Utilisation des réseaux neuronaux dans le trading. - page 6
Vous manquez des opportunités de trading :
- Applications de trading gratuites
- Plus de 8 000 signaux à copier
- Actualités économiques pour explorer les marchés financiers
Inscription
Se connecter
Vous acceptez la politique du site Web et les conditions d'utilisation
Si vous n'avez pas de compte, veuillez vous inscrire
OK, Sergei, allons-y doucement et tristement. Traitons d'abord les théorèmes généraux. Voici le lien. Voir les théorèmes 24, 25, 26.
Remarque : la Th 24 traite de la fonction de densité de la distribution.
Mais la Th 25 fait exactement ce dont vous avez besoin, et elle concerne la fonction de distribution.
Regardez aussi, pour le plaisir, la conséquence 8 de Th 26. La troisième formule de la conséquence est exactement ce dont je parlais quand je voulais obtenir une gaussienne à partir d'une uniforme.
Et pour votre distribution exponentielle, il suffit d'obtenir sa fonction de distribution (intégrale) et d'appliquer Th 25.
Merci. Je vais jeter un coup d'oeil.
Je l'ai eu - juste ce dont j'ai besoin ! Je vais l'étudier.
Que voulez-vous dire par "architecture mise à l'échelle de manière arbitraire". D'après ce que je comprends, l'architecture est la structure du réseau. Et la mise à l'échelle est l'utilisation d'une certaine fonction de rationnement des données. 100 entrées, c'est un peu beaucoup. Ou votre 100 est autre chose ?
Mon réseau se réapprend simplement toutes les 24 heures. Je ne sais pas si c'est un plus ou un moins. Mais, pour l'instant, c'est funky.
>> génial.)
Référentiel de l'apprentissage automatique
Voici un lien vers les tâches standard. Ils sont généralement utilisés pour tester différents algorithmes, méthodes de prétraitement, etc.
Vous pouvez également vous entraîner sur eux, apprendre à utiliser les réseaux, voir de vos propres yeux "Qu'est-ce que le pronostic ou la classification au moyen de SN", ou plutôt quel type d'erreurs on peut attendre des réseaux neuronaux, etc.
La description des tâches se trouve au même endroit, au-dessus...
Voici un petit exemple à partir d'un échantillon d'une tâche (OptDigits) :
Valeurs d'entrée :
000000000101100111111111111110000000
00000000011111111111111111110000
00000000011111111111111111110000
00000000011111111111111111111111111111110000
000000000111111111111100000000
000000000111111111111100000000000000000000
0000000111111111111110000000000
000000011111111111111000000
000000011111111111111000000
00000001111111111111111000000
0000000111111111111111110000
0000000111111111111111110000
0000000111111111111000000
0000000111111111111110000
000000011110000
00000001111111110000
0000000000000000000000000011111111110000
000000000000000000000000000111111111100000
000000000000000000000001111111100000
00000000000000000111111111100000
00000000000000001111111111110000
00000000001111111111111000000
0000000000111111111000000
000000000011111111111000000
00000000000111111111111000000
0000000000011111111110000000000
000000000011111110000000000
000000001111100000000000000
Sortie : 5
Voici le lien. Voir les théorèmes 24, 25, 26.
Je n'ai pas compris.
Voyons voir. À gauche, la densité de probabilité des prix d'ouverture des barres minute EURUSD, à droite, la fonction de distribution :
Maintenant, le lien:
Supposons que je veuille obtenir une constante de 1 à partir de la distribution présentée dans la première figure. Il n'est alors pas difficile d'obtenir l'identité suivante :
Continuons à chercher.
Nous ne dirons rien sur le segment, ce n'est pas important. Qu'est-ce que ça dit ? Littéralement, que si j'ai une fonction de distribution F(x) (fig. droite), alors il ne coûte rien d'obtenir le "rayon" désiré - car il suffit d'influencer les données d'entrée par cet ouvreur... Mais c'est absurde ! À mon avis, on ne peut pas obtenir une distribution aussi uniforme à partir de la distribution initiale. Bref, qui est bon en vrais maths ici. >> Ow !
Nous ne dirons rien de la section pour l'instant - elle ne nous intéresse pas. Qu'est-ce qui est discuté ici ? Littéralement, que si j'ai une fonction de distribution F(x) (fig. droite), alors il ne coûte rien d'obtenir le "rayon" désiré - car il suffit d'influencer les données d'entrée par cet ouvreur... Mais c'est absurde ! À mon avis, vous ne pouvez pas obtenir une distribution aussi uniforme à partir de la source. Bref, qui est bon en vrais maths. Aïe !
