Einsatz neuronaler Netze im Handel - Seite 30
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Ich werde Ihnen die harte Wahrheit nicht einmal verheimlichen und sie Ihnen wie ein Künstler einem Künstler sagen - die moderne Ökonometrie verfügt über keine Methoden zur Vorhersage nicht-stationärer Reihen. Nur und ausschließlich stationäre und solche nicht stationären, die sich auf eine stationäre Form reduzieren lassen
Wir müssen das Objekt, mit dem wir arbeiten, definieren. Woher haben die neuronalen Netzwerker diese Definition? Womit arbeiten sie? Mit Schichten, Perseptrons?
Die Prämisse: Wir beobachten die Realisierung eines unstetigen Prozesses, der in der Regel höchstens für die letzten 30-50 Beobachtungen von Interesse ist.
Dann entscheiden wir, womit wir handeln. Die meisten Menschen handeln einen Trend. Wir beobachten und sehen den Trend und glauben, dass der Trend in der Zukunft liegen wird und die Vergangenheit nichts damit zu tun hat. Wir glauben einfach, und die Vergangenheit dient nur dem Modellbau.
Dies ist die Ausgangsbasis.
Und dann sind da noch die Feinheiten.
Nun, das ist ganz einfach!
NS arbeiten mit eingehenden Daten, ausgehenden Daten und dem Netz selbst.
20-30 Beobachtungen reichen nicht einmal für eine normale Autoregression aus, geschweige denn für NS.
Wenn Sie NS verwenden, gibt es keine "Trends".
Das ist alles, was Sie nicht über NS sind
Nun, das ist ganz einfach!
NS arbeiten mit eingehenden Daten, ausgehenden Daten und dem Netz selbst.
20-30 Beobachtungen reichen nicht einmal für eine gewöhnliche Autoregression aus, geschweige denn für NS.
Wenn Sie NS verwenden, gibt es keine "Trends".
Das ist alles, worüber Sie nicht reden NS
Nicht wirklich. Neben ARIMA gibt es auch FARIMA. In Zustandsraummodellen ohne jegliche Reduktion. GARCH.... Modelle. In den letzten 10 Jahren hat sich viel verändert. Siehe die Liste der R-Pakete, arbeitet nicht nur mit Nicht-Stationarität, sondern hat auch fertigen Code.
Sie verwirren mich schon wieder! Du versuchst immer, mich zu verwirren!
Ich erinnere mich nicht an FARIMA, aber GARCH funktioniert definitiv mit stationären Reihen - soweit ich weiß, führt es eine notwendige Stationaritätsbedingung ein und die unbedingte Varianz des Prozesses ist konstant.
Vielleicht meinen Sie IGARCH?
Sie verwirren mich schon wieder! Du versuchst immer, mich zu verwirren!
FARIMA Ich weiß es nicht mehr.
FARIMA ist ARIMA mit fraktionaler Integration. Synonym für Hearst, lange Schwänze.
GARCH ist ein Bündel von ihnen. Das simulierte Residuum weist in mehrfacher Hinsicht eine variable Varianz auf. Der Spread des Residuums aus der GARCH-Simulation ist in der Regel kleiner als der Spread - vernachlässigbar.
Vielleicht verstehe ich etwas nicht.
Wir klassifizieren in Muster. Wir glauben, dass sich ein solches Muster in der Zukunft sicherlich herausbilden wird, und wir werden dieses Wissen nutzen können, um Vorhersagen zu treffen. Oder?
Aus welchen Gründen? Wer hat bewiesen, dass es ein solches Muster überhaupt gibt, oder leicht oder stark verändert?
IMHO, wenn wir dem Netz beibringen, den handgeschriebenen Buchstaben "a" zu erkennen, dann ist es absolut sicher, dass es diesen Buchstaben auch in Zukunft geben wird, denn er ist in der Sprache vorhanden, und wenn in Zukunft die meisten Menschen anfangen, mit den Füßen zu schreiben, wird es immer noch ein "a" geben, nur die Schrift wird sich ändern und das Netz muss vielleicht weiter trainiert werden. Sie spricht von Stationarität.
Notierungen sind im Prinzip ein nicht-stationärer Prozess, d. h. es gibt immer eine Art von Abweichungen, die zu verschiedenen Zeiten unterschiedlich sind und die mit dem stationären Teil vergleichbar (überlegen) sind. Das ist das Problem - die Nicht-Stationarität des Originals: heute russische Buchstaben und morgen chinesische Buchstaben. Man muss nach der objektiven Realität suchen, die die Buchstaben widerspiegeln. Und das ist es, was neuronale Netzwerker nicht tun.
Ich glaube, Sie verstehen das NICHT. Ich glaube, Sie verwechseln da etwas. Muster als solche gab es, gibt es und wird es immer geben. Das erste Buch, das ich las, handelte von TA. Und es war ein Dokumentarfilm aus dem Jahr '90 oder so. Alle dort beschriebenen Figuren sind noch vorhanden. Und die meisten Figuren der technischen Analyse können als Muster bezeichnet werden. Außerdem ist die "erste-zweite" Welle (der Marktimpuls) kein Muster? Mit einer Entwicklung zu einem dritten. Oder keine Entwicklung. Oder, zum Beispiel, "impulse-bounce-impulse-bounce" - Gartleys Schmetterling. Ich meine, wenn man sich die Tabelle ansieht, gibt es eine Menge Schmetterlinge. Und Gartley hat dieses Modell bereits 1935 beschrieben. Im Allgemeinen ist das Vorhandensein von Mustern für eine lange Zeit nicht zu befürchten.
