Redes neuronales. Preguntas de los expertos. - página 4
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La cuestión es que no hay información sobre la relación o las pautas entre el error y el beneficio. Además, si esta relación está clara y descrita en la sección de formación, en la sección de OOS no hay ninguna información al respecto. Lógicamente parece que cuanto menor es el error mayor es el beneficio, pero en la práctica no es así y así lo demuestran numerosos experimentos (no sólo el mío, claro). >> Error o error cuadrático medio o RMS - no importa.
¡Buenas tardes!
Para LeoV, la cuestión es que no hay una previsión como tal. A mi entender el pronóstico es la cláusula de mañana u otros valores del FUTURO. Aquí no hay futuro) La imagen de arriba es más bien una tarea de clasificación, si se quiere. Si conocemos el EMa de la fila 2 si se conoce la fila 1 y su EMa, y están muy correlacionados. Esa era la tarea. Soy muy escéptico sobre la previsión con redes neuronales (en los mercados financieros).
Para joo. Ok, lo probaré, pero creo que el resultado (convirtiendo los priors de nuevo a valor absoluto) dará el mismo resultado al final. Lo comprobé antes en otras cosas y el resultado fue el mismo)
Para los enteros no hubo normalización. En cuanto a los pesos, las neuronas y el número de entradas, es una tontería (o quizás no) doy sólo 3 valores a la entrada y hago una neurona y una capa oculta, el resultado es 2-005e. Cualquier otro número de entradas y neuronas y el mismo resultado.
p.d. Sería interesante, si alguien se atreve a ejecutar los datos anteriores en sus programas y tratar de obtener un resultado. Sólo me pregunto qué pasará con los demás. Que podemos comparar. ¿Alguien está interesado? )))))
to integer Нормализации не было. Что касается весов, нейронов и кол-ва входов, то тут вообще бред (а может и не бред) даю на вход всего 3 значения и делаю один нейрон и одни скрытый слой результат 2-005е. ЛЮБОЕ другое кол--во входов и нейронов и тот же результат.
¿Cuáles son exactamente los valores (valores de qué)?
LeoV escribió(a) >>
La cuestión es que no hay información sobre la correlación o cualquier patrón entre el error y el beneficio. Además, si esta relación está clara y descrita en el área de formación, en el área de OOS no hay ninguna información al respecto. Lógicamente parece que cuanto menor es el error mayor es el beneficio, pero en la práctica no es así y así lo demuestran numerosos experimentos (no sólo el mío, claro). El error o error medio cuadrático no es importante.
¿Qué tipo de error utiliza exactamente? Si tienes ganas, y al tópico no le importa, diré por qué creo que hay una diferencia.
Попробуйте при этом поиграть с параметром:
- параметр наклона сигмоидальной функции активации.
Gracias. Juego con él. Y lo han sido durante mucho tiempo.
Donde x es el valor absoluto máximo del 97% de la muestra de entrenamiento (para la entrada actual);
y - valor normalizado (el mío es 0,99) correspondiente a x
La salida es el alfa de trabajo para la entrada actual.
Estos errores están relacionados con las matemáticas, así que c'est la vie... ))))
Все эти ошибки полюбому математически связаны, поэтому се ля ви...))))
No quiero demostrarte nada. Sólo quería escuchar la respuesta, que por alguna razón estás rechazando. :)
No quiero demostrarte nada. Sólo quería escuchar la respuesta, que por alguna razón estás rechazando. :)
¿Sobre el error? No uso el error en absoluto. Ni siquiera lo miro. Me fijo en la rentabilidad, la suavidad de la renta variable, el drawdown, el número de operaciones y otras tonterías....))))
По поводу ошибки? Ошибку вообще не использую. Даже не смотрю на неё. Смотрю на доходность, плавность эквити, просадку, колличесво сделок и прочую ерунду....))))
Sólo tengo la sospecha, no, la certeza, de que estás utilizando el error RMS en el entrenamiento de la red (NeuroShel no permite otra cosa)
Sólo tengo la sospecha, no, la certeza, de que estás utilizando el error RMS en el entrenamiento de la red (NeuroShel no permite otra cosa)
No es para los mercados financieros. No tiene un criterio de parada. ¿Parar en función de la magnitud del error? No entiendo cómo))))
El criterio de error (función de aptitud, si se quiere) que se utiliza determina directamente los resultados del entrenamiento.
PS mrstock, por cierto, tampoco puede cambiar esto, Statistica no lo permite.