Bir sinir ağı kullanarak döviz kurunu tahmin etme - sayfa 3

Yeni yorum
 
Dürüst olmak gerekirse, tahminlere de güvenmiyorum, ancak sınıflandırmalar zaten daha ilginç ...
 
LeoV :
O halde, ödeviniz bir cümleden oluşmalıdır: "Sinir ağı kullanarak dersi tahmin etmek mümkün değil")))) Tüm ders bu kadar)))

imkansız nedir? Oldukça mümkün :) Geçimimizi sağlamak için kullandığımız en sevdiğimiz Expert Advisor'ı alıyoruz (sanırım herkesin böyle bir "iş gücü" var). İpliğin lineer bir regresyon veya bunun gibi bir şey olduğu yerde buluyoruz. Hattı değiştiriyoruz. bir nörona gerileme... İşte :)
 
LeoV :
O halde, ödeviniz bir cümleden oluşmalıdır: "Sinir ağı kullanarak dersi tahmin etmek mümkün değil")))) Tüm ders bu kadar)))


Bu, genel olarak sinir ağları ve piyasa tahminleri konusunda hayal kırıklığına uğradığınız anlamına mı geliyor? Sadece bu yönde kaç yıldır çalıştığınızı bile bile, sizden böyle sözler duymak oldukça garip.
 
C-4 : Bu, genel olarak sinir ağları ve piyasa tahminleri konusunda hayal kırıklığına uğradığınız anlamına mı geliyor? Sadece bu yönde kaç yıldır çalıştığınızı bile bile, sizden böyle sözler duymak oldukça garip.

Bu yönü tahmin açısından değil, tercihen% 70'den fazla bir olasılıkla belirli bir noktada kar elde edebileceğiniz kalıpları arama açısından inceliyorum. zaman, yani her gelen yeni çubukta değil.

Bunların temelde farklı şeyler olduğu konusunda hemfikir olmalısınız.

Kazanmak için, yani tahmin etmek gerekli değildir. gelecekte her yeni çubukta araç satırına devam edin.

 
LeoV :

Bu yönü tahmin açısından değil, tercihen% 70'den fazla bir olasılıkla belirli bir noktada kar elde edebileceğiniz kalıpları arama açısından inceliyorum. zaman, yani gelen her yeni çubukta değil.

Bunların temelde farklı şeyler olduğu konusunda hemfikir olmalısınız.

Para kazanmak için, yani tahmin etmenize gerek yok. gelecekte her yeni çubukta araç satırına devam edin.


Ama yine de piyasaya giriş anında gelecekte fiyatın girişimiz doğrultusunda değişeceğini bekliyoruz ve tahmin bu.
 
C-4 :

Bu, genel olarak sinir ağları ve piyasa tahminleri konusunda hayal kırıklığına uğradığınız anlamına mı geliyor? Kaç yıldır bu yönde çalıştığınızı bile bile, sizden böyle sözler duymak oldukça garip.

Bu, çok katmanlı sinir ağlarının ekstrapolasyon (tahmin) için uygun olmadığı anlamına gelir. Sadece enterpolasyon sınırları içinde harika bir iş çıkarırlar.

Başka bir deyişle, yöntem şudur:

  1. Ağı eğitin
  2. Eğitimden sonra normalizasyon öncesi girişlerin değerlerini kontrol ediyoruz. Girdilerin normalleştirilmemiş değerleri eğitim örneğinin aralığının dışındaysa, o zaman ekstrapolasyonla uğraşıyoruz ve burada ızgara kopuyor, yani. böyle bir giriş sinyalini beklemek daha iyidir. Aralık içindeyse, enterpolasyon yapılır ve ağın yeterli bir sonuç vermesi daha olasıdır.

Kim inanmıyorsa, basit bir görevi denemesine izin verin, yani 0'dan 9'a kadar tamsayılarda iki yönlü çok katmanlı bir çarpım tablosu eğitmek için. 0'dan 9'a kadar herhangi bir gerçek sayı. Sonra ekstrapolasyon için, yani. böylece en az bir girişte değerler 0'dan küçük veya 9'dan büyük olur. Izgara enterpolasyonla baş eder, ekstrapolasyonla kopar.

Bunun nedeni temeldir: nöronların çıkışlarındaki sigmoidler, eğitim örneğinin aralıklarını biraz aşan aralığın dışındaki tüm değerleri keser. Onlar. sigmoidler, giriş değerleri ne olursa olsun aşılamayacak bir çıkış değerleri sınırına (limitine) sahiptir. Aşağıdaki grafiğe bakın: sigmoidin girişi herhangi bir değer olabilir, çıkış 1'den fazla ve 0'dan az olamaz, yani. sınırlı çıkış aralığının dışında bir serseri olacaktır.

sigmoid

Bir yandan sigmoidler sayesinde çok katmanlı ağların öğrenme oranının arttığı ortaya çıktı, çünkü onlar olmadan, geri yayılım algoritmaları yakınsamayı kaybeder. Ancak, diğer yandan, bu tür ızgaralar aradeğerlendirici olurlar ve eğitim kümesinin sınırları dışında yeterince çalışamazlar.

C-4 :

Ama yine de piyasaya giriş anında gelecekte fiyatın girişimiz doğrultusunda değişeceğini bekliyoruz ve tahmin bu.
Her ringa balığı balıktır ama her balık ringa balığı değildir. Tahmin - enterpolasyon ve tahmin - ekstrapolasyon - bunlar farklı şeylerdir ve karıştırılmamalıdır. Bir TV ile bir çivi çakmayı deneyebilirsiniz, ancak bunun için bir çekiç daha iyidir. Bu nedenle, akıllı insanlar ekstrapolasyon için regresyon ve enterpolasyon için çok katmanlı sinir ağlarını kullanır. Yine, regresyon analizinin sınırlamaları olduğunu ve her derde deva olmadığını ve bazı durumlarda kopabileceğini unutmayın.
 

Fakat regresyon enterpolasyon için de uygun değil mi? Neden ızgarayı çitlesin?

 
IronBird :

Fakat regresyon enterpolasyon için de uygun değil mi? Neden ızgarayı çitlesin?

Çoklu regresyon ve çok katmanlı nöron deneyin ve enterpolasyon için MSE'yi karşılaştırın. Aynı zamanda, tüm araçların en etkili oldukları işlevsellik sınırlarına sahip olduğunu öğreneceksiniz.

 
IronBird :

Fakat regresyon enterpolasyon için de uygun değil mi? Neden ızgarayı çitlesin?

Çok katmanlı sinir ağı , doğrusal olmayan regresyonun parametrik olmayan yöntemlerinden biridir. Bazı durumlarda sinir ağları lineer / lineerleştirilebilir / lineer olmayan parametrik yöntemler lehine terk edilebilir.

 
Tahmin, mutlaka geleceğe yönelik bir çizginin devamı değildir. Buradaki herhangi bir analiz yöntemi, fiyatın yükselip yükselmeyeceğini tahmin etmektir.
1234567
Yeni yorum