Wie arbeiten Sie mit neuronalen Netzen? - Seite 5
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Wie verhält sich die GA zu NS und Regression?
NS ist eine Methode.
GA ist eine Methode.
"GA statt NS verwenden" klingt verrückt. Das ist wie "ersetze das Herz durch einen Abgasanalysator".
Es tut mir leid. (kichert)
Ein Problem mit neuronalen Netzen sowie mit anderen TK, die keine neuronalen Netze verwenden, ist, dass ein neuronales Netz immer ein Muster in einem bestimmten Zeitintervall (Trainings- oder Optimierungsabschnitt) findet, und dann stellt sich die Frage, ob dieses Muster auch in der Zukunft funktioniert (Gewinn bringt).
Die Antwort ist banal: Wenn die in der Vergangenheit gefundenen Muster sich in der Zukunft nicht widersprechen, wird es einen Gewinn geben.
Wenn beispielsweise in der Vergangenheit, auf die das Netz trainiert wurde, der Seitwärtstrend vorherrschte und in der Zukunft ein längerer Aufwärtstrend oder ein Abwärtstrend einsetzte, können wir kaum mit einem Gewinn rechnen, weil das Netz auf den Abprall einer starken Kursbewegung in eine Richtung trainiert wird. Wenn aber der vorherige Aufwärtstrend in einen Abwärtstrend umschlägt oder umgekehrt, sollte ein normales Raster Gewinne bringen.
Wenn beispielsweise in der Vergangenheit, auf die das Raster trainiert wurde, der Seitwärtstrend vorherrschte und in der Zukunft ein längerer Aufwärtstrend oder ein Abwärtstrend einsetzte, ist es unwahrscheinlich, dass ein Gewinn entsteht, da das Raster auf den Rebound einer starken Preisbewegung in eine Richtung trainiert wird. Wenn aber der vorherige Aufwärtstrend in einen Abwärtstrend umschlägt oder umgekehrt, sollte ein normales Raster Gewinne bringen.
Dies betrifft nicht nur NS, sondern auch andere Systeme
Die Antwort ist "ja" - es gibt solche Muster ))))
joo : Werden die Händler aufhören zu handeln?
Nein, denn der Durst nach Profit ist im Menschen unzerstörbar ))))
joo : Zoo: Werden die Händler zuverlässige Informationen kaufen, die bestätigen, dass die Antwort "Nein" lautet? Oder wollen sie die Antwort auf diese Frage lieber nicht wissen? (Rhetorik, wenn überhaupt).
Sie werden "kämpfen", um die Antwort auf diese Frage zu finden und eine "Ja"-Antwort zu erhalten )))
Die Lösung dieses Problems ist einfach - wir sollten das Netz in dem Zeitintervall unterrichten, in dem alle Arten von Bewegungen vorhanden sind. Sie kann seitwärts, aufwärts oder abwärts gerichtet sein. Natürlich muss man sich darüber im Klaren sein, dass das Netz, wenn es nur auf den Aufwärtstrend trainiert wird, bei einem Abwärtstrend versagen wird )))).
Natürlich sollte man sich darüber im Klaren sein, dass das Netz, wenn es nur im Aufwärtstrend trainiert wird, im Abwärtstrend verlieren wird ))))
Ein gut ausgebildetes Netz sollte unter solchen Umständen nicht versagen. D.h. das Zeichen eines gut trainierten Gitters ist mindestens ein Fitting auf dem History Chart, gefolgt von einem positiven "Gewinn" auf einem invertierten Chart als zusätzliches OOS.
Wenn das Gitter auf dem invertierten Chart verliert, dann ist es viel schlechter als jeder primitive TS, der entweder nur für den Trend oder nur für den Gegentrend angepasst ist.
Versuchen Sie Matlab ANFIS mit Candlestick-Mustern (svechnymi combinacijami) wie hier beschrieben'
Interesno kakije budut'taty?
:-)
Valera
Versuchen Sie Matlab ANFIS mit Candlestick-Mustern (svechnymi combinacijami) wie hier beschrieben'
Interesno kakije budut'taty?
:-)
Valera
Ein gut ausgebildetes Netz sollte unter diesen Umständen kein Geld verlieren. D.h. das Zeichen eines gut trainierten Gitters ist mindestens ein Fit auf dem History Chart, gefolgt von einem positiven "Profit" auf einem invertierten Chart als zusätzliches OOS.
Wenn das Gitter auf dem invertierten Chart verliert, dann ist es viel schlechter als jeder primitive TS, der entweder nur für den Trend oder nur für den Gegentrend angepasst ist.
Um ehrlich zu sein, verstehe ich nicht wirklich, worauf Sie hinauswollen.