Статистика, как способ заглянуть в будущее! - страница 17
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Есть. Я вам их уже приводил несколько раз и не буду повторяться. Если вы их не видите или не хотите видить, то я вам ничем не могу помочь.
Поймите, вам тут никто ничего не доказывает и не обязан этого делать. Вы попросили объяснить вам, я попытался, но вы не поняли. Увы, не все так просто в этом жестоком мире. Не все дается с наскока, нужно иметь определенную базу знаний.
Есть. Я вам их уже приводил несколько раз и не буду повторяться. Если вы их не видите или не хотите видить, то я вам ничем не могу помочь.
Поймите, вам тут никто ничего не доказывает и не обязан этого делать. Вы попросили объяснить вам, я попытался, но вы не поняли. Увы, не все так просто в этом жестоком мире. Не все дается с наскока, нужно иметь определенную базу знаний.
И что, вам удалось не с наскока и, имея определенную базу знаний, предсказать цену в рамках Теории динамических систем?
Моё мнение построение хорошей ТС невозможно без прогноза, пусть он будет не с вероятностью 1, а допустим 0.62, это значит, что я входя в рынок со SL=TР в 62 сделках из 100 получаю гарантированно прибыль.
Нельзя без прогноза, иначе это как в омут с головой.
либо автор расширил понятие прогноза до космических высот и тогда все что делает трейдер на рынке является его прогнозом, но тогда на прогнозе основаны и плохие ТС тоже, либо сузил это понятие до индикаторных систем, но тогда хорошие ТС возможны и без прогноза, думал, думал как назвать неиндикаторные системы без начального прогноза и придумал - СИММЕТРИЧНЫЕ))), а может у них есть уже название??? вообще кто-нибудь классифицировал МТС по свойствам?
И что, вам удалось не с наскока и, имея определенную базу знаний, предсказать цену в рамках Теории динамических систем?
Если я отвечу "да", вы будете требовать показать вам доказательства до тех пор, пока я не отрекусь от постов на этом форуме вообще :) Поэтому я отвечу "нет".
Если я отвечу "да", вы будете требовать показать вам доказательства до тех пор, пока я не отрекусь от постов на этом форуме вообще :) Поэтому я отвечу "нет".
Ваша рационализация про "что ответить"- это всего лишь подкрепление, помогающее вам признать правду - ни у вас, ни у кого на этом форуме, ни у Анищенко, ни отцов основателей нет положительных результатов по прогнозу цены. Таков жестокий мир - кто не умеет думать, тот гребет как курица все подряд в надежде найти зерно. А всего-то надо было прочитать об ограничениях применения Теории динамических систем, чтобы не гребсти заведомо бестолку.
Если так, то я первый выкину на помойку все свои наработки по НС и запишусь в ученики к Prival-у! Прям щас (ну, или почти, щас) начну перечитывать ветку про Потоки в Форексе и воять фильтр Кальмана.
Жаль только, что мне скорее всего не придётся этого делать. И причины,я надеюсь, скоро станут ясны.
Не нужно противопоставлять линейную регрессию и нейронные сети, каждый из методов имеет свои достоинства и недостатки. Например, нейросети дают более сглаженную модель сигнала и с лучшими фазовыми характеристиками, меньше запаздывание на 1 – 2 бара при прогнозе, но линейная регрессия дает более стабильный сигнал далеко за пределами обучения. На рисунках пример моделирования по одним и тем же исходным данным с помощью нейросетей и линейной регрессии. Диапазон котировок для обучения моделей взят с 20 мая до 10 июня, диапазон колебания курса в этом интервале был от 1.54 до 1.6 . Желтый и розовый сигнал – нейросети обученные на одних входных данных, но для разных целевых функций, красный и синий – линейная регрессия, обученные на тех же данных и для тех же целевых функций, что и нейросети, т.е. желтый и красный для одной целевой функции, розовый и синий, соответственно, для другой. На рис.1 представлены графики внутри диапазона на котором происходило обучение. На рис.2 – графики за пределами диапазона обучения, как видно на рис.2, с 8 августа модели на нейросетях начали давать большую погрешность, т.е. обучения хватило только на 2 месяца, т.к. курс опустился ниже 1.52, при том, что нижняя граница в обучающей выботке была 1.54. На рис.3 представлены графики с котировками до 13 октября, видно, что модели на нейросетях показывают сильные искажения, притом, что модели на основе линейной регрессии сохранили свою стабильность без переобучения при сильно изменившемся рынке. Я комбинирую и нейросети и линейную регрессии, ослабляя недостатки каждого из методов и усиливая их достоинства.
Не нужно противопоставлять линейную регрессию и нейронные сети, каждый из методов имеет свои достоинства и недостатки.
Да разве-же я с вами спорю?
Конечно сравнение методов нужно проводить в контексте поставленной задачи. Для меня, например, актуален прогноз на один шаг вперёд с прогнозом на каждом шаге. В такой постановке, НС, пожалуй, вне конкуренции.
Представленные вами данные любопытны. К сожалению, качество картинок не отличное, и что либо разглядеть на них трудно или вобще невозможно. Если есть возможность, приведите первую треть второго рис. в увеличенном масштабе - хочется разглядеть качество мувингов в области близкой к границе последней оптимизации НС. Можно, так же, представить данные в более информативной форме - в виде прогнозного облака в координатах приращений цены и мувинга (см. 3 стр. этого топика).
К сожалению, качество картинок не отличное, и что либо разглядеть на них трудно или вобще невозможно.
На картинки можно кликать, тогда они будут показаны в исходном масштабе.
У меня вопрос к Pilligrim'у: что является входным вектором для данных моделей и что является выходом? Без этих данных эти рисунки ни о чем не говорят.
На картинки можно кликать, тогда они будут показаны в исходном масштабе.
Нет, не впечатляет. Пусть перерисует.