Nöral ağlar. Uzmanlar için sorular. - sayfa 3

 

Sinir ağları ile deneylere devam ediyorum ve e .... umutsuzluğa geliyorum) Anlamıyorum, ya “aptal”lar ya da hala) öyle olduğumu gerçekten ummak istiyorum. Her şeyi istatistikte yaptığımı hatırlatmama izin verin. Bu konuda umutsuzluğa düştüm. Izgaraya iki satır verdim, aralarındaki korelasyon (yönünde, genlikte değil) = %100, görsel olarak aynı ve fiyat aralığı da yaklaşık olarak eşit. Ondan sonra, bir satırda bir EMA kurdum, ancak ilk çubuktan sonuncuya değil, sondan birinciye, yani. önce EMA, sonra fiyat gelir. Sağ kuyruğu (ema'nın değerlerini oluşturduğu grafiğin sonu) kestim ve ızgaraya, 1. satır, 2. satır ve 1. satırdaki EMA'yı temel alarak, EMA'nın nerede olacağını (ile birlikte) bana söyleme görevini verdim. aynı dönem) 2. satırda 2-005e doğruluk elde ettim. Fena değil gibi görünüyor (hatta çok havalı), ancak bir sütunda sayılması bile gerekmeyen en basit formülle yalnızca aynı doğruluk elde edilebilir)))) Ek olarak, öngörülen EMA bütündü eğri ve bardan bara uzaklaştı. Diams .... Lord profesyoneller, neyi yanlış yapıyorum? Aslında bu görevin grid için pek çok ipucu var ve bir tahminden bahsetmiyoruz bile. Sıradan ve basit formüller, şebekenin sonucunu tekrarlar ve hatta daha da iyidir, ancak o kadar aptallar ki, ağların prensipte ne yapabileceği anlaşılmaz hale geliyor? Ağları nasıl yapılandıracağımı ve yanlış bir şeyi nasıl paylaşacağımı tam olarak anlamadığıma gerçekten inanmak istiyorum. resim ekliyorum

Ağın görevi, birinci ve ikinci sıranın tüm kapanışlarını ve ayrıca birinci sıradaki EMA'yı bilerek ikinci resimden EMA'yı alma görevine sahipti. EMA ters yöne gidiyor (konu buydu)

 
LeoV писал(а) >>

Katılıyorum, ancak maksimum kâr için savaşıyoruz. Ve burada minimum hata bize maksimum karı vermez. Eh, en azından bunun kanıtını kendim bulamadım...

Hangi hatayı hesaplıyorsunuz? RMS?
 

Belki yanılıyorum .... Ağ için başka girdiler aramanız gerektiğini düşünüyorum. Girdilerin tekrarlanabilirliği iyi değildir.

Kaç katman ve nöron sayısı?

 
mrstock писал(а) >>

1) ACC örneğinde olduğu gibi, dinamikleri varsa, sinir ağının işlevi geri yükleyemeyeceğini doğru anladım mı, hesaplama için gerekli tüm verilere sahip olsam bile, çünkü formül, LVSS veya EMA durumunda olduğu gibi katı bir şekilde statik ise, o zaman sorun yoktur.

2) Eğer yanılıyorsam, hangi ağlar kullanılmalıdır? Ve istatistiklerde MLP kullandı.

3) Otomatik ağ ve ağın kendi e…. tasarım, eğer söyleyebilirsem, temelde büyük bir fark yoktur. Gerçekten öyle mi?

4) Finansal piyasalarda, özellikle de tanımladığım görev için hangi ağları ve hangi programları önerirsiniz, yani. bilinen tüm verilerden değerleri kurtarın.

