Les réseaux neuronaux. Questions des experts. - page 22
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Non, il s'agit d'une tentative d'utiliser des transformations non linéaires (réseaux neuronaux) pour trouver des modèles dans lesséries chronologiques financières.
Non, il s'agit d'une tentative de trouver des modèles dans les séries financières et temporelles en utilisant des transformations non linéaires (réseaux neuronaux).
Question ¹2 si à l'aide de réseaux neuronaux multi-niveaux pour créer un système de vérification. Par exemple, prenez le graphique d'hier et comparez-le avec l'histoire entière de cette paire. Et les résultats montrent ce qui suit : le segment coïncide avec le segment du graphique à 1m 10%, à m5 12%, à m15 40%, etc.
et ensuite il filtre tout ce qui est en dessous de 50%.
est-ce possible ?
Question ¹2 si à l'aide de réseaux neuronaux multi-niveaux pour créer un système de vérification. Par exemple, prenez le graphique d'hier et comparez-le avec l'historique complet de cette paire. Et les résultats sont les suivants : le segment coïncide avec le segment du graphique à 1m 10%, à m5 12%, à m15 40%, etc.
et ensuite il filtre tout ce qui est en dessous de 50%.
est-ce possible ?
Nous n'avons pas besoin de grilles pour cette tâche. Il est plus facile de calculer la corrélation.
Je veux utiliser les réseaux neuronaux pour appauvrir plusieurs systèmes de trading en un seul. Je veux utiliser les réseaux neuronaux pour appauvrir plusieurs systèmes de trading en un seul. par exemple, il y a un système qui gagne bien dans une tendance mais qui perd sur un plat. puis il y a le système opposé. puis il y a ceux conçus pour les positions longues et ainsi de suite.
Par exemple, si une tendance démarre, un bloc se déconnecte, un autre s'y ajoute. Comme nous ne connaissons pas l'avenir, des retards peuvent se produire, et le troisième bloc réagit pour compenser les retards.
Question ¹2 si à l'aide de réseaux neuronaux multi-niveaux pour créer un système de vérification. Par exemple, prenez le graphique d'hier et comparez-le avec l'historique complet de cette paire. Et les résultats sont les suivants : le segment coïncide avec le segment du graphique à 1m 10%, à m5 12%, à m15 40%, etc.
et ensuite il filtre tout ce qui est en dessous de 50%.
est-ce possible ?
et tout cela doit se compenser mutuellement. et les réseaux neuronaux doivent vérifier les signaux de chaque bloc, rechercher des modèles. et contrôler et apprendre complètement.
Un processeur à 4 cœurs est-il suffisant pour cela ?
Vous n'avez pas besoin de réseaux neuronaux pour ça.
Cela peut être fait sans NS. Dans Excel, par exemple, la mesure euclidienne de la distance entre un segment donné et tous les autres segments est calculée. Ensuite, on sélectionne les segments qui sont les plus similaires au segment donné. L'essentiel est de ne pas oublier de mettre les données à l'échelle afin de ne pas comparer, par exemple, des fluctuations de prix à 1,4 avec des fluctuations à 1,2.
Vous n'avez pas besoin de réseaux neuronaux pour ça.