Neuromantes, no paséis de largo :) necesito consejo
Una imagen de la carta es ciertamente buena, pero no es suficiente para cualquier consejo y pensamiento sensato, y sólo para hablar del tema, no sólo de lo que se trata. Con su permiso, un par de preguntas capciosas:
1) ¿Qué es el marco? ¿Duración estándar del periodo de aprendizaje y OOS?
2) ¿La profundidad de la ventana de datos de entrada? Y en general sobre los datos de entrada lo que no es "lo siento"...
3) ¿Tipo de NS?
4) ¿Función de aptitud?
WZY... Y no prometas jurar por todas las "mayorías" todavía) Para mi NS son GBPUSD y EURUSD los que resultan ser los más "mayores", el resto son definitivamente peores...
Z.U.2. Y estaría bien tener un resultado separado del periodo de formación y del siguiente OOS, no de todo el periodo, por supuesto, pero sí de un trozo de la cola, la media.
1) ¿Qué marco? ¿Duración estándar del periodo de aprendizaje y OOS?
M15. Ventana de 25 meses, OOS de un mes.
2) ¿La profundidad de la ventana de datos de entrada? Y en general sobre los datos de entrada lo que no se "siente"...
Cotizaciones planchadas convertidas. En el gráfico anterior, la profundidad es de 60 barras, la cola prevista es de 15. La cola no se negocia en toda su longitud. Esta es la configuración por defecto.
3) ¿Tipo de NS?
Red de ecos :) Pero no importa. Estoy seguro de que podría obtener resultados similares con, por ejemplo, FANN, sólo que con más trabajo.
4) ¿Función de aptitud?
¿Función de aptitud de qué?
Z.U. Y no prometas jurar por todas las "mayorías" todavía) Para mi NS son GBPUSD y EURUSD los que resultan ser los más "mayores", los otros son definitivamente peores...
Lo comprobaré. Sólo es largo.
En resumen:
Aprendizaje sobre la historia - > Reentrenamiento - Beneficio sobre la historia - > Sobre el real - Flush total = Etapas de cualquier autómata neural.
¿No estás cansado de cometer los mismos errores?
Qué suerte tiene la gente, tanto tiempo libre.
¿Función de aptitud de qué?
La función de aprendizaje objetivo de la red neuronal. ¿En qué consiste la red? ¿En qué se forma?
Z.I. Ran para leer sobre la red "Echo") Enlace de inicio para no compartir, Yandex y google conducen al lugar equivocado obviamente...
En resumen:
Aprendizaje sobre la historia - > Reaprendizaje - beneficio sobre la historia - > Sobre el drenaje real - completo = Etapas de cualquier autómata neural.
¿No estás cansado de cometer los mismos errores?
Qué suerte tiene la gente, tanto tiempo libre.
El hombre le mostró OOS así, ¿por qué debería haber una pérdida en el "real"?)
En resumen:
La función de aprendizaje objetivo de la red neuronal. ¿En qué está implantada la red? ¿En qué se forma?
La función objetivo es una semblanza de la cola. La red está implementada en una dll, la implementación es mía. La formación y las funciones básicas de servicio se proporcionan mediante la aplicación.
La función de aprendizaje objetivo de la red neuronal. ¿En qué está implantada la red? ¿En qué se forma?
Z.I. Corrí a leer sobre la red "Echo")
El hombre le mostró OOS como, ¿por qué debe haber un drenaje en el "real").
El sistema se ajusta a la historia y cuanto mejor sea la curva de beneficios, más se reentrena el sistema. Una vez que el sistema llega a la vida, eso es todo ... lo mata.
Las neuronas sólo sirven para encontrar soluciones en la ciencia básica.
/ borrado por el moderador/Función del objetivo: similitud de la cola. La red está implementada en una dll, la implementación es mía. La formación y las funciones básicas de servicio se proporcionan mediante la aplicación.
Creo que lo he entendido, es decir, ¿la red se entrena directamente en MT?
Otra pregunta es ¿por qué 1.000 recalificaciones, que son claramente más que el número de meses de la prueba? Mes de formación OOS, mes de formación OOS.... . Algunos resultados de la formación son eliminados por los resultados de la licitación y se produce una nueva formación?
Creo que lo entiendo, es decir, ¿la red se entrena directamente en MT?
Otra pregunta es ¿por qué 1.000 recalificaciones, que son claramente más que el número de meses de la prueba? Mes de formación OOS, mes de formación OOS.... . Algunos resultados de la formación son eliminados por los resultados de la licitación y se produce una nueva formación?
Situación: El acontecimiento A - > lleva al acontecimiento B, y este ha sido el caso durante, digamos, todo el año 2009
Es 2010 - Evento A - > conduce a un evento no B.
/borrado por el moderador/.
El sistema se ajusta a la historia, y cuanto mejor es la curva de beneficios, más se sobreentrena el sistema. Una vez que el sistema llega a la vida, eso es todo ... se acabó.
Las neuronas sólo sirven para encontrar soluciones en la ciencia básica.
El Experto ZE simplemente no entiende la naturaleza de las cosas, es como un mono con una pistola.
Parece que no has resuelto cuál es la causa del sobreentrenamiento, y la causa del drenaje... eso es todo, y se pueden resolver muchos problemas con las redes.
Parece que no has pasado de NSH4 o 5...
El sistema se ajusta a la historia, y cuanto mejor es la curva de beneficios, más se sobreentrena el sistema. Una vez que el sistema llega a la vida, eso es todo ... chico.
Las neuronas sólo sirven para encontrar soluciones en la ciencia básica.
El Experto ZE simplemente no entiende la naturaleza de las cosas, es como un mono con una pistola.
hombre, te han dicho que es una prueba de avance.
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Saludos :) .
La situación es la siguiente: hace aproximadamente medio año, me involucré seriamente en la neurónica. Y poco a poco, paso a paso, no sin ayuda de algunos usuarios del foro, llegué a tal imagen:
Aquí está mi cabecera, por si a alguien le interesa:
Elpar GBPUSD, pegado hacia adelante desde el 10.2001 hasta ahora.
Kagba la tendencia positiva está ahí :) es bueno :) estoy feliz a más no poder. Pero la expectativa y la reducción no son nada agradables.
Si opero de esta manera, obtengo menos del 20% anual con el mismo drawdown máximo.
Sugerencia: sospecho que puedo reproducir una imagen similar en cualquier mayor.El único problema es que me ha costado 2,5 horas y más de 1000 reajustes de la red para conseguir este gráfico.
¿Hay alguna forma de mejorar estas estadísticas?
Estaría encantado de escuchar cualquier sugerencia de la gente que utiliza las redes neuronales en el comercio.