Saygılarımla, mrstock

1. ACC'nin en yavaş MA'sının periyodundan 10 kat daha fazla giriş olmalıdır. EMA'nın değeri genellikle "Periyot" parametresinden on kat daha fazla olan çubuk sayısına bağlıdır. EMA tekrarı için, doğrusal transfer fonksiyonuna sahip tek bir nöron en uygunudur. ACC için, büyük olasılıkla, başka bir katmana ihtiyaç vardır, bir katman ve hatta daha fazlası, bu nedenle bir nöron yeterli değildir.
2. Bu en zor olarak kabul edilir - ağ türünü ve yapılandırmasını seçmek. EMA ile bir lineer nöron kesinlikle yeterliyse (sadece farklı girdi ağırlıklarına sahip bir toplayıcı), ACC için lineer nöronları ve sigmoidleri birleştirmek ve toplayıcılar yerine çarpanları kullanmak daha iyi olabilir.

İstenen düzenliliğin doğası tamamen bilinmiyorsa, o zaman sadece bir deney - tüm ağ türlerini sıralamak için. Sadece doğru şekilde eğitmek gerekir, eğitim için ne kadar fazla örnek varsa ve ağdaki ne kadar az nöron olursa o kadar iyidir. Eğitimden sonra, bu ağdaki mümkün olan en az sayıda nöronla hangi ağın en iyi sonucu göstereceğini kontrol verilerini kontrol edin.

 
StatBars писал(а) >>

1) Ağ, giriş verilerinde mevcutsa işlevi geri yükleyebilir. Son deneyde periyodun değeri oynaklığa bağlıysa, o zaman ızgaraya bu oynaklığın bir tür tahmini verilmelidir, yani. Girişte kurtarma için gerekli tüm verileri göndermemiş olabilirsiniz.

2) İhtiyacınız olan her şeyi MLP'den çıkarabilirsiniz. Farklı bir mimari kullanmanın MLP'den daha iyi olduğunu matematiksel olarak kanıtlayabildiğiniz zaman diğer ağları kullanın.

3)NS2 - hızlı, yüksek kaliteli sonuç, her yere taşınması kolay...

Volatilite değerini sağlamak gerekli değildir, teorik olarak ağın kendisi bu volatiliteyi belirlemelidir, belki nöronlar eklemeniz ve eğitmek için eğitim için örnek sayısını artırmanız gerekir.

 
mrstock писал(а) >>

... Ayrıca, öngörülen EMA tüm eğriydi ve bardan bara uzaklaştı...

Muhtemelen ağda çok fazla nöron var. Belki de girdi değerlerinin normalleştirilmesiyle ilgili başka bir şey.

 

mrstock'a

Tam olarak resimlerde gösterildiği gibi eğitim için başvurduysanız, tamsayı ile aynı fikirdesiniz, diğer şeylerin yanı sıra sorun normalleşmede.

LeoV ve StatBars'a

NS izin veriyorsa, ortalama karekök yerine kök ortalamayı kullanmayı deneyin. İzlenimlerinizi gönderdiğinizden emin olun.


PS için mrstock

Artışları eğitim örneği olarak kullanmayı deneyin. Bu arada Statistica'da otomatik normalleştirme yok.

 

joo писал(а) >>

Artışları eğitim örneği olarak kullanmayı deneyin.

Muhtemelen artışın logaritması daha iyidir ...

 
Dem0 >> :

Muhtemelen artışın logaritması daha iyidir ...


Bu parametreyle oynamayı deneyin:

sigmoidal aktivasyon fonksiyonunun eğim parametresidir.

 
mrstock писал(а) >> Ayrıca, tahmin edilen EMA tüm eğriydi ve çubuktan çubuğa uzaklaştı. Diams.... Tanrı profesyonelleri, neyi yanlış yapıyorum?

Ağların yardımıyla para kazanmak istediğimizden ve tahmin deneyleriyle veya başka bir bisiklet inşa etmediğimizden bahsediyorsak, o zaman boşuna nedeniyle geçen yüzyılda fiyat veya EMA'yı fiyattan tahmin etmeyi bıraktık. bu eylemin (kazanç açısından).