¿Qué alimentar a la entrada de la red neuronal? Tus ideas... - página 76
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Se obtiene así la llamada puntuación R/S, cuyo valor oscila entre -1 y +1, donde :
- S es el recorrido total, es decir, la longitud de la trayectoria,
- R es el recorrido neto, es decir, la distancia entre el punto inicial de la trayectoria y el punto final de la misma, que puede ser negativa.
La opción es interesante. No la he probado. Resulta que necesitas un modelo de regresión para ello. Usted puede tratar de métrica y R cuadrado entonces, o una modificación - para estimar la dispersión de la desviación de una línea recta....
Considero el problema de manera diferente - Pongo una pregunta para la clasificación - si el precio alcanzará el punto SL o TP, y una variante - si el precio alcanzará el SL antes de que el mercado va a un estado diferente (el comienzo de la tendencia) o no. Es importante poner SL en algo similar a los puntos de referencia, no sólo en pips.
E vgeny Shevtsov #:
Pero, para que el conjunto de estimaciones obtenidas de esta manera sean iguales entre sí, el intervalo de tiempo T utilizado para obtener cada estimación debe tomarse igual.
La desventaja aquí es que el precio puede moverse en la dirección correcta durante un tercio de tiempo al principio, y luego deslizarse en plano hasta el punto de partida. Si consideramos que el precio se mueve de nivel en nivel, entonces este enfoque parece extraño, los modelos deben ser entendidos de una vez:
1. si se alcanzará un nivel significativo en el intervalo de tiempo
2. 2. Cuánto tiempo se tardará en alcanzar el nivel
3. Qué pasará después de alcanzarlo (depende de la respuesta a la segunda pregunta - tiempo suficiente para un pullback o una ruptura después de plano).
Mientras que al alcanzar un nivel significativo, es importante evaluar el movimiento hasta este nivel.
En general - un paradigma diferente, que es más correcto - se puede determinar a través de la experimentación.
¿Qué intervalo de tiempo utiliza?
También me gustaría señalar la desventaja de utilizar el muestreo continuo - obtener ejemplos similares en las barras vecinas, que cuantitativamente pueden superar en una u otra dirección, dando un cambio de probabilidad incorrecta, si el comercio no en cada barra más tarde.
C hat me dijo lo mismoY cuando hice la pregunta: "Si después del entrenamiento la entrada es 1 y la salida es 2, ¿corresponde a la regla "si la entrada es 1, la salida es 2" - incluso Dipsic tuvo que estar de acuerdo " .Se trata más bien de la esencia de la caja Trate de responder a la misma pregunta.
Lejos de mí el "chat gpt", y mucho menos "dipsic".
Para ser sincero, ni una sola vez he interactuado con ellos (hmmm... quizá debería empezar...).
Por otra parte, estoy lejos de ser un profesional en este caso.
Digamos, en el ejemplo de un perseptron (neurona única) :
El concepto no es "si no", sino "similar" o "diferente".
La salida del perseptrón es la suma de los productos de los valores de X por los valores de W elemento por elemento.
Y si la imagen X es idéntica o muy similar a la imagen W (que se formó previamente durante el entrenamiento), entonces la salida es el valor máximo posible en el contexto de "la suma de productos de X sobre W".
Siempre y cuando, por supuesto, en el proceso de entrenamiento las imágenes X se hayan normalizado previamente al intervalo de 0 a +1, o al intervalo de -1 a +1.
Y sin dicha normalización, no se obtendrá un resultado adecuado.
(Sin embargo, hay otras formas de normalizar).
En otras palabras, si el perseptrón "vio" (en las entradas X) lo que se le enseñó (y su aprendizaje se almacena en W), producirá el resultado más alto en la suma de productos.
Sin embargo, siempre es posible SELECCIONAR tal imagen X, en cuya presentación el perseptrón producirá un resultado aún más alto.
Aquí hay que tener en cuenta que la imagen presentada también debe normalizarse al rango de 0 a +1, o al rango de -1 a +1.
Y aquí surgen las preguntas :
- ¿cuál debería ser exactamente este "resultado más alto", en base al cual podríamos concluir que el perseptrón vio exactamente lo que se le enseñó?
- y ¿debería aplicarse algún corredor de alteza, un nivel inferior de alteza y un nivel superior de alteza, o sólo es suficiente el inferior?
En general, estas preguntas son válidas tanto con la función de activación como sin ella.
Evgeny Shevtsov
¿Dónde voy a "chat-gpt", y más aún a "dipsic".
Para ser sincero, nunca me he comunicado con ellos (hmm... quizá debería empezar...).
Definitivamente dale una oportunidad, vale la pena. https://chat.deepseek.com/ Especialmente la parte de razonamiento del hilo. Dip explica bien como tutor.
E vgeny S hevtsov
...
El concepto no es "si no" sino "similar" o "diferente".
...
