Finansal serilerin nöro tahmini (bir makaleye dayalı) - sayfa 6
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Aslında, bu bir aşırı eğitim. Bunu bilmemene şaşırdım. Ağın dünkü gibi çalışmaya başladığında aşırı eğitimli olduğu genel olarak kabul edilir. Yani giriş verilerindeki kilit noktaları vurgulamaz, ancak dünkü ile aynı sinyali üretmeye başlar .....
Saçmalık, ya da böyle bir saçmalığa başka nasıl denir?
Ağa 2*2=4 olduğu öğretildiyse, "2*2=?" sorusu sorulduğunda ne cevap vermelidir?
2*2=4 dündü ve yarın olacak. Ağın aynı sorulara farklı cevaplar vermeye başlaması en azından garip olacaktır.
Genel olarak, gördüğüm kadarıyla, bu forumda ağlarla çalışma pratiği yapan birçok kişi, sinir ağlarının bir hesap makinesine benzer bir şey olduğuna inanıyor - verileri giriyorsunuz ve ağ bir sonuç üretiyor. Öyle - ızgara bir hesap makinesidir.
Ancak ağların yapısı ve mimarileri hakkında kapsamlı bir bilgi, özellikleri hakkında bir fikir vermez ve veremez. Bu, YSA'nın nasıl çalıştığına dair "dar" bir anlayıştır.
Yani harika bir beyin cerrahı, insan beyninin neler yapabileceğini bilemez. Bunu yalnızca psikologlar ve psikoterapistler (psikiyatristlerle karıştırılmamalıdır), filozoflar ve muhtemelen sosyologlarla birlikte bilebilir. Bunlar, ağların "fizyolojisi" ile ilgili değil, Zeka ile ilgili sorulardır - ve bu, YSA'nın (ve insan beyninin) tamamen farklı bir anlayış düzeyidir.
YSA'dan bir şey elde etmek ancak böyle bir yaklaşımla mümkündür. Ağlara aptalca alıntılar beslemek daha önce hiçbir zaman değerli bir şey yapmamıştı ve gelecekte de hiçbir şey vermeyecek. Ancak makalenin yazarı, benim ilk "çapraz" bakışımda (ve ikinci kapsamlı bakış için henüz zamanım yok), ANN'yi doğru açıdan, İstihbarat açısından kullanarak tahmin yapmaya bakıyor, işte bu göstergelerin kullanımı, alıntıların bazı "türevleri".
Ancak, tamamen sezgisel olarak, %98 düzeyinde tahmin yapma olasılığından şüpheliyim. %80 - muhtemelen evet, ancak %98 değil. Belki yazar araştırmanın sonuçlarını biraz "kulaklardan" çekti - bunu tamamen kabul ediyorum. Ancak bu sonuçları doğrulamak için yazarın yaptığı deneylerin aynısını yapmak gerekir - ancak o zaman bir şeyin "toplam" olduğunu iddia etmek mümkün olacaktır.
tamsayı :
Ayrıca hiçbir neden olmadan nasıl bir fikrin olabileceğine de çok şaşırdım.
"Aşırı eğitim", "aşırı eğitim" terimi hakkındaki fikrimi zaten burada bir yerde dile getirdim. Terim, olgunun özünü hiç yansıtmamaktadır, muhtemelen bir yanlış tercümedir. Hangi İngilizce kelime böyle çevrilir? Bunun yerine, "ezberlenmiş" ("sıkıştırmak"tan) veya "öğrenilmiş" terimi daha uygundur. Bu fenomen, hiçbir şey anlamayan, ancak bir paragrafı kelimesi kelimesine ezberleyen boş bir kafa ile Zubrilkin veya Zauchkin fenomenine benzer. Bu fenomen, az sayıda örnekle büyük bir ağı eğitirken ortaya çıkar. Ağ, eğitim örneklerine doğru yanıt verir, ancak bundan hiçbir faydası yoktur, çünkü çok daha fazla sayıda örneği öğrenme fırsatını barındırabilir, yani. sadece boş bir kafa. Verdiği sonuç korkunç, dün değil. Yani, böyle bir dün için neye sahip olduğunu anlamıyorum, bir tür mucize, büyülü yeniden eğitim.