Ich bin mir nur nicht sicher, ob die Muster klassifiziert werden müssen. Ich habe ein Experiment mit einem einschichtigen Perzeptron zur Erkennung einfacher Muster durchgeführt. Das Perzeptron lernt schnell und erkennt sie alle. Und natürlich schwimmt das Muster. Das Perceptron wird dadurch nicht gestört. Es zeigt sich also, dass eine Klassifizierung der Muster nicht wirklich notwendig ist. Aber vielleicht ist es notwendig, die "Umgebung" der Muster zu klassifizieren. Dann könnten Sie herausfinden, dass die "Nachbarschafts"-Klasse der gleichen Muster an verschiedenen Orten unterschiedlich ist, und dieser Unterschied sollte etwas bewirken. Dies ist jedoch reine Spekulation. Wir sollten uns das ansehen...
Wir müssen das Objekt, mit dem wir arbeiten, definieren. Woher haben die neuronalen Netzwerker diese Definition? Womit arbeiten sie? Mit Schichten, Perseptrons?
Die Prämisse: Wir beobachten die Realisierung eines unstetigen Prozesses, der in der Regel höchstens für die letzten 30-50 Beobachtungen von Interesse ist.
Dann entscheiden wir, womit wir handeln. Die meisten Menschen handeln einen Trend. Wir beobachten und sehen den Trend und glauben, dass der Trend in der Zukunft liegen wird und die Vergangenheit nichts damit zu tun hat. Wir glauben einfach, und die Vergangenheit dient nur dem Modellbau.
Dies ist die Ausgangsbasis.
Und dann sind da noch die Feinheiten.
Ich habe den Satz gesehen. Das ist schon lange her. Es hat mir gefallen. Ich erinnere mich nicht mehr an die Quelle. "In Zukunft wird es genauso sein, nur anders."
Ich glaube, Sie verstehen das NICHT. Ich glaube, Sie verwechseln da etwas. Muster als solche gab es, gibt es und wird es immer geben. Das erste Buch, das ich las, handelte von TA. Und es war diese Doku aus den 90er Jahren. Alle dort beschriebenen Figuren sind noch vorhanden. Und die meisten Figuren der technischen Analyse können als Muster bezeichnet werden. Außerdem ist die "erste-zweite" Welle (der Marktimpuls) kein Muster? Mit einer Entwicklung zu einem dritten. Oder keine Entwicklung. Oder, zum Beispiel, "impulse-bounce-impulse-bounce" - Gartleys Schmetterling. Ich meine, wenn man sich die Tabelle ansieht, gibt es eine Menge Schmetterlinge. Und Gartley hat dieses Modell bereits 1935 beschrieben. Jedenfalls muss man sich über die Existenz von Mustern noch lange Zeit keine Sorgen machen.
Aber ich bin mir nicht sicher, ob Muster klassifiziert werden sollten. Ich habe ein Experiment mit einem einschichtigen Perzeptron zur Erkennung einfacher Muster durchgeführt. Pepper lernt schnell und erkennt sie dann alle wieder. Und natürlich schwimmt das Muster. Das Perceptron wird dadurch nicht gestört. Es zeigt sich also, dass eine Klassifizierung der Muster nicht wirklich notwendig ist. Aber vielleicht ist es notwendig, die "Umgebung" der Muster zu klassifizieren. Dann könnten Sie herausfinden, dass die "Nachbarschafts"-Klasse der gleichen Muster an verschiedenen Orten unterschiedlich ist, und dieser Unterschied sollte etwas bewirken. Dies ist jedoch reine Spekulation. Wir müssen überprüfen...
Der "Kopf und die Schultern" sind und werden sein. Sowie weitere Tausende von Mustern, die in der TA bekannt sind und die mit (oder ohne) NS noch gefunden werden müssen. Aber sagen Sie mir, was ist die Wahrscheinlichkeit, dass, wenn die rechte Schulter "Kopf und Schultern" gebrochen wird, dann wird der Preis nach unten gehen, und noch genauer, was ist das Konfidenzintervall der Abwärtsrichtung?
In der Ökonometrie ist das Konfidenzintervall der Prognose die grundlegende Frage. Und wenn man versucht, diese Frage zu beantworten, kommt die Nicht-Stationarität zum Vorschein, und damit eine Menge Probleme, die mit NS nicht gelöst werden können, weil sie nichts mit der Klassifizierung zu tun haben.
Muster werden 18 Stunden lang gelehrt und angerechnet, wobei die Hauptfrage lautet: Verstehen Sie, dass Muster beim Handel nicht verwendet werden können?
Ich habe also nichts durcheinander, sondern liege flach, zumindest in diesem Fall.