Verás, si no tienes un umbral, entonces no tienes un modelo. O aceptas el umbral, o no tiene sentido que MLP y otros existan. No existe eso de "supongo que un misil disparado desde un país vecino ahora mismo nos alcanzará. O no.
La IA dice 0,694875.... El modelo final es la toma de decisiones. Y, si tienes un umbral de 0,6, entonces tu IA es una caja con reglas "si la entrada es 0,3 / 0,7 / 0,1 / 0,8, entonces la salida es0,694875....".
Y si no tienes un umbral, tienes un modelo de "no sé qué es este conjunto de números, no tengo ni idea de para qué sirve".
Pero incluso si no sabes lo que es la caja, tiene una regla dentro: ""si la entrada es 0.3 / 0.7 / 0.1 / 0.8, la salida es0.694875..."(y no hay más remedio)
Tengo un indicador de ruido de construcción similar
Este es el indicador de ruido más insignificante que no tiene nada que ver con el ruido en las series temporales. Usted tiene una red dipsic, pregúntele lo que es el ruido ))
Es una opción interesante. No la he probado. Resulta que requiere un modelo de regresión. Usted puede tratar de métrica y R cuadrado entonces, o una modificación - para estimar la dispersión de la desviación de una línea recta....
Considero que el problema de manera diferente - Pongo una pregunta para la clasificación - si el precio alcanzará el punto SL o TP, y una variante - si el precio alcanzará el SL antes de que el mercado va a un estado diferente (el comienzo de la tendencia) o no. Es importante poner SL en algo similar a los puntos de referencia, no sólo en pips.
La desventaja aquí es que el precio puede moverse en la dirección correcta al principio durante un tercio de tiempo, y luego deslizarse en plano al punto de partida. Si tenemos en cuenta que el precio se mueve de nivel a nivel, este enfoque parece extraño, los modelos deben ser entendidos de una vez:
1. si se alcanzará un nivel significativo en el intervalo de tiempo
2. Cuánto tardará en alcanzarse el nivel
3. Qué ocurrirá después de alcanzarlo (depende de la respuesta a la segunda pregunta - tiempo suficiente para un pullback o una ruptura tras un plano).
Mientras que cuando se alcanza un nivel significativo, es importante evaluar el movimiento hasta este nivel.
En general - un paradigma diferente, que es más correcto - se puede determinar a través de la experimentación.
¿Qué intervalo de tiempo se utiliza?
También me gustaría señalar la desventaja de utilizar el muestreo continuo - obtener ejemplos similares en las barras vecinas, que cuantitativamente pueden superar en una u otra dirección, dando un cambio de probabilidad incorrecta, si el comercio no en cada barra más tarde.
En cuanto a la estimación R/S, donde el intervalo de tiempo T está directamente involucrado también :
Creo que la negociación debe hacerse de una manera completamente similar a la forma en que se generan las propias estimaciones.
Es decir, una vez que la red (entrenada a sabiendas) ha abierto una operación, debería cerrarse forzosamente tras el intervalo de tiempo T, donde este último puede denominarse "horizonte de predicción".
Así, el nivel TP es el lugar de cierre forzoso de la operación, y el nivel SL debe colocarse por puro seguro y a una distancia tal que no perjudique al propio concepto.
Es mejor calcular el intervalo de tiempo T por velas enteras, porque se libra del problema de cálculo de viernes a lunes, donde hay un exceso de tiempo de dos días, si T se calculó por el concepto de tiempo, no por velas.
El número de velas T debe ser sustancialmente menor (por un factor de varios) que el tamaño de la imagen X utilizada para entrenar la red.
Por supuesto, pensar en términos del factor de beneficio (la relación entre la distancia TP y la distancia SL, así como la relación entre el movimiento al alza y el movimiento a la baja, o la relación entre el movimiento a la baja y el movimiento al alza) como una estimación de una operación o del movimiento del precio es más familiar y comprensible.
Sin embargo, la estimación calculada de este modo puede ser y será significativamente mayor que uno y hasta el infinito.
Mientras que para el entrenamiento de la red se requiere proporcionar estimaciones en el rango de -1 a +1, lo que se satisface con la estimación R/S.
Pero repito, la estimación R/S está lejos de ser autosuficiente, porque estima la trayectoria relativa sólo a sí misma, pero no estima el movimiento R relativo a algún movimiento más largo que S.
el ruido del que hablabais dipsic y tú no tiene nada que ver con los precios.
¿Con qué se relaciona?
1) Con las señales físicas 2) Con el contexto:
Estoy diciendo cosas obvias. Pero ni siquiera esas están en los artículos basura de "basura que entra, basura que sale" que hay aquí. Incluso el contexto no se desglosa, dónde, qué y cuándo llamar ruido y dónde, cuándo y cómo, y lo más importante - por qué así - es necesario deshacerse de él.
Un enfoque no mejor que mi atizamiento creativo.