Diskussion zum Artikel "Biologisches Neuron zur Vorhersage von Finanzzeitreihen"
Neuronale Netze sind für mich immer noch ein Studienobjekt, ich plane, sie in meinem Scalper zu verwenden. Ich sehe keine Geheimnisse in ihnen. Für mich liegt das Rätsel in einem anderen - warum versuchen die Autoren solcher Artikel, NS mit der Beharrlichkeit eines Wahnsinnigen mit rohen Stäben zu füttern? Ich denke, wenn jemand die Arbeit mit NS beherrscht, dann sind die Grundlagen der DSP (digitale Signalverarbeitung) nicht schwer zu erlernen. In diesem Artikel hat der Autor alle so genannten "Analysten", die ich kenne, übertroffen - er gibt D1-Balken in den Input ein und versucht, den Preis 15 Tage im Voraus zu erraten. Ist es so schwer, Tick-Daten aus MT5 zu extrahieren und es auf Scalping mit vorläufiger Verarbeitung zu versuchen????
Alexey Volchanskiy #:
Neuronale Netze sind für mich immer noch ein Studienobjekt, ich plane, sie in meinem Scalper zu verwenden. Ich sehe keine Geheimnisse in ihnen. Für mich liegt das Rätsel in einem anderen - warum versuchen die Autoren solcher Artikel, NS mit der Beharrlichkeit eines Wahnsinnigen mit rohen Stäben zu füttern? Ich denke, wenn jemand die Arbeit mit NS beherrscht, dann sind die Grundlagen der DSP (digitale Signalverarbeitung) nicht schwer zu erlernen. In diesem Artikel hat der Autor alle so genannten "Analysten", die ich kenne, übertroffen - er gibt D1-Balken in den Input ein und versucht, den Preis 15 Tage im Voraus zu erraten. Ist es so schwer, Tick-Daten aus dem MT5 zu extrahieren und sie beim Scalping mit Pre-Processing auszuprobieren????
Ist Pre-Processing wie der Gang zum Vanga? Neuronale Netze sind für mich immer noch ein Studienobjekt, ich plane, sie in meinem Scalper zu verwenden. Ich sehe keine Geheimnisse in ihnen. Für mich liegt das Rätsel in einem anderen - warum versuchen die Autoren solcher Artikel, NS mit der Beharrlichkeit eines Wahnsinnigen mit rohen Stäben zu füttern? Ich denke, wenn jemand die Arbeit mit NS beherrscht, dann sind die Grundlagen der DSP (digitale Signalverarbeitung) nicht schwer zu erlernen. In diesem Artikel hat der Autor alle so genannten "Analysten", die ich kenne, übertroffen - er gibt D1-Balken in den Input ein und versucht, den Preis 15 Tage im Voraus zu erraten. Ist es so schwer, Tick-Daten aus dem MT5 zu extrahieren und sie beim Scalping mit Pre-Processing auszuprobieren????
Woher wissen Sie, dass die Preise vorverarbeitet werden müssen, wo ist die Begründung dafür, abgesehen von den Slogans der MO-schniks über das Vorhandensein von Phantomrauschen, dessen Definition im Zusammenhang mit Forex nicht einmal bekannt ist.
Der Preis ist kein physikalisches Signal, es gibt kein Rauschen.
Jedes Kursmuster beschreibt seinen eigenen Trend und seine Ebenheit, ob auf D1 oder M1.
Impuls-Korrektur.
Alle TFs haben ihre eigenen Muster.
Die Vorverarbeitung von Diagrammen ist die Suche nach Mustern. Die Suche nach Mustern erfolgt durch alle Arten von Filtern.
Das ist es, was jeder NS tut.
Sie werden das Diagramm nur zweimal bearbeiten.
Und wenn Sie Indikatoren eingeben - 3 Mal.
An Ivan Butko
Das Preprocessing - die Vorverarbeitung von Prädiktoren - ist die erste und wichtigste der drei Phasen eines jeden Projekts zum maschinellen Lernen. Man muss sich hinsetzen und die Grundlagen lernen. Dann würden Sie keinen Unsinn erzählen.
