Se existe um processo cuja análise de uma parte não permite prever a próxima parte. - página 12
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Se você estiver firmemente na grade, procure um algoritmo rápido que precede o lento. Imho, é claro :)
O que você acha, é o mérito da grade ou do algoritmo de aprendizagem?
Olá!
A vida não pode ser prevista de tal forma que se ganhe dinheiro com essa previsão.
Mas: "Você não pode vender inspiração, mas você pode vender um manuscrito" :)
Se você estiver firmemente plantado em redes - procure um algoritmo rápido, que precede um algoritmo lento. Imho, é claro :)
Erm... ahhh.... ooo..... explique um pouco, por favor. Parece mais do que fundamental. Mas não muito claro. Adoro os algoritmos de velocidade, disposto a pesquisar, mas não entendo onde. Não tome isso como uma provocação, estou falando sério.
O princípio da máxima liberdade de escolha para um algoritmo rápido. Cada passo a ser dado, permitindo a máxima liberdade para escolher a direção do próximo passo.
Primeiro aplicado à engenharia elétrica (teoria da máquina elétrica). Aqui está o autor: http://www.uni-dubna.ru/departments/sustainable_development/Portal/Nauch_trudy_kafedry/Osnov_trudy/Kron/
Não é fácil, é claro ... mas também não muito simples :)
2. ГСЧ, как впрочем и СЧ, прогнозируется - зная предыдущий участок можно с определённой степенью точности прогнозировать значение на окончании следующего участка (числа не могут топтаться достаточно долго около одного значения - иначе это уже не будет являться рядом СЧ).
Mischek2:
Brincadeira ? Provocação ? ))Foi assim que aconteceu.
Levou 10.000 números gerados aleatoriamente: -1,0,1. É como se o preço tivesse diminuído/estadia_em_local/aumento.
Para cada -1,0,1 eu pego mais 3 números gerados aleatoriamente na faixa [-1,0;1,0] e os alimento para a rede neural, respectivamente, a rede deve produzir três sinais de saída -1,0,1. Se a resposta estiver correta, então +1, se estiver incorreta, então -1 à soma das respostas, a soma das respostas é o FF para treinamento, que, é claro, eu maximizo.
Isto é para treinamento. No caso de comércio virtual, se a matriz der -1 ou 1, eu ganho na compra ou venda, respectivamente, mas se a matriz der 0, eu ganho 0.
Portanto, acrescentei uma espécie de "Zero", só que é um zero do meu lado. Conclusão - MO positivo na predição de séries aleatórias!
Olhando para a ousada linha azul - como você pode ver, ela está se rastejando! - é um aumento do saldo virtual, se uma perda, então -1, se um lucro, então 1, se 0, então 0.
Qualquer pessoa pode repetir este hocus pocus. E, portanto, aplicá-lo no comércio real. :)
Eu fiz isso.
Levou 10.000 gerados aleatoriamente
Talvez a geração pseudo-aleatória fosse mais correta.
É assim que funciona com as citações também?
Parece que a grade se lembrou da tabela do gerador aleatório.
1. Pseudo gerado aleatoriamente seria provavelmente mais correto.
2. É assim que funciona com as citações também?
3. A grade parece lembrar a tabela do gerador aleatório.
1. Sim. Correto.
2. Fica ainda melhor. Experimentem, camaradas, experimentem. O único fator agravante para o MO é a propagação, portanto, não se pode fazer isso na ata. A partir da M10 está tudo bem.
3. 7 neurônios ocultos memorizaram/"aprenderam" a tabela aleatória? - Então a rede internalizou o algoritmo do gerador? - é impossível. O período do oscilador está bem além de 10000.
1. Sim. Correto.
2. Melhor ainda. Experimentem, camaradas, experimentem. O único fator agravante no MO é a propagação, por isso você não será capaz de fazer tais ondas em minutos. A partir da M10 serve.
3. 7 neurônios ocultos memorizaram/"aprenderam" a tabela aleatória? - Então a rede internalizou o algoritmo do gerador? - é impossível. O período de geração está muito além de 10000.
Este é um resultado interessante. Poderia elaborar sobre a grelha?
1. Quantas camadas existem? Entendi que existe apenas uma camada oculta com 7 neurônios. Isso é correto?
2. Quais são os resultados desses neurônios sendo alimentados? -1, 0, +1 mudanças no preço?
3. Quantas entradas?
4. Qual é a função de transferência do neurônio oculto?
5. Como a rede é treinada? Por genética?
6. Quantas barras na amostra treinada?
7. O resultado mostrado é o que - um teste prospectivo?
8. Como foram gerados os números aleatórios? Mersenne twister mt19937? Se não, então tente este gerador e definitivamente um teste de avanço. Será muito interessante comparar os resultados.
Resultado interessante. Poderia, por favor, elaborar na rede.
1. Quantas camadas? Entendo que existe apenas uma camada oculta com 7 neurônios. Isso é correto?
2. Quais são os resultados desses neurônios sendo alimentados? -1, 0, +1 mudanças no preço?
3. Quantas entradas?
4. Qual é a função de transferência do neurônio oculto?
5. Como a rede é treinada? Por genética?
6. Quantas barras na amostra treinada?
7. O resultado mostrado é o que - um teste prospectivo?
8. Como foram gerados os números aleatórios? Mersenne twister mt19937? Se não, então tente este gerador e definitivamente um teste de avanço. Será muito interessante comparar os resultados.
1. 3 camadas, 3-7-1: 3 neurônios de entrada, 7 em latente, 1 em saída.
2. A entrada são 3 números PCF na faixa de -1,0 ... 1.0
3. 3.
4. O sigmóide é simétrico em relação ao 0.
5. Genética própria.
6. 10000.
7. Lote. Mas, como muitas pessoas aqui afirmam, não se pode prever o acaso, não se pode ser treinado e não se pode fazer nada com ele. Como é assim, não faz diferença se é oos ou amostras. Mas, por diversão, podemos criar oos.
8. Os IFs foram gerados pelo gerador MT5 embutido (dizem que é nativo C++).
De qualquer forma, meu argumento é que os preços reais contêm mais informações do que os VARs. O que significa apenas uma coisa.
ZZY Aqui estão as "barras" OOS 10000 para o futuro.
ZZZY Devo fazer uma observação - exijo reconhecer meus métodos como anti-científicos e também alertar sobre os altos riscos nas negociações nos mercados financeiros.
ZZZI O ZZZI anterior não é endereçado a Vladimir.
7. Exemplo de trama. Mas, como muitas pessoas aqui afirmam, não se pode prever, não se pode treinar e não se pode fazer com nada. E se for assim, então oos ou amostra não faz diferença. Mas, por diversão, você pode fazer oos.