Нейросеть для чайников - страница 2
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
Да лаааадно тебе, "убогая".
Вполне себе годная.
Искусственная НС с биологической ничего общего не имеют кроме названия ну и общей формы, типа что могли воспроизвести то и воспроизвели :)
На правах преподавателя попробую объяснить для чайника.........
Нейросеть отличается от всего прочего тем, что может самостоятельно искать зависимости между входными данными и выходной.
Представите схематично шарик внутри которого находится формула или полином (что такое полином почитайте отдельно), с одной стороны у него входы, с другой выход. Предположим мы подали на вход какие то значения, то на выходе мы получим резальтат расчёта этого полинома (полином это многопараметрическая формула с бесконечным набором параметров и т.д.). Другими словами вы вставили в эту формулу значение наших входов и посчитали чему будет равняться результат этой формулы. Но что самое интересное, так это то что мы можем обучить эту формулу подавая заранее известный нам результат вход-выход и менять коэфиценты этого полинома до тех пор пока результат не будет правильным. Пока каждому входу будет соотвествовать требуемый нам выход. Это называется обучением. Поиск коэфицентов при которых обучающая выборка, состоящая из множества данных вход-выход, не будет выучина полностью........ Преимущество данного метода очевидно. НС ищет скрытые зависимости в обучаемых данных.
НС полезна тогда когда нет возможности выявить зависимость между данными, ведь чтобы что то оптимизировать нужно знать как это делать, алгоритм оптимизации и т.д.
В случае с Вашим примером
Оптимизатор подберёт параметры индикаторов с заданным шагом, а НС подберёт ещё и веса этих индикаторов, Вы вот например в этом примере как решили дать индикатору вес???? в продолжении.....
А почему именно такой, а не такой???? Откуда Вы узнали что вес этого индикатора именно такой???? Вот именно тут и пригождается НС, ответить на вопрос в условиях неопределённости. В процессе обучения НС с входными данными из Ваших индикаторов. Каждому индикатору будет назначен его Вес, в соотвествии с этим самым годичным участком....
Вообщем как то так.....
Искусственная НС с биологической ничего общего не имеют кроме названия ну и общей формы, типа что могли воспроизвести то и воспроизвели :)
А вот тут с Вами не согласен, искусственный нейрон, это математическая модель биологического нейрона..... Как то так....
А вот тут с Вами не согласен, искусственный нейрон, это математическая модель биологического нейрона..... Как то так....
Это попытка скопировать ) но там не учтена очень важная особенность - синапсы между нейронами постоянно перестраиваются, в отличие от математических моделей. И сам мат нейрон слишком просто устроен, прям ну очень просто. Да, это просто модель. Если взять спинной мозг или просто нейроны в нервах - то да, их можно смоделировать для передачи сигналов к органам. Но нас то интересует некое подобие интеллекта и мыслительной деятельности.. а вот там все совсем по другому
На правах преподавателя попробую объяснить для чайника.........
Нейросеть отличается от всего прочего тем, что может самостоятельно искать зависимости между входными данными и выходной.
Представите схематично шарик внутри которого находится формула или полином (что такое полином почитайте отдельно), с одной стороны у него входы, с другой выход. Предположим мы подали на вход какие то значения, то на выходе мы получим резальтат расчёта этого полинома (полином это многопараметрическая формула с бесконечным набором параметров и т.д.). Другими словами вы вставили в эту формулу значение наших входов и посчитали чему будет равняться результат этой формулы. Но что самое интересное, так это то что мы можем обучить эту формулу подавая заранее известный нам результат вход-выход и менять коэфиценты этого полинома до тех пор пока результат не будет правильным. Пока каждому входу будет соотвествовать требуемый нам выход. Это называется обучением. Поиск коэфицентов при которых обучающая выборка, состоящая из множества данных вход-выход, не будет выучина полностью........ Преимущество данного метода очевидно. НС ищет скрытые зависимости в обучаемых данных.
НС полезна тогда когда нет возможности выявить зависимость между данными, ведь чтобы что то оптимизировать нужно знать как это делать, алгоритм оптимизации и т.д.
В случае с Вашим примером
Оптимизатор подберёт параметры индикаторов с заданным шагом, а НС подберёт ещё и веса этих индикаторов, Вы вот например в этом примере как решили дать индикатору вес???? в продолжении.....
А почему именно такой, а не такой???? Откуда Вы узнали что вес этого индикатора именно такой???? Вот именно тут и пригождается НС, ответить на вопрос в условиях неопределённости. В процессе обучения НС с входными данными из Ваших индикаторов. Каждому индикатору будет назначен его Вес, в соотвествии с этим самым годичным участком....
Вообщем как то так.....
Вот мы подгоняем параметры при оптимизации, чтобы сделка закрылась в плюсе. Закрылась в плюсе - параметр верный. Закрылись 100 из 100 сделок в плюс - параметр верный. Обычная подборка вроде как.
Вы говорите, что в нейросети мы подгоняем значения весов... или я что-то не понял. Та же подгонка, только эпичная
Та же подгонка, только эпичная
да
Так это же было объяснение "Для чайников" что такое нейрон в принципе, понятное дело что сейчас куча топологий, алгоритмов обучения, адаптивные сети и т.д.
И процесс обучения не просто так, там есть свои сложности и ахилесовы пяты. Это же я так.... чтоб понять суть нейрона....
А вот подгонка это или нет, за это уже отвечает не НС, а ИИ. То есть как правило вокруг НС создаётся среда, которая подготавливает данные, проводит обучение, контролирует переобученность и т.д.
На самом деле сеть нужно тренировать не учить данные (тогда происходит подгонка), а обобщать данные. То есть на представленных данных видеть общую картину происходящего.
Другими словами работая на 5 минутках и подавая тренды именно этого ТФ, НС видит тренды 15 минуток. Как то так....
Почему ещё интерес возник,
Звезда Форекса стран СНГ, "Добрый день, уважаемый подписчик!", "Прочитай это ещё раз!" и "Я не стал изобретать название и назвал просто - в честь меня!" — Станислав Чувашов совершил прорыв в области нейросетевого программирования и создал сову, которая зарабатывает сикстилиарды долларов на протяжении последних 17 лет по семи валютным парам.
Вот результат тестирования одной из пар
Скачал я как-то этот сов, там куча всяких библиотек, гиперзащита/установка драйвера при запуске терминала, отправка данных советника в режиме реального времени в свой личных кабинет и в техподдержку, короче вообще сервис
Почему ещё интерес возник,
Звезда Форекса стран СНГ, "Добрый день, уважаемый подписчик!", "Прочитай это ещё раз!" и "Я не стал изобретать название и назвал просто - в честь меня!" — Станислав Чувашов совершил прорыв в области нейросетевого программирования и создал сову, которая зарабатывает сикстилиарды долларов на протяжении последних 17 лет по семи валютным парам.
Вот результат тестирования одной из пар
Отчёт так себе.... Обычно такие отчёты делаются одним лотом, а у него я так понимаю идёт не равный лот. Это раз....
Отчёт так себе.... Обычно такие отчёты делаются одним лотом, а у него я так понимаю идёт не равный лот. Это раз....
Пониженный риск
Там всякие карточки для нейронной сети,которые админы обновляют каждый месяц. Создание портфелей и прочее. На мой запрос добавить брокеров с низком спредом - молчит. Да и меня там в игнор, помоему добавили, на его стене мои посты не постит
А в настройках советника какие-то надписи "Сеть 1, Сеть 2", затем буквы с разными переменными.
Вот мне и интересно, это реально нейронная сеть и стоит ли заморачиваться, углубляясь в эту тему