Ob es einen Prozess gibt, bei dem die Analyse eines Teils keine Vorhersage für den nächsten Teil zulässt. - Seite 14
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Und ich habe keine Zitate aus der Zukunft, und ich glaube, Sie haben auch keine.
Aber ich kann dem Netz als Test Zitate aus der Vergangenheit anbieten, die das Netz nicht kennt. Sehen Sie sich die Daten an.
Muster 2011.10.01-2012.03.01 8890 Beispiele, Weiterleitung 2012.03.01-2012.05.25 4828 Beispiele.
aber der Markt könnte es schlechter treffen:
a) die Ausbreitung, über die die Zunge bereits mundtot gemacht wird), aber selbst wenn das nicht der Fall ist, dann
b) Soweit ich es verstanden habe, lässt sich die Richtung der Balken kleinerer Spreads besser vorhersagen als die Richtung der starken Bewegungen. Daraus ergibt sich die Moral: Selbst eine Richtungsvorhersage mit einem positiven MO kann ein negatives Ergebnis bei den Punkten ergeben, wenn wir bei der Vorhersage der Richtung kleiner Balken erfolgreicher und bei der Vorhersage der Richtung großer Balken weniger erfolgreich sind. D.h. eine schlechte Vorhersage der Abflüsse kann buchstäblich hervorragende Ergebnisse in einer Wohnung auffressen. Offensichtlich brauchen wir eine klare Arbeit mit Haltestellen, und "intelligente" Haltestellen, dummerweise setzen einen Anschlag auf einer Ebene, wahrscheinlich, wird nicht funktionieren...
alsu:
1. gerade 18...
aber auf dem Markt könnte es noch schlimmer werden:
1. a) die Ausbreitung, über die die Zunge bereits mundtot gemacht wird), aber selbst wenn es sie nicht gibt, dann
3. b) Soweit ich es verstanden habe, wird die Richtung der Balken kleinerer Spreads besser vorhergesagt als die Richtung der starken Bewegungen. Daraus ergibt sich die Moral: Selbst eine Richtungsvorhersage mit positiver MO kann ein negatives Ergebnis bei Punkten ergeben, wenn wir bei der Vorhersage der Richtung kleiner Balken erfolgreicher und bei der Vorhersage der Richtung großer Balken weniger erfolgreich sind. D.h. eine schlechte Vorhersage der Abflüsse kann buchstäblich hervorragende Ergebnisse in einer Wohnung auffressen. Offensichtlich brauchen wir eine klare Arbeit mit Haltestellen, und hier sind "intelligente" Haltestellen erforderlich. Haltestellen auf einer Ebene werden wahrscheinlich nicht funktionieren...
1. Nun, es ist sicherlich nicht ein Gral, der Markt ändert sich ständig (heute Muster, die vor ein paar Tagen gearbeitet haben, nicht funktionieren). Erfordert mindestens einmal pro Tag eine Schulung.
2. Die Spanne wird berücksichtigt. Das Netz wurde darauf trainiert, nicht auf Bewegungen zu reagieren, die weniger als 2 maximale Spreads für ein Instrument betragen.
3. Es gibt einen Brief. Die Richtung von Balken mit einer geringeren Streuung wird besser vorhergesagt (zum Teil, weil es mehr von ihnen in der Stichprobe gibt, und zum Teil, weil sie imho die wichtigsten Informationen über den Prozess enthalten) als die Richtung von scharfen Bewegungen, und die sich ergebende Richtung von mehreren Balken auf einmal ist sogar noch besser. Die Farbe der einzelnen Balken lässt sich nur sehr schlecht vorhersagen.
Im Allgemeinen denke ich, SL für 3sco der möglichen Bewegungsgröße des vorausgesagten Bereichs zu setzen. Wir führen das Training ohne SL und TP durch und handeln mit SL, aber ohne TP, auf diese Weise wird der mögliche Hauptverlust durch fette Schwänze kleiner sein (er wäre es sowieso, wenn nicht richtig erkannt abnormal große Bewegung Farbe). Auf diese Weise kann man die MO zusätzlich auf das erhöhen, was das Netz geben kann.
Im Allgemeinen, rein hypothetisch, obwohl es bereits einige Entwicklungen gibt, sollte das Vorhersagesystem für Prozesse zwei Zustände haben - "wissen" und "nicht wissen". Im Zustand "Wissen" trifft das System eine Vorhersage. Im Zustand "weiß nicht" unterlässt es eine Vorhersage, entweder kennt das System den aktuellen Stand des Prozesses nicht oder es weiß, dass es in diesem Fall "besser ist", keine Vorhersage zu treffen. Im Laufe der Zeit, wenn der Prozess seine Merkmale und internen Beziehungen ändert, befindet sich das System immer häufiger in einem Zustand des "Nichtwissens" und hört schließlich auf, in einem stabil-konstanten Zustand des "Nichtwissens" zu prognostizieren. Ein solches System ist in jedem Fall wertvoll - es genügt, es einmal einzustellen/zu erlernen, und man kann seine Existenz "vergessen", denn das Schlimmste, was passieren kann, ist, dass das System in den Zustand "weiß nicht" übergeht.
