em yoexcel e depois de arrastá-la até o final dos dados, recebo uma "previsão". Em seguida, em uma coluna separada, a diferença com o fato e.... totalmente assustador - 98% correspondem!!!! A diferença não é mais do que alguns pontos!!! Passei alguns dias com os olhos ávidos nos resultados. Eu o ensinava desta maneira e que, dando-lhe mais dados ou menos... Eu sabia com meu cérebro que não poderia ser por definição, mas como é que os números não caíram abaixo dos 90%?!
Quando esfriei, claro que entendi: a fórmula calculou inteligentemente não mais do que alguns pontos de "adição" ao resultado anterior. Depois disso (essa RA eu mesmo) para "modelagem mais precisa" eu tomei o valor real em vez do previsto - como na vida real eu vou obter uma citação real e prever novamente a partir dela :)))))))))))))
....
Quem não adivinhou - a próxima previsão novamente acrescenta meio ponto ao valor real anterior, e ainda assim em que direção - o próximo fato novamente "corrigiu a previsão" e novamente mais 1-2 pontos da fórmula.... Como resultado, a previsão flutuou em torno do fato não se afastou dele, dando 98% de loucura.
Quando parei de substituir o fato e comecei a tomar o preço "previsto" anterior - recebi uma linha um pouco trêmula, mas praticamente reta, que foi, como você entende, a lugar nenhum :))))
Só no caso de eu perguntar a todos que querem me convencer de que eu "simplesmente não sei cozinhar gatos" e que NS é capaz de fazer previsões - não perca seu tempo (não estou interessado nesta pergunta de forma alguma). Escrevi para aqueles que, como eu, ainda estão fascinados por previsões 100% precisas - lembre-se da frase: "Posso sentir que estou sendo fodido, mas não consigo ver onde". Procure não pela confirmação da ficção, mas por sua refutação. Se você não o encontrar - você será apontado de forma bastante dura pelo depósito sendo drenado por sua rede ou por muito tempo perdido no "treinamento" NS.
Bem, se você considerar o treinamento da rede com o resultado "igual ao de ontem" confiável.... Eu pessoalmente não....
Eu não entendo. Se eu fizer... então o quê?
O que significa "exatamente como ontem", é algum tipo de termo especial para alguns adeptos especiais de redes neurais? Eu não pertenço a esses adeptos, não entendo o significado dessa frase. Desculpe. Em resumo, não está claro o que você quer dizer. Mas o fato de que você acha que os resultados não são confiáveis é claro. E você sabe, eu também acho que eles não são confiáveis e já escrevi sobre isso mais de uma vez neste tópico.
Não li o artigo, não estou interessado em NS (não mais), mas em algum momento - arrependo-me, estudei-o. Tenho uma fórmula longa e a usei para fazer uma previsão para o dado, que não alimentei para o treinamento (sou esperto assim). A fórmula é escrita em yoexcel e depois de arrastá-la até o final dos dados, recebo uma "previsão". Em seguida, em uma coluna separada, a diferença com o fato e.... totalmente assustador - 98% correspondem!!!! A diferença não é mais do que alguns pontos!!! Passei alguns dias com os olhos ávidos nos resultados. Eu o estava ensinando desta maneira e que, dando-lhe mais dados ou menos... Eu sabia com meu cérebro que não poderia ser por definição, mas como é que os números não caíram abaixo dos 90%?!
Quando esfriei, claro que entendi: a fórmula calculou inteligentemente não mais do que alguns pontos de "adição" ao resultado anterior. Depois disso (essa RA eu mesmo) para "modelagem mais precisa" eu tomei o valor real em vez do previsto - como na vida real eu vou obter uma citação real e prever novamente a partir dela :)))))))))))))
....
Quem não adivinhou - a próxima previsão novamente acrescenta meio ponto ao valor real anterior, e ainda assim em que direção - o próximo fato novamente "corrigiu a previsão" e novamente mais 1-2 pontos da fórmula.... Como resultado, a previsão flutuou em torno do fato não se afastou dele, dando 98% de loucura.
Quando parei de substituir o fato e comecei a tomar o preço "previsto" anterior - recebi uma linha um pouco trêmula, mas praticamente reta, que foi, como você entende, a lugar nenhum :))))
Só no caso de eu perguntar a todos que querem me convencer de que eu "simplesmente não sei cozinhar gatos" e que NS é capaz de fazer previsões - não perca seu tempo (não estou interessado nesta pergunta de forma alguma). Escrevi para aqueles que, como eu, ainda estão fascinados por previsões 100% precisas - lembre-se da frase: "Posso sentir que estou sendo fodido, mas não consigo ver onde". Procure não pela confirmação da ficção, mas por sua refutação. Se você não o encontrar - você será apontado de forma bastante dura pelo depósito sendo drenado por sua rede ou por muito tempo perdido no "treinamento" NS.
O que você descreveu é chamado de "turno", não sei quem inventou o nome, mas a essência está correta. Se você aplicar NS a cotações brutas e tentar aproximar a função um passo adiante (isto é, prever o valor futuro do preço), então você receberá o último valor de preço conhecido + 1-2 pontos e você terá um acerto de 50/50 na direção do preço. Tudo isso provavelmente já passou, mas agora é mais interessante).
Eu não entendo. Se eu... então o quê?
O que significa "exatamente como ontem", é algum tipo de termo especial para alguns adeptos especiais de redes neurais? Eu não pertenço a esses adeptos, não entendo o significado dessa frase. Desculpe. Em resumo, não está claro o que você quer dizer. Mas o fato de que você acha que os resultados não são confiáveis é claro. E você sabe, eu também os acho pouco confiáveis e já escrevi sobre isso mais de uma vez neste tópico.
Na verdade, é um excesso de treinamento. Estou surpreso que você não saiba disso. A sabedoria convencional é que uma rede é super-treinada quando começa a funcionar como ontem. Ou seja, não destaca pontos-chave na entrada, mas começa a produzir o mesmo sinal de ontem.....
...e depois fica mais interessante.
O que pode ser interessante sobre isso (além da tarefa de treinar seu cérebro)?
Nenhum NS pode trabalhar sem reciclagem (no sentido de aprender com novos dados). O mercado está mudando e a rede tem que aprender. A pergunta é: quando começamos o novo treinamento? ;)
E então, o que você pode "consertar" na grade quando ela "quebra", mudar as camadas e o número de neurônios, outra função de transferência.... Mas você nunca saberá exatamente o que e como e onde mudar. Enquanto você não ajustar a malha ao novo mercado, ela não vai funcionar. É o mesmo que se ( Price == Pergunte ) e veja que Ask = 1,2345, enquanto o Price acaba sendo 1,23449999999 por alguma razão.
Agora imagine sua conversa com um possível investidor que lhe pergunta: "o que você vai fazer quando ele parar de ganhar"? Adivinhe qual resposta ele gosta mais?
Se o mercado não tiver mudado até aquele momento, eu começarei a treinar NS novamente e quando ele aprender, eu o devolverei ao lucro (se o mercado não mudar novamente até aquele momento).
2) Colocarei um selo de depuração nele, encontrarei um erro e corrigi-lo-ei
Então, se você estiver "sem interesse" - você é bem-vindo a fazê-lo, mas se você estiver ganhando dinheiro? ;)