Come formare correttamente i valori di input per il NS. - pagina 15
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Posso chiedere da dove viene questo estratto? Una volta ho cercato di fare un'estrazione utile del segnale dal rumore, ma il lavoro non è mai stato completato.
Viene da Heikin's Neural Networks.
L'informazione reciproca è proposta come funzione obiettivo. Quindi è una variante dell'apprendimento senza insegnante.
Ed è questo il risultato finale? Una specie di vettore scorrevole, cioè un muving multidimensionale?
Questo è l'intrigo. Cosa possiamo aspettarci dall'input di una tale rete addestrata di prezzi delle chiusure giornaliere dei bar?
Probabilmente otterrà un vettore dei prossimi valori possibili... è così.
P.S. Candid, che succede con la risorsa internet sconosciuta? - Non posso accedere al sito da questa mattina.
Questo è l'intrigo, dopo tutto. Cosa possiamo aspettarci dall'input di una tale rete addestrata di prezzi giornalieri di chiusura delle barre?
Probabilmente otterrà un vettore dei prossimi valori possibili... è così.
P.S. Candid, che succede con la risorsa internet sconosciuta? - Non posso accedere al sito da questa mattina.
Ho lo stesso problema. Nessuna informazione aggiuntiva disponibile.
Sospetto un ridisegno di muving :). Sarebbe certamente interessante da vedere.
Ho lo stesso problema. Nessuna informazione aggiuntiva disponibile.
E cosa vi impedisce di lavorare sui prezzi di apertura su una candela completamente formata?
Sospetto un ridisegno di muving :). Sarebbe certamente interessante da vedere.
Dici sul serio? Dopo tutto, il muving ha una notevole autocorrelazione positiva tra i campioni nella prima serie di differenza (è una funzione liscia), cioè stiamo parlando di correlazione degli output NS e quindi NON di massimizzazione dell'entropia, e questo contraddice il concetto base dell'addestramento NS.
O ho... l'hai già letto?
E cosa vi impedisce di lavorare a prezzi di apertura su una candela completamente formata?
Beh, niente.
Perché?
Dici sul serio? Dopo tutto, il muving ha una notevole autocorrelazione positiva tra i campioni nella prima serie di differenza (è una funzione liscia), cioè stiamo parlando di correlazione degli output NS e quindi NON di massimizzazione dell'entropia, e questo contraddice il concetto base dell'addestramento NS.
O ho... l'hai già letto?
Sì, niente in effetti.
Ah, perché?
In modo che non ci sia il ridisegno del muving :)
Dici sul serio? Dopo tutto, un muving ha una notevole autocorrelazione positiva tra i campioni nella prima serie di differenza (è una funzione liscia), cioè stiamo parlando di correlazione delle uscite NS e quindi NON di massimizzazione dell'entropia, e questo contraddice il concetto base dell'addestramento NS
Muvings nella mia comprensione - qualsiasi caratteristica calcolata da una finestra scorrevole e associata all'ultima barra di questa finestra :). L'autocorrelazione positiva non ne consegue automaticamente.
A proposito, massimizzare l'informazione reciproca equivale a massimizzare l'entropia?
Buon pomeriggio a tutti.
La discussione sembra essersi spostata da come modellare correttamente gli input a cosa alimentare gli input.
Tali argomenti sui forum hanno di solito un destino duro e di breve durata. ((
Anche se ci sono molti suggerimenti per gli input, mettendoli insieme non si ottiene un buon risultato imho.
Il modo più semplice per ottenere un risultato è prendere un'idea di trading e implementarla utilizzando una rete neurale.
Cioè in questo caso non è un compito difficile inventare TS da una neuronet (e da quegli input che mi sono venuti in mente o che qualcuno mi ha consigliato),
ma un compito più semplice per implementare/migliorare un sistema/idea già pronto.
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Per esempio, se vogliamo fare trading sulle fluttuazioni del mercato, gli input e l'insegnante possono essere basati su МА, Fourier e altri indicatori che vedono il mercato come un sistema oscillatorio.
Se vogliamo creare un sistema di tendenza, i nostri input dovrebbero essere indicatori che danno la massima informazione sulla tendenza, il suo emergere, decadimento, forza, ecc.
E l'insegnante per questo dovrebbe essere l'indicatore che segna il piatto, la tendenza, la correzione e l'inversione.
Se vogliamo fare un sistema che farà trading su breakout/rottura di livelli importanti, probabilmente includerà alcuni zigzag, forse un profilo di mercato, ecc.
L'insegnante per esso sarà probabilmente uno zigzag e non il MA.
Lo stesso vale per i sistemi di trading a canale, i sistemi che usano la regressione, ecc. ecc.
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Quindi suggerisco che per non inventare una vinaigrette di voci e insegnanti,
prendere qualche buona idea/sistema conosciuto, abbinarlo a input e insegnanti, e costruire una rete.
E vedere cosa succede.
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ZZZ. Vedo un altro approccio al problema di cosa nutrire come la soluzione del problema di selezionare input significativi (ma di nuovo, per un particolare insegnante) tra tutti quelli possibili che vengono in mente.
Buon pomeriggio a tutti.
La discussione sembra essersi spostata da come modellare correttamente gli input a cosa fornire agli input.
Tali argomenti sui forum hanno di solito un destino duro e di breve durata. ((
Anche se ci sono molti suggerimenti per gli input, mettendoli insieme non si ottiene un buon risultato imho.
Il modo più semplice per ottenere un risultato è prendere un'idea di trading e implementarla utilizzando una rete neurale.
Cioè in questo caso non è un compito difficile inventare TS da una neuronet (e da quegli input che mi sono venuti in mente o che qualcuno mi ha consigliato),
ma un compito più semplice per implementare/migliorare un sistema/idea pronto.
Sono d'accordo.
E per di più, non tutti i comuni TS, incrociando TS con NS possono avere davvero buoni risultati.
Selezionare semplicemente le entrate nel mercato senza TS convenzionale può andare molto lontano... e non si arriva a nulla...
Mostrami...
ECCO UN BELL'INDICATORE.
questo indicatore è una bellezza!
e basato sui principi ZZ - prende H e L
Mostra perfettamente i punti di snodo nel passato
No, lo zigzag non va bene, hai qualcos'altro?
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>> Domanda:
cosa c'è di sbagliato nell'alimentarlo come punto di insegnamento?
cosa è meglio alimentare per l'apprendimento - non un punto di snodo?
Capisco naturalmente che posso alimentare qualsiasi cosa, purché l'output sia interessante da ricevere
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p.s.
Sto parlando dei punti che vengono inseriti nell'input come insegnamento
Qual è il miglior input per la formazione - non un punto di snodo?
Capisco, naturalmente, che si può alimentare qualsiasi cosa, purché l'output sia qualcosa di interessante da ottenere
Potresti provare un punto di ingresso per la tua strategia.