red neuronal y entradas - página 5
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¿Por qué estás sp'gashing? ¿Buscas a alguien a quien culpar de tu analfabetismo? DDD
En serio, ¿cuál es el truco?)
Para mí, el NS es uno de los métodos de clasificación que sólo funciona en los mercados estacionarios. Hago la pregunta porque nunca he recibido una respuesta razonada.
PS. No me importa el analfabetismo o la incultura de los participantes en el foro: me interesa personalmente, mi favorito personal.
Para mí NS es uno de los métodos de clasificación, que sólo funciona en los mercados fijos. Hago la pregunta porque nunca he recibido una respuesta fundamentada.
PS. No me importa la alfabetización o el analfabetismo de los miembros del foro, me interesa personalmente, algo muy personal.
faa, ¿entiendes lo que significa estacionariedad?
faa, ¿entiendes lo que es estacionario?
Todavía estás en mi casa de baños.
Así que no entiendes....
Y la estacionariedad del proceso no es necesaria para utilizar las redes neuronales para la predicción. Eso es por si acaso.
Para mí, el NS es un método de clasificación que sólo funciona en mercados fijos. Hago la pregunta porque nunca he recibido una respuesta fundamentada.
Mi opinión - A NS no le gusta la no estacionalidad, debido a que es un algoritmo que requiere una larga curva de aprendizaje. En otras palabras, no existe una red que reaccione rápidamente a los cambios imprevistos de la orculación. A no ser, por supuesto, que la propia estructura de la red contenga datos a priori sobre la naturaleza de la no estacionariedad. Pero este es precisamente el caso en el que preferiría NS a otro algoritmo más rápido, ya que la belleza de NS es que se puede construir sin datos a priori, esperando que el propio conjunto recoja los patrones. En otras palabras, la conclusión es la siguiente: si no tenemos ni idea de qué modelo puede subyacer a las regularidades (incluyendo la no estacionariedad), entonces utilizamos NS, de lo contrario es mejor tratar de describir el modelo sobre el papel, y luego en la matriz / diferencial / otra forma y tomar algún buen algoritmo de regresión (o clasificación, agrupación - dependiendo del problema). Aunque, en general, se pueden utilizar los mismos algoritmos para entrenar un NS construido con la teoría en mente, así que en principio no importa.
Mi opinión - A NS no le gusta la no estacionalidad, por la razón de que es un algoritmo de aprendizaje largo. En otras palabras, no existe una red que reaccione rápidamente a los cambios inesperados de orculación. A no ser, por supuesto, que la propia estructura de la red contenga datos a priori sobre la naturaleza de la no estacionariedad. Pero este es precisamente el caso en el que preferiría NS a otro algoritmo más rápido, ya que la belleza de NS es que se puede construir sin datos a priori, esperando que el propio conjunto recoja los patrones. En otras palabras, la conclusión es la siguiente: si no tenemos ni idea de qué modelo puede subyacer a las regularidades (incluyendo la no estacionariedad), entonces utilizamos NS, de lo contrario es mejor tratar de describir el modelo sobre el papel, y luego en la matriz / diferencial / otra forma y tomar algún buen algoritmo de regresión (o clasificación, agrupación - dependiendo del problema). Aunque, en general, los mismos algoritmos también pueden utilizarse para entrenar un NS construido con la teoría en mente, así que en principio no importa.
La estacionariedad no es necesaria para NS.
Un proceso estacionario bidimensional en un gráfico es una línea recta y horizontal (o casi). H.l. ni siquiera está obligado a ser NS para predecir.
Mi opinión es que a NS no le gusta la no estacionariedad, debido a que es un algoritmo de aprendizaje largo. En otras palabras, no existe una red que reaccione rápidamente a los cambios imprevistos de la orculación. A no ser, por supuesto, que la propia estructura de la red contenga datos a priori sobre la naturaleza de la no estacionariedad. Pero este es precisamente el caso en el que preferiría NS a otro algoritmo más rápido, ya que la belleza de NS es que se puede construir sin datos a priori, esperando que el propio conjunto recoja los patrones. En otras palabras, la conclusión es la siguiente: si no tenemos ni idea de qué modelo puede subyacer a las regularidades (incluyendo la no estacionariedad), entonces utilizamos NS, de lo contrario es mejor tratar de describir el modelo sobre el papel, y luego en la matriz / diferencial / otra forma y tomar algún buen algoritmo de regresión (o clasificación, agrupación - dependiendo del problema). Aunque, en general, se pueden utilizar los mismos algoritmos para entrenar un NS construido con la teoría en mente, así que en principio no importa.
Mi opinión es que a NS no le gusta la no estacionariedad, debido a que es un algoritmo de aprendizaje largo. En otras palabras, no existe una red que reaccione rápidamente a los cambios inesperados de orculación.
Me pregunto por qué utilizarlos entonces. )))) ¿Quién de los presentes sabe dónde funcionan las redes en tiempo real?
La gente suele acudir a NS por su frustración con el análisis técnico, por un lado, y por otro, en un intento de conseguir, de hecho, un indicador que nadie más tiene. Pero toda esta gente no entiende que el problema está en la no estacionariedad del mercado (mo variable y dispersión), y no en la ausencia de un indicador milagroso, y si la TS no tiene en cuenta este matiz, entonces cualquier sistema, con o sin NS, tiende a pudrirse y necesariamente a perder depósitos. Por lo tanto, el éxito en la NS es posible al igual que el éxito en la AT. Pero es preferible el TA porque los algoritmos del TA son mucho más simples, su estructura interna es más clara y funciona mucho más rápido, son posibles diferentes variantes de adaptación. Pero aún así ganar en TA o NS - es una victoria para un jugador experimentado en el casino, no más.
PS. Muchas veces escribió sobre esto en este foro, sólo alsu confirmó mis sospechas sobre el NS.
La gente suele acudir a NS por su frustración con el análisis técnico, por un lado, y por otro, en un intento de conseguir, de hecho, un indicador que nadie más tiene. Pero toda esta gente no entiende que el problema está en la no estacionariedad del mercado (mo variable y dispersión), y no en la ausencia de un indicador milagroso, y si la TS no tiene en cuenta este matiz, entonces cualquier sistema, con o sin NS, tiende a pudrirse y necesariamente a perder depósitos. Por lo tanto, el éxito en la NS es posible al igual que el éxito en la AT. Pero es preferible el TA porque los algoritmos del TA son mucho más simples, su estructura interna es más clara y funciona mucho más rápido, son posibles diferentes variantes de adaptación. Pero aún así ganar en TA o NS - es una victoria para un jugador experimentado en el casino, no más.
PS. He escrito sobre esto muchas veces en este foro, sólo alsu confirmó mis sospechas sobre NS.
eso es todo, ese es el final...........
¡El fin del AT y del NS en los mercados financieros! Caramba, caramba....
P.D. faa, no te pongas en evidencia.