Поиск произвольного паттерна с помощью нейросети - 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
Да, математику знаю в пределах школьного курса. Однажды спросил учителя на уроке аналитической геометрии (та, что занимается функциями и осями координат), "если функция строит кривую на графике, то можно по кривой на графике выстроить функцию?" и получил однозначный ответ - "Нет. это невозможно.". Из этого, сделал вывод, что паттерны можно описать математически, но нельзя идентифицировать, потому что нельзя из значений получить формулу, которая их сгенерировала.
Может есть еще какие то математические инструменты. Расскажите если знаете.Чтобы точно и однозначно - нет. Но вообще есть средства получить функцию из произвольных данных. Называется "аппроксимация". Кроме того, что вообще любую функцию можно вогнать в середину данных, есть специальные функции, которые позволяют практически полностью повторить исходные данные - полиномы, ряды...
Между прочим уже давно существуют методы расчета любой функции через ряды Тэйлора, Маклорена.
Да, математику знаю в пределах школьного курса. Однажды спросил учителя на уроке аналитической геометрии (та, что занимается функциями и осями координат), "если функция строит кривую на графике, то можно по кривой на графике выстроить функцию?" и получил однозначный ответ - "Нет. это невозможно.". Из этого, сделал вывод, что паттерны можно описать математически, но нельзя идентифицировать, потому что нельзя из значений получить формулу, которая их сгенерировала.
Может есть еще какие то математические инструменты. Расскажите если знаете.Чтобы точно и однозначно - нет. Но вообще есть средства получить функцию из произвольных данных. Называется "аппроксимация". Кроме того, что вообще любую функцию можно вогнать в середину данных, есть специальные функции, которые позволяют практически полностью повторить исходные данные - полиномы, ряды...
Между прочим уже давно существуют методы расчета любой функции через ряды Тэйлора, Маклорена.
А чтобы "почти" точно то можно,*** Кстати это тоже задача МО, надо будет как нибудь попробовать набросать чото в этом духе, интересная задача.
2 Реter Konow: Я Вам бы посоветовал хотя бы по верхам с МО разобраться, чтобы не так сильно потешать народ, основы МО сможет понять любой кто умеет читать и считать, нужно только приложить некоторые усилия.
Кеша Рутов:
...
2 Реter Konow: Я Вам бы посоветовал хотя бы по верхам с МО разобраться, чтобы не так сильно потешать народ, основы МО сможет понять любой кто умеет читать и считать, нужно только приложить некоторые усилия.
Ну, так я и разбираюсь. Тут много потешаются, крестятся, и хлопают по лбу, но ответов нет... Сделать умное лицо и посмеяться, это не ответ.
В области в которой я разбираюсь, я всегда объясняю, и лишь потом посылаю читать.
1. Какие данные больше подходят для распознавания паттернов - OCHL или картинки? Есть или нет разницы?
2. Почему НС уже давно не используют для распознания паттернов в алготрейдинге? Где функции типа "bool Head_n_showlders()" работающая на НС и фиксирующая найденный паттерн?
Вы знаете?
Ну, так я и разбираюсь. Тут много потешаются, крестятся, и хлопают по лбу, но ответов нет... Сделать умное лицо и посмеяться, это не ответ.
В области в которой я разбираюсь, я всегда объясняю, и лишь потом посылаю читать.
1. Какие данные больше подходят для распознавания паттернов - OCHL или картинки? Есть или нет разницы?
2. Почему НС уже давно не используют для распознания паттернов в алготрейдинге? Где функции типа "bool Head_n_showlders()" работающая на НС и фиксирующая найденный паттерн?
Вы знаете?
1. Зависит от того, какого рода паттерны вы хотите найти. Желательно, чтобы формат данных, подаваемый для анализа, был максимально близко к предполагаемому множеству паттернов.
