Marktknigge oder gute Manieren im Minenfeld - Seite 61
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
paralocus,
Haben Sie es?Richtig! Wo sollen wir anfangen?
Was stimmt mit dem Gitter auf Ihrem Bild nicht? Haben Sie es neu trainiert?
Ich werde jetzt die gleiche Tabelle ausprobieren.
Ich verstehe diese ganze Misere ehrlich gesagt nicht. Es gibt so viele bereits geschriebene C++-Netzwerkcodes mit ORO im Internet. Hier ist zum Beispiel ein einfacher Code mit einer guten Beschreibung der Theorie. Es gibt einen Fehler bei der Berechnung von MSE (siehe letzter Beitrag auf dieser Seite)
http://www.codeproject.com/KB/recipes/BP.aspx
Ich habe nur einen Tag damit verbracht, den Code zu verstehen, und er hat für mich im Forex-Bereich zuverlässig funktioniert (nicht im Sinne von Gewinn, sondern im Sinne des Lernens des Netzwerks auf Währungspaaren).
Ich glaube, Sie verbringen viel Zeit damit, Matcad an neuronale Netze anzupassen, und dann ziehen Sie die Formeln per Drag & Drop in C++ und debuggen den Code dort. Nicht effizient, meine Herren. Man kann Jahre damit verbringen, bevor man etwas beginnt, das im Devisenhandel funktioniert.
Bevor Sie sich mit einer grafischen matkadischen Einführung, einer C++-Erweiterung und einer Forex-Schlussfolgerung so weit aus dem Fenster lehnen, sollten Sie überlegen, welche Schlussfolgerung Sie erwarten. Welchen Vorteil würde Ihnen ein neuronales Netz bringen? Gehen Sie den Netzen auf den Grund, bevor Sie sich auf den Weg machen. Und die Quintessenz: Ein Netzwerk, das Daten aus derselben Zeitreihe verwendet, wird eine Autoregression sein; linear, wenn Sie eine einzige Schicht haben, oder nicht-linear, wenn Sie mehr als eine Schicht mit nicht-linearer Aktivierung der Neuronen haben. Das Training eines solchen autoregressiven Netzes ist nichts anderes als eine Annäherung der Reihe durch eine nichtlineare Funktion. Das heißt, der Unterschied zwischen einer solchen Beschreibung und der Anpassung von Polynom- oder Fourierreihen ist sehr gering. Die Vorhersage zukünftiger Werte durch das Netz ist nichts anderes als eine Extrapolation der angepassten nichtlinearen Funktion in die Zukunft. Der einzige Vorteil eines neuronalen Netzes ist die universelle Fähigkeit, jede nichtlineare Funktion zu approximieren. Die Frage, die man sich hier stellen muss, lautet: Warum glauben Sie, dass der aktuelle Preis eine nicht-lineare Funktion der vergangenen Preise ist? Nur weil Sie in der Lage waren, eine nicht lineare Funktion an vergangene Preise anzupassen, bedeutet das nicht, dass Sie ein Marktmodell gefunden haben. Daher wird Ihnen ein autoregressives Netzwerk keinen Handelsvorteil verschaffen.
...nicht in Bezug auf den Gewinn, sondern in Bezug auf das Lernen, wie man sich mit Währungspaaren vernetzt.
Nun, wir brauchen es im Sinne des Profits...
Wir denken vielleicht nicht so. Wie kommst du darauf? Wir bringen Nilpferden das Fliegen bei, und wir wissen, dass sie nicht fliegen können. Oft denken wir überhaupt nichts...
Ja, ein robustes System zu schaffen, ist genau das, nämlich der Versuch, das Unmögliche möglich zu machen. Es gibt viele Stolpersteine auf der Straße, bevor man genügend aussichtslose Richtungen aussortiert hat.
Hallo, Fedor! Wie ich sehe, werden Sie bald anderen beibringen, wie man selbst ein Nervennetz herstellt.
Nein, das werde ich nicht unterrichten. Dumm, mit einem lebenden Meister...
Ich habe andere Dinge, die ich unterrichten kann -:)
Nun, wir brauchen es in Bezug auf den Gewinn...
Wir denken vielleicht nicht so. Wie kommst du darauf? Wir bringen Nilpferden das Fliegen bei, und wir wissen, dass sie nicht fliegen können. Oft denken wir überhaupt nichts...
Erklären Sie dann, warum Sie glauben, dass Preise durch nichtlineare Funktionen beschrieben werden.
Hier ist meine Erklärung. Nehmen wir als Beispiel den Dow Jones Ind Av. Von 2003 bis 2007 stieg der Index an. Kein Netzwerk oder anderes nicht-lineares Modell, das auf diesen Daten trainiert wurde, wird Ihnen den Crash von 2008 vorhersagen. Es gab nicht genügend Daten über die Eingänge des Netzes, um dies vorherzusagen. Hören Sie auf, Ihre Kurven an die Preise anzupassen. Das ist ein Kinderspiel. Ich habe selbst eine Reihe von Codes hier gepostet, mit denen die Leute Spaß haben können. Wenn ein funktionierendes Modell auf dem Markt funktionieren würde, würde ich diese Codes nicht umsonst herausgeben.
Dann erklären Sie doch mal, warum Sie glauben, dass die Preise durch nichtlineare Funktionen beschrieben werden.
Ich habe Ihnen bereits erklärt, dass ich das nicht so sehe. Ich denke, dass Preise manchmal durch lineare Funktionen beschrieben werden können und manchmal überhaupt nicht (im Rahmen der bekannten Mathematik) möglich sind. Ich möchte lernen, gut vorauszusagen, was vorausgesagt werden kann, und den Rest festzunageln. Mein Denken wird Ihnen viel klarer werden, wenn Sie sich meine allerersten Antworten auf Ihre Beiträge ansehen.