Réflexions sur le hasard - page 19
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Est-il possible de faire un bon filtre basé sur un réseau neuronal (ce sera un filtre non linéaire, mais ce n'est pas le sujet) ? Je veux dire, ça ne contredit pas les bases sur lesquelles vous êtes expert ? (Je n'ai jamais eu affaire à des filtres, la question est donc très générale).
Est-il possible de faire un bon filtre basé sur un réseau neuronal (ce sera un filtre non linéaire, mais ce n'est pas le sujet) ? Je veux dire, ça ne contredit pas les bases sur lesquelles vous êtes expert ? (Je n'ai pas du tout traité des filtres, la question est donc très générale).
Bien que j'aie une certaine connaissance des NS, je ne suis pas un expert en NS.Je suppose que la réalisation d'un bon filtre basé sur un réseau neuronal estune tâche réalisable.
Bien que j'aie une certaine connaissance des NS, je ne suis pas un expert en NS.Je suppose que la réalisation d'un bon filtre basé sur un réseau neuronal est une tâche réalisable.
Merci !
Je peux vous poser une autre question ? Essayez-vous de réduire la taille de l'erreur "filter-quote" lors de la construction d'un filtre ou est-ce beaucoup plus compliqué que cela ?
Merci !
Je peux vous poser une autre question ? Essayez-vous de réduire la taille de l'erreur "filter-quote" lors de la construction du filtre ou est-ce plus compliqué que cela ?
L'objectif du système est de minimiser l'erreur de suivi. Mais il est possible de définir la tâche différemment.
Vous trouverezici un exemple d'énoncé de problème. (il y a plusieurs messages avant et après sur le fil)
La tâche du système est de minimiser l'erreur de suivi. Mais il est également possible de définir la tâche différemment.
Vous trouverezici un exemple d'énoncé de problème. (il y a plusieurs messages avant et après sur ce fil).
Super ! Je l'étudie avec beaucoup d'intérêt. Merci.
Super ! Je l'étudie avec beaucoup d'intérêt. Merci.
La différence est que l'EMA et la SMA sont trop primitives pour décrire de manière adéquate le comportement du système.
Ils ne sont qu'une première approximation grossière. Le marché va rapidement "calculer" cette structure figée de son modèle (le marché) et engloutir le dépôt.
Cela explique le fait que le TS sur les machines nécessite une optimisation fréquente, c'est-à-dire une adaptation au marché.
Nous avons besoin (une vérité usée) d'adaptation-autotuning dans des intervalles de temps raisonnables (acceptables du point de vue du risque).
Il y a deux façons de procéder ici - soit changer périodiquement le modèle de signal, soit changer les paramètres des clapets (de manière conventionnelle).
Où trouver l'erreur (écart par rapport à la norme), comment la sélectionner et comment l'utiliser pour l'autotuning est une question d'algorithme.
Je n'ai jamais vu de filtre adaptatif qui serait différent de l'EMA, du SMA ou d'un autre filtre FIR et qui serait meilleur qu'eux. Si vous savez de quoi vous parlez, montrez un tel filtre adaptatif sur des photos et expliquez ses avantages.
Je n'ai jamais vu un filtre adaptatif qui finit par être différent et meilleur qu'un EMA, SMA ou autre filtre FIR. Si vous savez de quoi vous parlez, montrez un tel filtre adaptatif en images et expliquez ses avantages.
Je reconnais que le mot "primitif" a été mal utilisé.
Il ne s'agit pas de construire un filtre sophistiqué qui accompagne un quotient aussi précisément que possible.
Ici, vous avez raison, dans ce sens, les autres filtres n'ont pas d'avantages (à part la beauté).
Il y a plusieurs années, ce sujet a été largement exploré sur le forum et abandonné car il n'apportait aucun bénéfice tangible (il y a aussi quelques photos).
Il s'agit d'adapter le TS à la nature changeante du marché au fil du temps.
Il y a quelques années, ce sujet a été exploré de long en large sur le forum et abandonné car il n'apportait aucun bénéfice tangible (il y a aussi des photos).
... ... et abandonné à mi-chemin, sans être achevé...
sergeyas :
Il s'agit d'adapter le TS à la nature changeante du marché au fil du temps.
Exactement. Exactement. Le TS est comme un système cohérent.