Programlama formlarında olduğu gibi, sadece biraz - herhangi bir nedenle bir bellek sızıntısı hakkında ovuşturdu. Bu yüzden ağlar hakkında konuşurken - aşırı eğitim, aşırı eğitim ve çok az insan bunun ne olduğunu anlıyor.
Prensip olarak, adlandırın. Sadece bazı ders kitaplarında öyle bir fenomenle karşılaştım ki, ağ "Tıpkı dün gibi" sinyaller veriyor, bu sürekli aynı sinyali verdiği anlamına gelmiyor. Hayır ama sinyallerin özü ve anlamı değişmiyor. Gelecekte çalışmıyorlar. genel olarak, ağ eğitim parametrelerinin aranması, uzun istatistiksel çalışmalarla çözülebilecek en zor iştir.
Ağın parametrelerini ayarlamak için 100 seçenek yayınladığını varsayalım. Ve bunlardan sadece birkaçı doğrudur. Gerisi gelecekte birleşecek. Evet, makinelerde en azından bir ağ alın. Veteriner, herhangi bir alanda çok iyi eğitilmiştir. Ben kendim bu teoriyi pratikte denemek istedim, ama görmek mudba değil. Yani birinin ihtiyacı olabilir.
2 eğitim alanımız var
1. 2. bölümde ağı eğitiyoruz. Bir kar elde ederiz (eğitimin herhangi bir bölümündeki makineler üzerindeki ağ bir kar alacaktır).
2. Bölüm 1'de ağın nasıl işlem gördüğüne bakıyoruz.
3. Ağı bölüm 1'de eğitiyoruz, böylece bölüm 2'de eğitim alırken elde ettiğimiz sonucun aynısını elde ediyoruz.
Yani, antrenman için hedef fonksiyon artık maksimum denge değil, tamamen farklı bir şey olacak. Yani, istatistiklerin yardımıyla, tam da bu şeyin ne kadar vızıldadığını hesaplamak için ihtiyacınız olan şey aynı.
NS'de ağları yeni sürdüm ve orada, eğitim için hedef seçimiyle, bir şekilde kıt oldu.
Sonuç olarak, istatistikleri topladıktan sonra, maksimum çubuğu eğitme hedefinin her zaman iyi olmadığı sonucuna varabiliriz. Ancak burada, NN'nin gelecekte iyi çalışması için hedefin nasıl bulunacağı biraz farklı bir soru ortaya çıkıyor. Burada tek seçenek var.
Ağı başlatıyoruz ve ticaretini izliyoruz, ağın şu anda çalışıp çalışmadığına karar veriyoruz ... Bunun gibi bir şey .....
Sonuç olarak, eğitim sırasında karlı ağ ayarlarının böyle göründüğü ortaya çıkıyor. Yani, ağı böyle bir denge için eğitin ve gelecekte kazanacaktır. Ama işte Aşil topuğu geliyor, dengenin nasıl olması gerektiğini nasıl bulacağınız .... ve NS'de bir TS eğitmek mümkün değil. Hedef egzersiz özellikleri ile zor. Sadece başka bir programda denemek için ....
Veya bunun gibi, her iki durumda da, optimize edilmiş bölümdeki denge eğrisi son derece farklıdır ve hatta siyahta daha da farklıdır. Ancak bu, ağın ilerlemesini durdurmadı. Alt satırda artı ....
Yani, bana öyle geliyor ki, ağ bölümleri için istatistikler toplarsak, belirli bir model elde etmek için ihtiyaç duyduğumuz dengelerin bazı genel benzerliklerini elde etmek mümkün olacaktır. Bu nedenle, eğitim ağları bu alanda maksimum kâr için değildir. ama gelecekte işe yarayacak gizli sinyalleri bulmak. Fakat şimdi değil. Ne eğlencesi diyorum. Ağı, şu anda çalışmayan, ancak gelecekte ağ üzerinde yararlı bir etkisi olabilecek parametreleri bulmaya zorlayın..... Toplanacak çok fazla istatistik var ve bu önemsiz değil......
Her durumda, bu sorunu ( optimizasyon sonuçlarını seçerek) en az %60 oranında çözdükten sonra, bir ticaret aracı elde edebilirsiniz ve bu hiç de fena değil.
