Asesores en redes neuronales, compartiendo experiencias. - página 5
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Han hecho algunas cosas en el pasado. Puede leerlo en el blog bajo la etiqueta de previsión.
Sí, lo he leído... mucha filosofía... pocas realizaciones... así que a la gente le gusta más filosofar que hacer algo real :) :) :) Es una broma. Pero me gustaría ver algo que operara de forma estable a + en las redes neuronales. Sin divulgación de código y algoritmos, sólo como factor de motivación :)
.............
En todo caso, me gustaría echar un vistazo... No es broma. Pero, por favor, no ponga al Sr. Reshetov aquí... :-)
Vaughn. Todo el Sr. Batter parece haber dejado las neuronas por el hundimiento...
1
Es lo mismo que identificar patrones en el mercado, en cuyo caso definitivamente no se necesita una cuadrícula.
2Aun así, entrenar la parrilla en un área concreta es su desventaja, y habrá que volver a entrenarla periódicamente, a pesar de todas las habilidades culinarias...
2 Entonces, ¿cómo se entrena?
Si no es en una zona determinada...
Reentrenarlo de acuerdo con las recomendaciones para optimizar cualquier otro tipo de no-neuro.
Pregunta estándar, ¿qué intentabas enseñar? ))
Mi enfoque de esta cuestión es sólo los precios en sí (sus diferencias) y las variables preferentemente independientes a lo sumo.
En cuanto al racionamiento (llevar al intervalo), por supuesto, cada variable por su minimax, no por ninguna variable.
Mi enfoque de esta cuestión es sólo los precios en sí (sus diferencias) y las variables preferentemente independientes a lo sumo.
En cuanto al racionamiento (reducción de intervalos), por supuesto, cada variable por su minimax, no por una variable cualquiera.
Mi enfoque de esta cuestión es sólo los precios en sí (sus diferencias) y las variables preferentemente independientes en la medida de lo posible.
¿Cuáles son esas variables? Y, por cierto, ¿cómo te va? )
Hago un modelo en paralelo. La idea es antigua y sencilla, hace tiempo que se ha recogido. Selecciono una combinación de rezagos, para los que tomo las diferencias de precios de forma que la asimetría resultante en la predicción del signo del crecimiento sea a) estadísticamente significativa y reproducible en una muestra independiente, y b) de forma que haya la menor redundancia posible entre estas variables de rezago. Ya hay muchos entresijos, todos en la teoría de la inf. Observar el requisito de la independencia de las observaciones. Tal vez más adelante lo redacte de forma generalizada. Pero no he descubierto ningún milagro, francamente. ) Estoy ejecutando 5M minutos y generando reglas. Las dependencias débiles son bastante estables, pero con pequeños MO todavía.
Pero tengo todo sin redes neuronales. Por fin puedo obtener reglas fáciles de leer y utilizarlas para crear código de Asesor Experto. Todo gracias a las capacidades de la información teórica.
1 Estoy de acuerdo.
2 Entonces, ¿cómo se entrena?
Si no es en una zona determinada...
Vuelva a entrenarlo de acuerdo con las recomendaciones para optimizar cualquier otro no-neurótico.
La pregunta de rigor: ¿qué pretendía aprender? ))
red neuronal de autoaprendizaje.
Pones los índices, un gráfico, marcas los puntos de entrada y salida según los veas.
La parrilla parece buscar patrones o recuerda la posición y la dirección de los índices y contabiliza la desviación de +-% del ideal.
no aprendí nada sobre el oro.
Tal vez deberías haberlo enseñado en Eurobucks...