Cómo formar correctamente los valores de entrada para el NS. - página 21
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Aquí hay un pavo.
Es demasiado soñador para ser como la vida real )))) Y no vivimos en un cuento de hadas.....
Y aquí está el pavo.
¿Qué sentido tiene añadir algo más a este pavo? Es lindo por sí solo. :)
¿Qué sentido tiene añadir algo más a este pavo? Es lindo por sí solo. :)
Se vuelve a dibujar. Lo tomamos para dar las señales que la red elegirá.
Entonces tomamos estas señales y nos olvidamos de este indicador. Entonces tendremos que decidir cómo describir las entradas dadas por NS. Elija un rango para entrar (número de barras y puntos que están junto a la señal, pero también los tomaremos como de entrenamiento).
Lo mismo se puede hacer con el indicador de Klot (que tiene GA).
>>¿La fórmula de qué?
La fórmula de la función objetivo, si estuviéramos hablando de un procedimiento de optimización. Pero de la información de LeoV se desprende que esta función (Compra/Mantenimiento/Venta Óptima ) no hace ninguna optimización, es decir, no tiene nada que ver con NS. Es una función bastante ordinaria que realmente mira hacia el futuro. Y no le importa en absoluto si lo hace por Cierre o por un indicador de suavización. Si lo comparas con el 2ZZ, sigo pensando que dará demasiadas entradas. O demasiado poco, dependiendo de cómo se interprete en barras antes de ... . En tiempo real, estas entradas corresponderán a entradas en la apertura de cada nueva barra, punto que ya he criticado antes :).
Voy a intervenir aquí, aunque soy un aficionado a las redes neuronales. Me parece que la función objetivo (TF) debe reflejar necesariamente la distribución de probabilidad del valor procesado por la red neuronal. La suma de los cuadrados de los errores es la forma más conocida y estándar de TF, pero esta función sólo es lo mejor posible para un valor gaussiano.
Existe una relación entre la distribución de probabilidad y el error minimizado al máximo según la función de máxima verosimilitud. Para una distribución gaussiana es el cuadrado de la diferencia de las magnitudes, para una distribución exponencial es el módulo de la diferencia, etc.
Tomamos el indicador más implacable del NS, enseñamos al NS a dar las señales correctas. Naturalmente, tenemos que obtener el resultado
para que nuestras entradas sean perfectas, o casi... Estos valores deben ser tomados como maestros para las SN. La ventaja aquí es que alimentamos vectores de COMPRA/VENTA que la propia red ha elegido como óptimos. Pero un conjunto de vectores Hold debe ser recortado manualmente. Sólo para asegurarnos de que la muestra no consiste en un 90 % de vectores Hold y sólo un 5 % en Buy/Sell...
¿Por qué tomar indicadores? Existe una interesante herramienta en metastock - Maximum Profit System (MPS), diseñada para comparar la rentabilidad de los sistemas. Se supone que el MPS calcula todas las operaciones probables con un resultado positivo. Es muy conveniente construir matrices de entrenamiento para los MLP sobre su base.
Está redibujado. Lo tomamos para dar a la red señales de su propia elección.
Entonces tomamos estas señales y nos olvidamos de este indicador. Entonces tendremos que decidir cómo describir las entradas dadas por el NS. Elija un rango para entrar (número de barras y puntos que están junto a la señal, pero también los tomaremos como de entrenamiento).
Lo mismo puede hacerse con el indicador de Klot (que tiene GA).
Desgraciadamente, debe entender que es una tarea irreal la selección de entradas para la salida (ni siquiera para la salida, sino para las señales de compra/venta). Fantástico.
¿No sabe qué pasará con estas señales en el futuro? ¿Se ejecutarán tan correctamente en el futuro como en el entrenamiento y podrá seleccionar correctamente las entradas que en el futuro darán la información correcta para la apertura de las entradas correctas (como en el entrenamiento)? Por otro lado, ¿se abrirán correctamente estas entradas en el futuro, para que se puedan seleccionar las salidas para ellas? Más preguntas que respuestas.....
P.D. No te confundirás, nadie lo hará )))))
Lamentablemente, debe darse cuenta de que es una tarea poco realista hacer coincidir la salida (ni siquiera la salida, sino las señales de compra/venta) con las entradas. Fantástico.
¿No sabe qué pasará con estas señales en el futuro? ¿Se ejecutarán tan correctamente en el futuro como en el entrenamiento y podrá seleccionar correctamente las entradas que en el futuro darán la información correcta para la apertura de las entradas correctas (como en el entrenamiento)? Por otro lado, ¿se abrirán correctamente estas entradas en el futuro, para que se puedan seleccionar las salidas para ellas? Más preguntas que respuestas.....
P.D. No te confundirás, nadie lo hará )))))
Siempre hay muchas preguntas en nuestro negocio, y las respuestas son relativas o muy escasas. Así que no es sorprendente.
La selección de los insumos se realiza mediante el análisis estadístico de diferentes muestras. Para ser más exactos, la muestra debería desglosarse de la siguiente manera
Que contengan Vender/Vender o Comprar/Vender. Por supuesto, las tres clases pueden ser utilizadas, pero cualquiera de las clases de Comprar/Vender debe ser minimizada.
Así, deberíamos obtener 3 conjuntos de vectores en los que el Buy. Compra y Venta (si alguien encuentra conjuntos de vectores donde las 3 clases no se cruzan entre sí según las señales dadas, no necesitaremos el NS). A continuación, se introducen exactamente estos conjuntos en las entradas para el entrenamiento. De nuevo, los valores del vector deben ser relativos (el MACD servirá, aunque incluso su máximo puede cambiar). A continuación, el preprocesamiento de los datos de entrada, etc.
Por supuesto, si nuestro NS dará señales, no significa que habrá una venta después de la compra, pero hay muchos sistemas que pueden ayudar en la seguridad ...
2 rasgaduras ¡Gracias! Si entiendo bien esto es lo que se necesita, aunque aún no lo he mirado.
La selección de los insumos se realiza mediante el análisis estadístico de diferentes muestras. Para ser más exactos, la muestra debería desglosarse de la siguiente manera
Que contengan o bien Vender/Vender, o bien Comprar/Vender, por supuesto las tres, pero cualquiera de las clases de Comprar/Vender debería contener el mínimo de ellas.
Así, deberíamos obtener 3 conjuntos de vectores en los que el Buy. Compra y Venta (si alguien encuentra conjuntos de vectores donde las 3 clases no se cruzan entre sí según las señales dadas, no necesitaremos el NS). A continuación, se introducen exactamente estos conjuntos en las entradas para el entrenamiento. De nuevo, los valores del vector deben ser relativos (el MACD servirá, aunque incluso su máximo puede cambiar). A continuación, el preprocesamiento de los datos de entrada, etc.
Por supuesto, si el NS dará señales, no significa que habrá una venta después de la compra, pero hay muchos sistemas que pueden ayudar a cubrir.
¿No permites la idea de que esto podría ser una teoría defectuosa?
¿No admite la idea de que pueda ser una teoría defectuosa?
No es una teoría, es sólo una de las formas que creo que pueden conducir a buenos resultados (rentables).
Por supuesto que sí. Si puedes demostrar que es incorrecto, demuéstralo, ¡te agradeceré mucho el tiempo que me ahorres!