神经网络。来自专家的问题。 - 页 2

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嗯.....，我们并不清楚这些条款。我从一开始就以不同的方式理解你。现在最后一个帖子已经说得很清楚了....))))好的，谢谢你。))
 
StatBars писал(а)>> 测试中的错误停止减少了...

然后，另一个问题))))测试一的最小误差与最大利润之间是否有关联？

 
LeoV писал(а)>>

然后，另一个问题))))测试中的最小误差与最大利润之间是否存在关联？

有，但没有公式（像数学中的普遍性），每个策略/任务的关系都要推导出来。

 
StatBars писал(а)>>

有，但没有公式（通用，如数学），每个策略/任务的关系必须推导出来。

好吧，比如说我，根据我的经验，我不觉得OOS上的最小误差会无条件地导致最大利润。

 

不，最小的误差本身并不意味着最大的利润，我的意思是，误差和利润之间的联系可以建立。

比如说。

误差0.6 - (-1000 p)

0.55 误差 - 0 p

误差0.5 - 1500 p

错误 0.45便士 - 3800点

 
StatBars писал(а)>>

不，最小的误差本身并不意味着最大的利润，我的意思是，误差和利润之间的联系可以建立。

比如说。

误差0.6 - (-1000 p)

0.55 误差 - 0 p

误差0.5 - 1500 p

错误 0.45便士 - 3800点

我同意，但我们是为最大的利润而战。而在这里，最小的误差并不能给我们带来最大的利润。至少我在自己的网站上找不到任何确认，......。

 
LeoV >> :

同意，但我们是在为最大的利润而战......。

而非最大，但平稳的利润增长已经不能令人满意（。

或者最大的利润是如此之小，以至于几乎无法弥补价差？

 
storm писал(а)>>

而非最大，但平稳的利润增长已经不能令人满意（。

还是最大的利润小到几乎无法弥补差价？

OK - 最大的利润，这是通过股权的平稳增长来实现的，没有明显的缩水。)))

 
LeoV >> :

然后，另一个问题))))测试一的最小误差与最大利润之间是否有关联？

据我所知，作者并没有这样的任务%)

 
mrstock >> :

1) 我的理解是否正确，如果一个函数本身是动态的，如ACC的情况，即使有所有必要的数据来计算，神经网络也无法重建，因为如果公式是刚性的静态的，如LVSS或EMA的情况，就没有问题。

2) 如果我错了，应该使用哪些网络？并在统计中使用MLP。

3) 我 听到的意见是，自动网和自己设计的网....，如果我可以这样说的话，从根本上说没有什么区别。情况真的是这样吗？

4) 你建议将什么网络和什么程序应用于金融市场，特别是用于我所描述的任务，即从所有已知数据中恢复价值。

第1点 根据范式多层NS能够恢复任何功能，实践中的问题最常归结为数据准备和训练方法。另外，你可以尝试改变训练数据。顺便说一下，由于在适应性平均波动率随时间变化，我建议你尝试用滑动窗口法来形成训练样本。


第2点MLP就够了，有不少不同的NS架构是基于它的。


p.3 好吧，如果实施正确，又有什么区别呢！？


p.4 Matlab，作为一个架构，我建议任何递归网络的变体，虽然MLP应该足够了......

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