Das ist alles schön und gut, aber es gibt ein ABER. Musterumkehrungen treten auf den Finanzmärkten auf, wenn ein und dasselbe Muster des aktuellen Zustands eines Instruments zur Ursache von umgekehrten Effekten wird, früher musste man kaufen - und jetzt muss man in solchen Fällen verkaufen. Daher ist es notwendig, das System kontinuierlich zu trainieren, um mit dem Wissen über solche jüngsten Umkehrungen von Kausalmustern auf dem Laufenden zu bleiben.
Soweit ich weiß, sind alle modernen Prognosesysteme auf einen konstanten Zustand des "Wissens" ausgerichtet, so dass die geringste Änderung der Merkmale und internen Zusammenhänge des Prozesses zu fehlerhaften Prognosen führt. Dies drückt sich in einer geringeren Rentabilität der Systeme außerhalb des Stichprobenbereichs aus.
Bitte um Ihre Meinung, Kollegen.
Ich habe einen rein theoretischen 2*sqrt(2) RMS ))
Dieses Verhältnis ergibt sich, wenn das Wahrscheinlichkeitsverhältnis der Laplace- und der Gauß-Verteilung einen kritischen Punkt durchläuft und scharfe Ausreißer in Richtung Laplace bildet, d. h. nur dicke Schwänze. Das Problem liegt in der Berechnung der RMS-Vorhersage, aber auch hier kann das Raster verwendet werden, man muss nur die tageszeitliche Saisonalität entfernen.
Im Allgemeinen, rein hypothetisch, obwohl es bereits einige Entwicklungen gibt, sollte das System, das den Prozess vorhersagt, zwei Zustände haben - "Ich weiß" und "Ich weiß es nicht". Im Zustand "Wissen" erstellt das System eine Prognose. Im Zustand "weiß nicht" unterlässt es eine Vorhersage, entweder kennt das System den aktuellen Zustand des Prozesses nicht oder es weiß, dass es in diesem Fall "besser ist", keine Vorhersage zu treffen. Im Laufe der Zeit, wenn der Prozess seine Merkmale und internen Beziehungen ändert, befindet sich das System immer häufiger in einem Zustand des "Nichtwissens" und hört schließlich auf, in einem stabil-konstanten Zustand des "Nichtwissens" zu prognostizieren. Ein solches System ist in jedem Fall wertvoll - es genügt, es einmal einzustellen/zu erlernen, und man kann seine Existenz "vergessen", denn das Schlimmste, was passieren kann, ist, dass das System in den Zustand "weiß nicht" übergeht.
Das ist alles schön und gut, aber es gibt ein ABER. Musterumkehrungen treten auf den Finanzmärkten auf, wenn ein und dasselbe Muster des aktuellen Zustands eines Instruments zur Ursache von umgekehrten Effekten wird, früher musste man kaufen - und jetzt muss man in solchen Fällen verkaufen. Daher ist es notwendig, das System kontinuierlich zu trainieren, um mit dem Wissen über solche jüngsten Umkehrungen von Kausalmustern auf dem Laufenden zu bleiben.
Soweit ich weiß, sind alle modernen Prognosesysteme auf einen konstanten Zustand des "Wissens" ausgerichtet, so dass die geringste Änderung der Merkmale und internen Zusammenhänge des Prozesses zu fehlerhaften Prognosen führt. Dies äußert sich in einer geringeren Rentabilität der Systeme außerhalb des Musterbereichs.
Bitte um Ihre Meinung, Kollegen.
Wenn wir sagen, dass dasselbe Muster jetzt das gegenteilige Signal gibt und es notwendig ist, das System neu zu trainieren, betreiben wir dann nicht Selbstbetrug? Vielleicht gab es kein Muster, das dieses Muster mit dem Signal verband? Wir werfen zum Beispiel eine Münze und stellen fest, dass nach dreimal Zahl meistens Kopf erscheint. Handelt es sich um eine Regelmäßigkeit, oder sind wir aufgrund des Fehlens einer großen Anzahl von Experimenten (die eine genauere statistische Auswertung ermöglichen) zu einem falschen Schluss gekommen? Ich quäle mich schon seit langem mit Mustern und denke immer wieder über diese Frage nach.
Übrigens, wie tief ist die Preisentwicklung, die eine Einschätzung der Marktlage ermöglicht?