Redes neuronales. Preguntas de los expertos. - página 8
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Честно говоря, не ощутил каким образом профит зависит от ошибки....))))
Por ejemplo, digamos que usted está interesado en que el ST genere la mayor cantidad de beneficios y con la mayor frecuencia posible, es decir, intenta aumentar el porcentaje de operaciones rentables y, por supuesto, el MO.
Se puede esperar que una red entrenada según este principio produzca beneficios también en OOS. Es necesario aplicar un error cuadrático medio que acentúe la red en los patrones que contribuyen a estos objetivos. Es decir, la red se centra en patrones específicos que conducen a algún efecto.
Si se utiliza el error cuadrático medio, se están "promediando" los patrones, no se están enfatizando.
Por ejemplo, digamos que usted está interesado en que el ST genere la mayor cantidad de beneficios y con la mayor frecuencia posible, es decir, intenta aumentar el porcentaje de operaciones rentables y, por supuesto, el MO.
Se puede esperar que una red entrenada según este principio produzca beneficios también en OOS. Es necesario aplicar un error cuadrático medio que acentúe la red en los patrones que contribuyen a estos objetivos. Es decir, la red se centra en patrones específicos que conducen a algún efecto.
Si se utiliza el error cuadrático medio, se están "promediando" los patrones, no se están enfatizando.
¿Qué es el error cuadrático medio?
a LeoV
Este es el problema para ti, el inverso, sobre la maximización del beneficio. Qué TS elegirá, los valores se especifican, hmm, en $
a Vinin
La media aritmética de la suma de las raíces.
Об этом уже говорилось раньше в этой ветке. Топикстартер хотел именно так работать, как... как он работает.
Es la primera vez que conozco a alguien en este foro que piensa casi tanto como yo... :)
Con una sola mente...
Впервые встречаю на форуме человека который мыслит практически также как и я... :)
Единомышлинник...
Gracias. Es agradable encontrarse con hermanos en la inteligencia... :)
Beneficio<--> error:
Creo (confirmado experimentalmente, por supuesto).
Si el error de la red se guarda en la retroalimentación, el aumento/disminución de la equidad se guardará en los casos en que la señal de la red sea mucho mejor que la aleatoria.
Si no se guarda el error de la red, la equidad sería aleatoria, es decir, la equidad podría subir o bajar (lentamente/rápidamente/saltos) pero seguiría siendo aleatoria.
La relación beneficio<-->error puede determinarse para cada problema.
//-------------------------------------------//
En cuanto a la formación que realiza LeoV:
Naturalmente conjeturas y sobre todo razonamientos a partir de sus posts.
El entrenamiento se realiza mediante un algoritmo genético, en el que se puede definir cualquier función de aptitud...
IN NSH4-5... Se entrenan no sólo los beneficios, sino diferentes combinaciones de indicadores del sistema, al maximizar/minimizar tiramos de todo el sistema, no sólo de los beneficios, es decir, conseguimos un crecimiento suave del patrimonio.
Me olvidé de añadir: "Con un algoritmo genético realmente no sabe cómo entrenar para obtener resultados estables en OOS, el método de control/prueba de deslizamiento en una muestra independiente ya no ayudará aquí, incluso lo contrario hará trampa...".
Por eso el error puede ser diferente pero el beneficio es casi el mismo, la función objetivo no es la minimización del error.
Para mí NS 4-5 es una caja negra, incluso si llegué allí un sistema bueno y estable con el crecimiento suave de la equidad, que se puso a prueba en QE, sólo lo puse a un lado por un tiempo peor.
Si se entrenan las redes no en NSh4-5, sino en programas creados con fines más académicos, se puede al menos entender cuál es el error, por qué la red no da beneficios, y un montón de cuestiones diferentes, y después de encontrar la respuesta a la que se puede hablar con confianza sobre el comercio de redes neuronales.
