Letteratura. Reti neurali. Algoritmi genetici. Elaborazione del segnale digitale. Matematica, analisi. Statistiche. - pagina 8
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Reti neurali, algoritmi genetici 107
Metodi e algoritmi di ottimizzazione ---------44
Elaborazione digitale del segnale -------------61
Matematica e analisi ------------------------33
Statistics ------------------------------------42
Serie temporale -------------------------------41
Programmazione C++ ---------------------38
Finanza.
titolo dell'archivio ----------------------------47
parte n.1 --------------------------------------34
parte n.2 --------------------------------------2 7
parte ¹3 --------------------------------------40
parte #4 --------------------------------------57
Letteraturasulla statistica --------------------10
Letteratura d'acero ------------------------1
Curiosamente, solo 1 download era per Maple! La letteratura sulle reti è arrivata al primo posto con un margine significativo.
È anche interessante che la quarta parte è stata scaricata quasi il doppio della seconda parte, anche se è impossibile scompattare l'archivio senza avere tutte le parti allo stesso tempo.
Interessato alle opinioni dei colleghi sulla tesi dello studente Likhovidov.
Ho letto la tesi. Un approccio curioso è suggerito dallo studente: addestrare NS attraverso i segnali di un indicatore di entrata perfetto,essenzialmente uno zig-zag. Qualcuno l'ha provato? Forse funziona?
Прочёл дипломную работу. Любопытный подход предлагает студент: обучать НС по сигналам индикатора идеального входа,
по сути зиг-зага. Никто не пробовал? Вдруг оно работает?
Questa non è l'idea originale e anche futile dell'autore. Non è il primo a pensarci.
Ci sono affermazioni innovative molto più interessanti in questo lavoro, di cui quasi nessun ricercatore NN scrive mai.
Questa non è l'idea originale e anche futile dell'autore.
Cos'è poco promettente, se non un segreto? Il NS è sovrallenato o gli schemi non giocano sull'OOS?
Aprire una posizione in cima alla ZZ significherebbe fare qualcosa di paradossale. Significherebbe sapere che questo top è il massimo/minimo rispetto ai top futuri!
Non c'è nessuna informazione in qualsiasi momento che ci sarà una ZZ superiore su quella particolare barra, il che significa che non può essere insegnata alla rete. È solo un "punto" nel flusso di informazioni.
Ecco perché, anche se non è ovvio, non è stato possibile prima e non sarà possibile in futuro prevedere il prezzo di una barra/barre in anticipo.
Le reti neurali devono essere addestrate su aree di prezzo probabili, non su valori di prezzo specifici.
Вообще, ни то ни другое.
Открыть позицию на вершине ZZ означает совершить нечто парадоксальное. Это означало бы знание, что эта вершина максимальна/минимальна по сравнению с будущими вершинами!
Нет НИКАКОЙ информации в каждый момент времени о том, что именно на этом баре будет вершина ZZ, а значит, этому невозможно обучить сеть. Это всего лишь "точка" в потоке информации.
Именно поэтому, хотя это и не очевидно, не удавалось раньше и не удастся в будущем прогнозировать цену на бар/бары вперед.
Нейронные сети нужно обучать на вероятные области цены, а не на конкретные её значения.
Questo è esattamente il modo in cui i commercianti (quelli di successo) fanno trading con le reti biologiche. E poiché le aree probabili cambiano, ecco perché gli ordini stop fissi (sia basati su NN che su indicatori classici) non funzionano
Beiko I.V. et al. - Metodi e algoritmi della soluzione di compiti di ottimizzazione.1983.djvu
Vukolov E.A. Fondamenti di analisi statistica in Statistica e Excel.djvu
Kuprienko N.V. - Statistiche. Metodi di analisi della distribuzione. Campionamento - 2009.pdf
Tsirlin A.M. Metodi di ottimizzazione in termodinamica irreversibile e microeconomia.pdf
Sharapov V.G. Manual on Problem Solving in the Course of Variational Calculus and Methods of Optimisation. pdf