Diğer paketlerde nasıl bilmiyorum ama NS'de optimizasyon yaparken, optimizasyon bölümünde eksi bakiyeden başlayarak birkaç sonuç çıkıyor. Keşke tüm optimizasyon sonuçlarını Hsh'de almak mümkün olsaydı. Ve sonra aralarından seçim yapın, tamamen görsel olarak dengeye göre. İyi şanslar için işe yaramaz sonuçları ayıklamak mümkün olacaktır. Ağı çalıştırın ve hangisinin akmaya başladığını takip edin. Birleşmeye başlayan kapanıyor... Peki ya da başka bir şey ..... NS'de sadece bir serseri böyle bir olasılık yok. En azından optimizasyon sırasında gösterge parametrelerini bir dosyaya kaydedin....
Yine 1. bölümde optimizasyon yaparken 2. bölümde optimizasyon yaparken almış olduğunuz değerleri alacağınız bir gerçek değil. Yani cevaplanmamış o kadar çok soru var ki...
Ne eğlencesi var diyorum. Ağı, şu anda çalışmayan, ancak gelecekte ağ üzerinde yararlı bir etkisi olabilecek parametreleri bulmaya zorlayın ..... Toplanacak çok fazla istatistik var ve bu önemsiz olmaktan uzak ......
bu yüzden eğitimden sonra çalışmadıklarını hatırlayacak ... nsh'de ts'de ağlar değil, ha ...
bu yüzden eğitimden sonra çalışmadıklarını hatırlayacak ... nsh'de ts'de ağlar değil, ha ...
Katılıyorum .... çok fazla özgürlük var gibi görünüyor, ancak ihtiyacınız olanı bükemezsiniz ....
Ancak makalenin yazarı, benim ilk "çapraz" bakışımda (ve ikinci kapsamlı bakış için henüz zamanım yok), ANN'yi doğru açıdan, İstihbarat açısından kullanarak tahmin yapmaya bakıyor - işte bu göstergelerin kullanımı , alıntıların bazı "türevleri".
Ancak, tamamen sezgisel olarak, %98 düzeyinde tahmin yapma olasılığından şüpheliyim. %80 - muhtemelen evet, ama %98 değil. Belki yazar araştırmanın sonuçlarını biraz "kulaklardan" çekti - bunu tamamen kabul ediyorum. Ancak bu sonuçları doğrulamak için yazarın yaptığı deneylerin aynısını yapmak gerekir - ancak o zaman bir şeyin "toplam" olduğunu iddia etmek mümkün olacaktır.
bu bir yanılsama ... Tamsayı haklı olarak hemen sol bölümün tahmin için seçildiğini söyledi ...
gerçekte, her şey ilkel bir örnek üzerinde kontrol edilir ... herhangi bir şekilde eğitim alırız - ikinci makaleden, hatta üçüncü makaleden bile)))
ilk sarı nokta çizgisine kadar bir örnek alırsak, %90-95 aynısını alırız ... bir sonrakine geçeriz ... antreman yaparız ... daha az alırız ... son bölüm (büyüme) ağ asla tahmin edilmeyecek ...
tüm bunlar 1 BP (giriş) başına birkaç adım için bir tahmin için elbette ... depresyonun zirvelerini (döngüsellik) vurgularsanız, o zaman büyümeyi prensipte de yakalayabilirsiniz ...
Katılıyorum .... çok fazla özgürlük var gibi görünüyor, ancak ihtiyacınız olanı bükemezsiniz ....
kara kutu bu nsh ...
sadece bir tür döngüsellik (dinamik) var ... yani bu dinamik modele (ns, regresyon veya diğerleri ... genel olarak, önemli değil) düşerse ve bir süre devam ederse .. . sonra çikolatada .. eğer değişirse o zaman boşalır... dinamiklerin değişmesinin nedenleri 2... pazar ve DC filtreler...
Evet ben size katılıyorum.
Bu, çalışmanın sonuçlarının ikinci açıklamasıdır: Test için kasıtlı olarak, ağın yerel olarak çarpıcı bir sonuç gösterdiği bir dönem seçilmiştir. Bu arada, test süresinin uzunluğunun 200 veya örneğin 451 değil 150 puan olması garip. Gizli bir uyum ortaya çıkıyor.