Y no para que no haya conexión con nada, sólo Dios sabe si funcionará o no, si las entradas necesitan decorrelacionarse o no, si las entradas necesitan eliminar la correlación con la salida o no, si es mejor comprometerse o no comprometerse, etc. ..... Simplemente, divagaciones al azar...
Для меня НШ 4-5 чёрный ящик, даже получив там прибульную стабильную систему с плавным ростом эквити, прошедшую тестирование на ООС, я просто отложил её до худших времён.
Если обучать сетки не в НШ4-5, а в программах созданных для более академических целей, то можно хотя бы разбираться в чём ошибка, почему сеть не приности прибыль, и ещё кучу разных вопросов, найдя ответ на которые, можно будет УВЕРЕННО говорить о торговле с помощью нейронных сетей.
А не так что связей нигде ни с чем нет, на ООС только богу известно будет оно работать или нет, входы надо декоррелировать/не надо, нужно убирать корреляцию входов с выходом или нет, что лучше коммитет или не коммитет и тд..... Проще говоря случайное блуждание...
Por estas razones, desde hace algún tiempo he abandonado por completo los paquetes de red "ya hechos". Yo mismo preparo lo que necesito.
Y no para que no haya conexiones con nada, sobre la retroalimentación sólo Dios sabe si funcionará o no, las entradas deben estar descorrelacionadas o no, las entradas deben estar correlacionadas con la salida o no, qué es mejor que se comprometan o no, etc. ..... Simplemente, divagaciones al azar...
Как успехи на этом поприще?
Es demasiado pronto para hablar de éxitos. Cuando tenga éxito, quizá le pague el billete de ida y vuelta para que me visite. :)
Por ahora, estoy satisfecho con el hecho de que, al menos, tengo un control total sobre el proceso de aprendizaje y los objetivos de aprendizaje de las redes (si es eso a lo que te refieres).
Esto es algo bueno. )))) Un placer.))) Gracias)))
Pero básicamente, ¿cuál era mi pregunta? Este tema me resulta muy interesante. Preguntaba por la relación entre el error y el beneficio en OOS. Es un tema muy interesante, ya que hablando con muchos profesionales de este negocio, no saben la respuesta a esta pregunta. ¿Qué me has dicho?
Digamos que te interesa que el TS genere la mayor cantidad de beneficios y con la mayor frecuencia posible, es decir, tratar de aumentar el porcentaje de operaciones rentables y por supuesto el MO.
Puede esperar que la red entrenada según este principio produzca beneficios también en OOS. Es necesario aplicar un error cuadrático medio que acentúe la red en los patrones que contribuyen a estos objetivos. Es decir, la red se centra en patrones específicos que conducen a algún efecto.
Si se utiliza el error cuadrático medio, se están "promediando" los patrones en lugar de enfatizarlos.
и
En cuanto al beneficio<--> error:
Creo (confirmado experimentalmente, por supuesto).
Si el error de la red se guarda en la retroalimentación, el crecimiento/decrecimiento de la equidad también se guardará, se aplica a los casos en que la señal de la red es mucho mejor que una aleatoria.
Si no se guarda el error de la red, la equidad sería aleatoria, es decir, la equidad podría subir o bajar (lentamente/rápidamente/saltos) pero seguiría siendo aleatoria.
Se puede determinar el beneficio<-->error para cada tarea.
Bueno, estas no son respuestas, tienes que entender))). Son sólo reflexiones "sobre el tema" en general. Ok, tomamos NS (no comerciante) o Solución, no importa (con "fines académicos"), hacemos una red (lo que sea) y empezamos a entrenar. ¿Hasta cuándo lo entrenamos? ¿Hasta un error mínimo? Hay que entender que será un sobreentrenamiento del 100%. ¿No está a la altura del error mínimo? Entonces, ¿hasta qué error? ¿Cuál es el beneficio? ¿Y por qué exactamente a este error? ¿Aumentará o disminuirá el beneficio si disminuimos ligeramente el error? ¿Y si aumenta el error?
Así que es así.....))))