Литература. Нейронные сети. Генетические алгоритмы. Цифровая обработка сигналов. Математика, анализ. Статистика. - страница 8
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
Нейронные сети, генетические алгоритмы 107
Методы и алгоритмы оптимизации ---------44
Цифровая обработка сигналов -------------61
Математика и анализ ------------------------33
Статистика ------------------------------------42
Времяные ряды -------------------------------41
Программирование С++ ---------------------38
Финансы.
заголовок архива ----------------------------47
часть№1 --------------------------------------34
часть№2 --------------------------------------27
часть№3 --------------------------------------40
часть№4 --------------------------------------57
Литература по Statistica --------------------10
Литература по Maple ------------------------1
Любопытно, но по Maple скачали только 1 раз! На первом месте со значительным отрывом литература по сетям.
Интересно также, что по финансам скачено 4-я часть почти в 2 раза больше, чем 2-я, хотя архив распаковать невозможно не имея всех частей одновременно.
Интересует мнение коллег о дипломной работе ученика Лиховидова.
Прочёл дипломную работу. Любопытный подход предлагает студент: обучать НС по сигналам индикатора идеального входа,по сути зиг-зага. Никто не пробовал? Вдруг оно работает?
Прочёл дипломную работу. Любопытный подход предлагает студент: обучать НС по сигналам индикатора идеального входа,
по сути зиг-зага. Никто не пробовал? Вдруг оно работает?
Это не оригинальная и к тому же бесперспективная идея автора. Он не первый, кому пришло это в голову.
В этой работе есть гораздо более интересные новаторские высказывания, о чем практически никто никогда из исследователей NN не пишут.
Это не оригинальная и к тому же бесперспективная идея автора.
А в чём если не секрет бесперспективность? НС перетренированная получается или закономерности не поворяются на OOS?
Открыть позицию на вершине ZZ означает совершить нечто парадоксальное. Это означало бы знание, что эта вершина максимальна/минимальна по сравнению с будущими вершинами!
Нет НИКАКОЙ информации в каждый момент времени о том, что именно на этом баре будет вершина ZZ, а значит, этому невозможно обучить сеть. Это всего лишь "точка" в потоке информации.
Именно поэтому, хотя это и не очевидно, не удавалось раньше и не удастся в будущем прогнозировать цену на бар/бары вперед.
Нейронные сети нужно обучать на вероятные области цены, а не на конкретные её значения.
Вообще, ни то ни другое.
Открыть позицию на вершине ZZ означает совершить нечто парадоксальное. Это означало бы знание, что эта вершина максимальна/минимальна по сравнению с будущими вершинами!
Нет НИКАКОЙ информации в каждый момент времени о том, что именно на этом баре будет вершина ZZ, а значит, этому невозможно обучить сеть. Это всего лишь "точка" в потоке информации.
Именно поэтому, хотя это и не очевидно, не удавалось раньше и не удастся в будущем прогнозировать цену на бар/бары вперед.
Нейронные сети нужно обучать на вероятные области цены, а не на конкретные её значения.
Именно так и торгуют трейдеры (успешные) с помощью биологических сетей. А так как вероятные области меняются, то и не работают поэтому ТС с фиксированными стоп-ордерами (что основанные на NN, что основанные на классических индикаторах)
Бейко И.В. и др. - Методы и алгоритмы решения задач оптимизации.1983.djvu
Вуколов Э.А. Основы статистического анализа в Statistica и Excel.djvu
Куприенко Н.В. - Статистика. Методы анализа распределений. Выборочное наблюдение - 2009.pdf
Цирлин А.М. Методы оптимизации в необратимой термодинамике и микроэкономике.pdf
Шарапов В.Г. Руководство по решению задач по курсу Вариационное исчисление и методы оптимизации.pdf