神经病患者,不要路过 :) 需要建议

 

问候 :) 。

情况如下:大约半年前,我认真参与了神经元学。逐渐地,一步一步地,离不开一些论坛用户的帮助,我达到了这样的画面。

这是我的刊头,如果有人感兴趣的话。

英镑兑美元对,从10.2001年到现在一直向前粘着。

卡格巴的积极趋势是存在的:)这很好:)我高兴得不得了。但期望值和缩减率一点也不令人高兴。

如果我这样交易,在相同的最大缩减量下,我每年得到的收益不到20%。

提示:我怀疑我可以在任何专业上再现类似的图片。

唯一的问题是,我花了2.5个小时和超过1000次的网络重新训练才得到这个图表。


有什么办法可以改善这些统计数据吗?

我很高兴听到在交易中使用神经网络的人的任何建议。

 

图中的图片当然是好的,但对于任何明智的建议和想法来说都是不够的,只是谈论这个话题,但不谈论其他。如果你允许,我想问几个引导性问题。

1) 什么是框架?标准学习期长度和OOS?

2)输入数据窗口的深度?一般来说,关于输入数据,什么是不 "对不起"......

3)NS的类型?

4) 健身功能?

WZY......而且还不能保证对所有的 "主要 "都发誓)对于我的NS来说,英镑兑美元和欧元兑美元原来是最 "主要 "的,其余的肯定更糟糕......

Z.U.2. 如果能有一个单独的训练期和随后的OOS的结果就更好了,当然不是整个时期的结果,而是其中的一块胶水,即平均值。

 
Figar0:

1)什么框架?标准学习期长度和OOS?

M15.窗口期为25个月,OOS为一个月。

2)输入数据窗口的深度?一般来说,关于输入数据,什么是不 "对不起"...

兑换了熨斗的引号。对于上面的图表,深度是60条,预测的尾部是15条。 尾部没有交易整个长度。这就是原来的默认设置。

3)NS的类型?

回声网 :)不过不要紧。我很确定我可以用FANN得到类似的结果,只是需要做更多的工作。

4) 健身功能?

什么的健身功能?

Z.U.也不要承诺对所有 "主要 "工具发誓)对于我的NS来说,英镑兑美元和欧元兑美元是最 "主要 "的,其他的肯定更糟糕......

我去看看。它只是很长。

 

简而言之。

在历史上学习-->重新训练--在历史上获利-->在现实中--完全同花顺=任何神经自动装置的阶段。

你不厌倦犯同样的错误吗?

幸运的人,有这么多空闲时间。

 
TheXpert:

什么的健身功能?


神经网络的 目标学习 功能。该网络是以什么方式实施的?它是用什么来训练的?

Z.I. Ran阅读关于 "Echo "网络)开始链接不分享,Yandex和谷歌导致在错误的方向显然...

风险:

简而言之。

在历史上学习-->再学习--在历史上获利-->在真实的--完整的排水=任何神经自动机的阶段。

你不厌倦犯同样的错误吗?

幸运的人,有这么多空闲时间。


那个人给你看了那样的OOS,为什么要在 "真实 "上有损失呢)?

 
Risk:

简而言之。

简而言之,推吧!
费加0

神经网络的目标学习功能。 该网络是以什么方式实施的?它是用什么来训练的?

目标函数是一个类似于尾巴的东西。网络是在一个dll中实现的,实施是我的。培训和基本服务功能由实施提供。

 
Figar0:

神经网络的目标学习功能。该网络是以什么方式实施的?它是用什么来训练的?

Z.I.我跑去读 "回声 "网络)


该男子向你展示了OOS一样,为什么要对 "真实 "进行消耗?)


系统对故事进行拟合,利润曲线越好,系统的再训练就越多。一旦系统击中了生命,那就是它......。杀了它。

神经元只适合于在基础科学中寻找解决方案。

/被版主删除/
 
TheXpert:

目标功能 - 尾部的相似性。网络是在一个dll中实现的,实施是我的。培训和基本服务功能由实施提供。




我想我明白了,也就是说,网络是直接在MT中训练的?

另一个问题是,为什么要进行1000次再培训,这显然比测试的月数要多?训练月OOS,训练月OOS.....一些培训结果被竞标结果剔除,重新培训?

 
Figar0:


我想我明白了,也就是说,网络是直接在MT中训练的?

另一个问题是,为什么要进行1000次再培训,这显然比测试的月数要多?训练月OOS,训练月OOS.....一些培训结果被竞标结果剔除,重新培训?


情况:事件A->导致了事件B,这在2009年全年都是如此。

现在是2010年--事件A-->导致的事件不是B。

/deleted by moderator/.

 
Risk:


系统与故事相适应,利润曲线越好,系统就越是被过度训练。一旦系统击中了生命,那就是它......。结束了。

神经元只适合于在基础科学中寻找解决方案。

ZE专家就是不了解事物的本质,就像猴子拿着枪。


你似乎没有弄清楚过度训练的原因是什么,以及排水的原因...就这样,你可以用网来解决很多问题。

你似乎没有超越NSH4或5...

 
Risk:


系统与故事相适应,利润曲线越好,系统就越是被过度训练。一旦系统击中了生命,那就是它......。kiddo。

神经元只适合于在基础科学中寻找解决方案。

ZE专家就是不了解事物的本质,就像猴子拿着枪一样。


人,你已经被告知这是一个前瞻性的测试。