Например, для описания паттерна "голова-плечи" лучше использовать индикатор зигзаг, а точнее несколько, только с разными параметрами:
Видно, что описание паттерна очень похоже на индикатор Зигзаг. Но паттерны могут быть абсолютно разной природы, например, через разные индикаторы, их сочетание, их преобразованные значения и т.д.
2. Как писалось выше, есть более подходящие методы поиска паттернов.
Чем отдалённе паттерны от самих данных, тем сложнее их найти.
Ну, так я и разбираюсь. Тут много потешаются, крестятся, и хлопают по лбу, но ответов нет... Сделать умное лицо и посмеяться, это не ответ.
В области в которой я разбираюсь, я всегда объясняю, и лишь потом посылаю читать.
1. Какие данные больше подходят для распознавания паттернов - OCHL или картинки? Есть или нет разницы?
2. Почему НС уже давно не используют для распознания паттернов в алготрейдинге? Где функции типа "bool Head_n_showlders()" работающая на НС и фиксирующая найденный паттерн?
Вы знаете?
1 безусловно OCHL, но предобработанное например вейвлетами, на худой конец пачка индикаторов типа моментума или стохастика с геометрически растущим периодом.
2 конкретно ценовые паттерны проще искать "в лоб" скользящей свёрткой(перемножить и сложить) с эталоном, НС тут особо не нужны. НС и МО нужно когда не совсем понятно как из входа сделать выход, и МО само что то создаёт, некую модель, но к сожалению в довольно узких границах.
PS а вообще паттерны типа "голова-плечи" и тд на одном графике это ерунда, найти их просто, но они нифига не предсказывают.
1 безусловно OCHL, но предобработанное например вейвлетами, на худой конец пачка индикаторов типа моментума или стохастика с геометрически растущим периодом.
2 конкретно ценовые паттерны проще искать "в лоб" скользящей свёрткой(перемножить и сложить) с эталоном, НС тут особо не нужны. НС и МО нужно когда не совсем понятно как из входа сделать выход, и МО само что то создаёт, некую модель, но к сожалению в довольно узких границах.
PS а вообще паттерны типа "голова-плечи" и тд на одном графике это ерунда, найти их просто, но они нифига не предсказывают.
1. Зависит от того, какого рода паттерны вы хотите найти. Желательно, чтобы формат данных, подаваемый для анализа, был максимально близко к предполагаемому множеству паттернов.
Например, для описания паттерна "голова-плечи" лучше использовать индикатор зигзаг, а точнее несколько, только с разными параметрами:
Видно, что описание паттерна очень похоже на индикатор Зигзаг. Но паттерны могут быть абсолютно разной природы, например, через разные индикаторы, их сочетание, их преобразованные значения и т.д.
2. Как писалось выше, есть более подходящие методы поиска паттернов.
Чем отдалённе паттерны от самих данных, тем сложнее их найти.
Ясно. Благодарю. Буду изучать.
На самом деле. Вы сначала задайте себе вопрос как я смогу использовать полученный ответ от НС? Нужно ли его преобразовывать для принятия решения и т.д. И только тогда вы поймете что не важен сам патерн, а важна ракция рынка на его появление. И вот уже эту реакцию торговать. Иначе получается каша, а не ТС
Вот когда будет в ваших высказываниях хоть какая-то суть, вот тогда и буду ее выискивать. Если вы чего-то не в состоянии понять, не означает, что это ересь.
А куда вы уехали - очень хорошо видно - какие дикие выводы.
Нейросеть можно обучить классифицировать и каталогизировать образы, но исходя из какого критерия вероятности соотнесения того или иного образа к определенной категории каталога это будет происходить, вот в чём содержится вероятная ошибка любой нейросети.
Уже запомненные образы со временем будут приходить в отсев ухудшающимися результатами ответа на реакцию по ним, так успешность любой нейросети будет заключаться в сиюминутном содержании на борту её памяти именно того каталога образов, которые являются эффективными в сию секунду. Её расширенная база будет являться скорее минусом чем плюсом.