"Garbage in - rubbish out" - und dafür muss man nicht zu einem Wahrsager gehen.
Aus dem Artikel;
Exoten bieten selbst gegenüber einfachen statistischen Modellen keinen Vorteil. Und für was?
Durch Code:
Adaptive Normalisierung - Ich habe nicht gesehen, was dort adaptiv ist?
Alle Indikatoren sind in der Bibliothek der technischen Analyse ta. Warum alles in Python neu schreiben?
Es hat keinen Sinn in der praktischen Anwendung, IMHO
Vladimir Perervenko Projekts zum maschinellen Lernen. Sie müssen sich hinsetzen und die Grundlagen lernen. Dann würden Sie nicht nur Unsinn reden.
Sie übersetzen Lehrbücher"Garbage in - rubbish out" - und dafür muss man nicht zum Wahrsager gehen.
Sie haben sich nicht mit der Definition von Müll in Preisen beschäftigt
Sie wissen nicht, was Müll ist und was nicht. Und ob es ihn prinzipiell gibt. Denn am Forex verdient man an M1, und an M5, und an M15 und so weiter, bis hin zu D1
Du verstehst nicht und weißt nicht, wie man mit den Händen handelt.
Also - du verstehst nicht, was du selbst sagst.
Aber wenn du eine Bestätigung für die Funktionsfähigkeit und Stabilität deiner NS-Modelle nur wegen des Vorhandenseins von Preprocessing hast (ohne es - Müll) - wirst du Recht haben.
Gibt es solche?
Ganz einfach: Lernen Sie die Grundlagen, es ist mindestens 1 Buch über die Grundlagen, das Sie lesen müssen :) und nicht nur lesen, sondern auswendig lernen.
Rauschen ist ein Modellfehler. Das heißt, in Wirklichkeit gibt es kein abstraktes "Preisrauschen", sondern nur eine Reihe von Fehlern eines bestimmten Modells. Ein Modell gilt als mehr oder weniger funktionsfähig, wenn sich eine Reihe dieser Fehler wie weißes Rauschen (stationärer Prozess ohne Korrelation) verhält.
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
Neuer Artikel Biologisches Neuron zur Vorhersage von Finanzzeitreihen :
Das mit dem Nobelpreis ausgezeichnete Hodgkin-Huxley-Modell beschreibt den Mechanismus der Erzeugung und Ausbreitung von Nervenimpulsen auf zellulärer Ebene. Warum aber könnte gerade dieses Modell der Schlüssel zum Verständnis der Finanzmärkte sein? Die Antwort liegt in der verblüffenden Analogie zwischen der Verbreitung von Nervenimpulsen im Gehirn und der Verbreitung von Informationen auf den Märkten. So wie Neuronen durch synaptische Verbindungen elektrische Signale austauschen, tauschen Marktteilnehmer durch Handelsgeschäfte Informationen aus.
Die Innovation unseres Ansatzes besteht darin, dass wir dem klassischen Modell eine plasmaähnliche Komponente hinzufügen. Wir betrachten ein neuronales Netz als ein dynamisches System, das in das „Plasma“ der Marktinformationen eingetaucht ist, wobei jedes Neuron das Verhalten anderer Neuronen nicht nur durch direkte Verbindungen, sondern auch durch die von ihm erzeugten elektromagnetischen Felder beeinflussen kann. Dadurch kann das System subtile Korrelationen und Beziehungen erfassen, die von herkömmlichen Algorithmen unbemerkt bleiben.
In diesem Artikel werden die Architektur des Systems, seine Funktionsweise und die Ergebnisse der praktischen Anwendung auf verschiedene Finanzinstrumente ausführlich dargestellt. Wir werden zeigen, wie ein biologisch inspirierter Ansatz eine neue Perspektive auf das Problem der finanziellen Zeitreihenprognose bieten und neue Horizonte im Bereich des algorithmischen Handels eröffnen kann.
Autor: Yevgeniy Koshtenko