Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1427
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Der NS ist genauso fit wie der Optimierer, sogar noch besser.
Der Standpunkt des Laien beruht auf einer einfachen Wahrheit: Man muss kein Wissenschaftler sein, um Elektrizität und Wi-Fi zu nutzen. So ist es auch hier: Sie - die Wissenschaftler - verwenden die Analyse, die ihrer Natur nach eine Aufteilung in Teile und eine anschließende Synthese impliziert, indem sie die Stücke von etwas Übernatürlichem zusammensuchen, während wir - die Nubs - am Rande warten, wenn Sie eine Schnittstelle an Ihrem Geistesprodukt anbringen und zeigen, "wo man stochern muss"). Ich "erstellte" ein Neuronet nach den Anweisungen, trainierte es und "schrieb" einen Expert Advisor in MQL5 (ich werde nie in meinem Leben etwas davon lernen). Aber weil es als mauvais ton in MQL5 'Artikel' Abschnitt, sie in der Regel schreiben "Das Ziel dieses Artikels ist es nicht, ein profitables Handelssystem zu schaffen ..." am Ende davon, so dass der Raum für Manöver gelassen wird. Ich warte auf den nächsten Wissenschaftler, der mir sagen wird, was ich "drücken" soll))).
Das ist meiner Meinung nach das Problem - es gibt keine Logik und damit völlige Freiheit, die Preisentwicklung bestmöglich zu approximieren. Für einen stationären Prozess wäre dies der richtige Ansatz, aber in unserem Fall ist er nicht vollständig und daher nicht stationär. Verwenden Sie Prädiktoren mit Ideen - meiner Meinung nach ist dies korrekter.
Übrigens, wie viele Eingangsneuronen und Schichten mit Neuronen auf jeder Schicht des Netzes?
Vielen Dank für die Klarstellung.
Dieses Bild zeigt ein Netz mit 3 Schichten von je 20 Neuronen. Ich kann maximal 10 Schichten mit 100 Neuronen in dem Programm erstellen (es dauert lange, bis man es gelernt hat, ich habe es einmal ausprobiert)
Keine MOs oder neuronalen Netze sind im Devisenhandel nützlich.
Der NS ist die gleiche Armatur wie der Optimierer, sogar noch besser.
Im Allgemeinen ist dies, grob gesprochen, der Fall. Optimierer, Raster oder "genetisch", sind gut geeignet, um ein Optimum für eine kleine Anzahl (ein paar Dutzend) relativ unabhängiger Parameter zu suchen, die metrisch relativ homogen verteilt sind. Wenn die Parameter stark abhängig sind und ihre Verteilung alles andere als homogen ist, gilt dies, wenn es viele gibt (Fluch der Dimensionalität), ist die stochastische Suche und insbesondere das Raster nicht effektiv. Warum kann zum Beispiel ein mehrschichtiges Perseptron nicht mit einem genetischen Algorithmus trainiert werden? Die umgekehrte Fortpflanzung kann durch "Anpassen" von Hunderten oder sogar Tausenden von Parametern (alle Gewichte aller Neuronen des Netzes) erfolgen, die natürlich jedes mehrdimensionale Rauschen "fotografieren" können, was die Kunst des Retunings auf eine neue Ebene hebt, verglichen mit der Arbeit mit Indikatoren.
Geeignet. Sie lösen einige Klassen von Aufgaben sehr gut. Welche, das steht in jedem Buch über NS.
Für bestimmte Aufgaben sind sie natürlich unverzichtbar. Zum Beispiel beim Schach oder beim Erkennen von Fingerabdrücken und verschiedenen Mustern, bei Standardbewegungen usw.
Ich warte auf den nächsten Experten, der mir sagt, was ich als nächstes "drücken" soll)))
Das Drücken von Tasten ist kein Problem mehr. Sie brauchen nichts zu wissen - drücken Sie einfach die Tasten.
Die ganze Frage zielt darauf ab, dem Verteidigungsministerium eine konkrete Aufgabe zu stellen. Und niemand wird es für Sie oder für Sie tun.
Für bestimmte Aufgaben sind sie natürlich unverzichtbar. Zum Beispiel beim Schach oder beim Erkennen von Fingerabdrücken und verschiedenen Mustern, bei Standardbewegungen usw.
Das Drücken von Tasten ist kein Problem mehr. Sie brauchen nichts mehr zu wissen - drücken Sie einfach die Tasten.
Es geht nur darum, dem Verteidigungsministerium eine bestimmte Aufgabe zu stellen. Und es ist unwahrscheinlich, dass dies für Sie oder von jemand anderem getan wird.
Ich verstehe, dass das anfängliche Problem für die NA in forex - ist eine Figur Anerkennung auf dem Chart. Und alles andere ist ein Versuch, den NS zu pervertieren.)
Und dann werde ich zum nächsten Artikel übergehen und NeuroSolution (oder so ähnlich) verwenden.
Für bestimmte Aufgaben sind sie natürlich unverzichtbar. Zum Beispiel beim Schach oder beim Erkennen von Fingerabdrücken und verschiedenen Mustern, bei standardisierten Bewegungen usw.
Nun, und auch auf dem Markt. Ein Beispiel dafür ist die trainierbare Logik. Anstatt selbst endlose Bedingungen zu schreiben, setzen Sie einen NS ein - 15 Minuten, und das war's. Die Frage war nur, wie man NS dort unterbringen kann).
Soweit ich weiß, besteht die anfängliche Aufgabe für NS im Devisenhandel darin, die Formen auf dem Chart zu erkennen. Und der ganze Rest ist ein Versuch, NS zu pervertieren)))
Der Markt erinnert sich nicht an sie und kann sie nicht "sehen". Wie viele Versionen von "Pettern-Korrelatoren" hat es schon gegeben, die die Pettern-Heptothese gesprengt haben?