C'est vrai, Sergei, c'est vrai. Prenez cette absurdité et vérifiez-la (ou mieux encore, essayez de comprendre pourquoi il en est ainsi). Générer une quantité normalement distribuée et l'influencer avec une fonction gaussienne (intégrale). N'oubliez pas de vous assurer que les deux fonctions (la loi de distribution intégrale et la seconde fonction) sont absolument identiques.
P.S. Ne vous embêtez pas avec les densités de distribution et les dérivés. Pourquoi en avez-vous besoin ? Ce serait la même chose, mais de côté.
P.P.S. Sergei, eh bien, j'ai moi-même obtenu une valeur normalement distribuée à partir d'une valeur uniforme, en agissant sur la première avec l'inverse de la fonction gaussienne intégrale. Et maintenant, prenons et inversons les calculs...
Qu'est-ce que vous faites ici... mon pauvre cerveau...
SZS : au fait, je voulais demander depuis longtemps pourquoi nous devrions considérer que la fonction de prix est continue ? et si elle est discrète ?
Eh bien, Sergei, Mathemat dit maintenant ce que je t'ai écrit. Nous allons voir par nous-mêmes.
Voici la fonction de distribution (empiriquement)
Construisons ensuite un modèle théorique (je ne me souviens pas, est-ce qu'il s'appelle correctement ?) en utilisant la formule (1/OREN(6,2828))*EXP(-ABS(DIVISION(A1;2)/2)))
Le vert clair doit juste se rapprocher parfaitement du bleu. Vous pouvez alors obtenir une "étagère" parfaite avec l'intégrale...
Voici une vue de l'intégrale (sigmoïde !!!)
De la façon dont je vois les choses, vous devez approximer la fonction de distribution empirique par des coefficients (je ne sais pas de quel type) avec la fonction de distribution théorique. Ensuite, ces coefficients doivent être substitués dans la sigmoïde et la distribution sera égale après avoir fait passer les données par la sigmoïde.
Alexey, est-ce que je pense correctement ? Peut-être pouvez-vous proposer quelque chose sur ce sujet ?
Eh bien, Sergei, Mathemat dit maintenant ce que je t'ai écrit. Maintenant, essayons d'en être sûrs.
Assurons-nous-en.
Voici la fonction de distribution (empiriquement)
Non, ce n'est pas une fonction de distribution, c'est une fonction de densité de probabilité (voir le lien d'Alexei).
Le vert clair devrait se rapprocher parfaitement du bleu. Vous pouvez alors obtenir une "étagère" idéale avec un...
Voici une vue de l'intégrale (sigmoïde !!!)
Ce n'est pas une sigmoïde, pour être précis - c'est une intégrale d'une gaussienne avec une limite supérieure variable - erf(x) est une fonction tabulée.
Je vois le problème comme suit : je dois approximer une fonction de distribution empirique par des coefficients (que je ne connais pas) avec une fonction théorique. Ensuite, ces coefficients doivent être substitués dans sigmoïde, et après que les données sont passées par sigmoïde, il y aura une distribution uniforme.
Il n'y a pas de problèmes d'approximation ; ils commencent lorsqu'on ne sait pas quoi faire de la fonction de distribution obtenue erf(x). C'est ce dont je parlais plus haut.
Oui, en effet, je me suis trompé dans les définitions (distribution/densité de distribution)...
Que faire avec erf() - je ne sais pas.
Voici une sigmoïde régulière et sa dérivée. Pourquoi sigmoïde ? - Tout simplement parce que la sigmoïde n'est pas erf(x). :)
Maintenant, prenez les données, construisez l'empirique, sélectionnez les coefficients A et B, pour que les densités coïncident. Le graphique est aussi l'intégrale.
Maintenant, nous substituons les coefficients trouvés dans l'intégrale et nous calculons.
C'est ce que nous obtenons :
Maintenant, nous devons tout "ajuster" théoriquement, car je l'ai fait plus par intuition que par connaissance théorique.
Question pour tous les experts - Comment trouver les coefficients A et B ? Peut-être que A et B ne sont pas nécessaires, qu'il existe d'autres formes de lois sur la distribution des enregistrements, etc.
Ou peut-être que c'est des conneries et que ça ne peut pas être fait de cette façon ?