Neuromongers, ne passez pas à côté :) besoin de conseils - page 14
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Non, maintenant il y a un besoin urgent de faire un autre projet, la neuronique a été mise en attente pour un moment.
L'objectif est de normaliser les cotations par rapport à la volatilité.
Bonjour Andrey. Désolé pour cette longue absence. Je vois que vous avez obtenu d'assez bons résultats avec le réseau d'écho. J'ai essayé de participer à la discussion dans votre sujet, mais je n'ai rien trouvé d'intelligent à dire. Je ne sais pas si la dévolatilisation vous aidera ou non (très probablement pas), mais vous avez définitivement besoin de normaliser les entrées si les neurones de votre réseau sont non linéaires. Au fait, à propos de la non-linéarité. Il peut être réglé de deux manières. (1) La sortie d'un neurone sature pour de grandes entrées tendant vers -1 ou 1 (tangente hyperbolique). (2) La sortie d'un neurone est décrite par une fonction exponentielle avec un certain seuil. La plupart des concepteurs de réseaux choisissent la première fonction. Mais les neurones du cerveau utilisent la seconde. Je ne sais pas si cela vous aide ou non.
Pour ma part, j'ai cessé de croire aux prédicteurs de prix. Je pense que c'est une impasse. Je suis plus intéressé par les classificateurs de type achat/vente maintenant. Certains diront qu'il s'agit du même prédicteur - lorsqu'il donne un signal d'achat, il prédit que le prix va augmenter. Cela n'a pas d'importance. Le cerveau humain est un classificateur, pas un prédicteur. Et il utilise plusieurs couches neuronales pour la transformation non linéaire des informations d'entrée. C'est cette transformation non linéaire qui m'intéresse plus que la classification. La classification peut être effectuée par perceptron, SVM, kNN, ou toute autre méthode connue.
Pour ma part, j'ai cessé de croire aux prédicteurs de prix. Je pense que c'est une impasse. Je suis plus intéressé par les classificateurs de type achat/vente maintenant. Certains diront qu'il s'agit du même prédicteur - lorsqu'il donne un signal d'achat, il prédit que le prix va augmenter. Cela n'a pas d'importance. Le cerveau humain est un classificateur, pas un prédicteur. Et il utilise plusieurs couches neuronales pour la transformation non linéaire des informations d'entrée. C'est cette transformation non linéaire qui m'intéresse plus que la classification. La classification peut être effectuée par perceptron, SVM, kNN, ou toute autre méthode connue.
D'après ce que je comprends, cette conclusion est effectivement tirée par de nombreuses personnes sur l'application de NS.
Ici, si quelqu'un ne l'a pas, je suis en train de mettre en place une dissertation très intéressante sur ce sujet, il y a beaucoup de fouilles sur le matériel.
si l'on regarde d'emblée la conclusion de la thèse - c'est l'approche du réseau en tant que classificateur des situations de marché qui a donné la meilleure approche, et toutes les autres ont calé.
Les personnes ont classé manuellement les situations sur un échantillon d'entraînement, puis le SN a été entraîné à reconnaître ces situations, de la même manière que le SN est entraîné à reconnaître les images - cette méthode a donné les meilleurs résultats.
Je n'ai pas encore utilisé de réseaux neuronaux, mais je n'ai pas une grande confiance dans les prédictions.
Mais si je pouvais estimer le volume de toutes les transactions séparément pour le courtier - achat et vente, je pense que ce serait utile )))).