Discusión sobre el artículo "Neurona biológica para la previsión de series temporales financieras"
Las redes neuronales siguen siendo un tema de estudio para mí, pienso utilizarlas en mi scalper. No veo ningún misterio en ellos. Para mí, el misterio está en otro - ¿por qué los autores de tales artículos tratan de alimentar NS con barras crudas con la persistencia de un maníaco? Creo que si una persona ha dominado el trabajo con NS, entonces los fundamentos de DSP (procesamiento digital de señales) no será difícil de aprender. En este artículo, el autor ha superado a todos los llamados "analistas" que conozco - alimenta barras D1 a la entrada e intenta adivinar el precio a 15 días vista. ¿Es tan difícil de extraer datos de garrapatas de MT5 y probarlo en scalping con procesamiento preliminar????
Alexey Volchanskiy #:
Las redes neuronales siguen siendo un tema de estudio para mí, pienso utilizarlas en mi scalper. No veo ningún misterio en ellos. Para mí, el misterio está en otro - ¿por qué los autores de tales artículos tratan de alimentar NS con barras crudas con la persistencia de un maníaco? Creo que si una persona ha dominado el trabajo con NS, entonces los fundamentos de DSP (procesamiento digital de señales) no será difícil de aprender. En este artículo, el autor ha superado a todos los llamados "analistas" que conozco - alimenta barras D1 a la entrada e intenta adivinar el precio a 15 días vista. ¿Es tan difícil de extraer datos de garrapatas de MT5 y tratar de scalping con pre-procesamiento ????
¿Es el pre-procesamiento como ir a una vanga? Las redes neuronales siguen siendo un tema de estudio para mí, pienso utilizarlas en mi scalper. No veo ningún misterio en ellos. Para mí, el misterio está en otro - ¿por qué los autores de tales artículos tratan de alimentar NS con barras crudas con la persistencia de un maníaco? Creo que si una persona ha dominado el trabajo con NS, entonces los fundamentos de DSP (procesamiento digital de señales) no será difícil de aprender. En este artículo, el autor ha superado a todos los llamados "analistas" que conozco - alimenta barras D1 a la entrada e intenta adivinar el precio a 15 días vista. ¿Es tan difícil de extraer datos de garrapatas de MT5 y tratar de scalping con pre-procesamiento ????
¿Cómo sabes que los precios deben ser procesados, ¿dónde está la justificación para ello, a excepción de los eslóganes de MO-schniks sobre la presencia de ruido fantasma, cuya definición en el contexto de la divisa ni siquiera se conoce.
El precio no es una señal física, no hay ruido.
Cada patrón de precios describe su propia tendencia y planitud, ya sea en D1 o M1.
Impulso-corrección.
Todos los TFs tienen sus propios patrones.
El preprocesamiento de gráficos es la búsqueda de patrones. Búsqueda de patrones a través de todo tipo de filtros.
Eso es lo que hace cualquier NS.
Sólo estarás procesando el gráfico dos veces.
Y si los indicadores de entrada - 3 veces.
Por Ivan Butko
El preprocesamiento -preprocesamiento de predictores- es la primera y más importante de las tres etapas de cualquier proyecto de aprendizaje automático. Tienes que sentarte y aprender lo básico. Entonces no estarías diciendo tonterías.
"Basura dentro - basura fuera", y para eso no hace falta ir a una adivina.
Del artículo;
Los exóticos no ofrecen ninguna ventaja ni siquiera frente a modelos estadísticos simples. ¿Y por qué?
Por código:
Normalización adaptativa - no vi lo que es adaptativo allí?
Todos los indicadores están en la biblioteca de análisis técnico ta. ¿Por qué reescribir todo en Python?
No tiene sentido en la aplicación práctica, IMHO
Vladimir Perervenko proyecto de aprendizaje automático. Hay que sentarse y aprender lo básico. Entonces no estarás diciendo tonterías.
Traduces libros de texto"Basura dentro - basura fuera" - y no necesitas ir a un adivino para eso.
No has tratado la definición de basura en los precios
No sabes lo que es basura y lo que no. Y si existe en principio. Dado que en Forex la gente gana en M1, y en M5, y en M15 y así sucesivamente, hasta D1
Usted no entiende y no sabe cómo operar con las manos.
Por lo tanto - usted no entiende lo que usted mismo está diciendo.
Pero si usted tiene una confirmación de la viabilidad y la estabilidad de sus modelos NS sólo debido a la presencia de preprocesamiento (sin ella - basura) - usted tendrá razón.
¿Existen tales?
Fácil de decir: aprende lo básico, es al menos 1 libro sobre lo básico que necesitas leer :) y no sólo leer, sino memorizar.
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Artículo publicado Neurona biológica para la previsión de series temporales financieras:
El modelo Hodgkin-Huxley, galardonado con el Premio Nobel, describe el mecanismo de generación y propagación de los impulsos nerviosos a nivel celular. Pero, ¿por qué exactamente este modelo puede ser la clave para entender los mercados financieros? La respuesta está en la sorprendente analogía entre la propagación de los impulsos nerviosos en el cerebro y la propagación de la información en los mercados. Al igual que las neuronas intercambian señales eléctricas a través de conexiones sinápticas, los participantes en el mercado intercambian información a través de las transacciones comerciales.
Lo innovador de nuestro enfoque consiste en añadir al modelo clásico un componente similar al plasma. Así, hoy analizaremos una red neuronal como un sistema dinámico inmerso en un "plasma" de información de mercado, donde cada neurona puede influir en el comportamiento de otras neuronas no solo mediante conexiones directas, sino también a través de los campos electromagnéticos que genera. Esto permite al sistema captar correlaciones y relaciones sutiles que los algoritmos tradicionales no captan.
En este artículo examinaremos con detalle la arquitectura del sistema, sus principios de funcionamiento y los resultados de su aplicación práctica en diversos instrumentos financieros. Asimismo, mostraremos cómo un enfoque de inspiración biológica puede ofrecer una nueva perspectiva sobre el problema de la previsión de series temporales financieras y abrir nuevos horizontes en el campo del trading algorítmico.
Autor: Yevgeniy Koshtenko