Neuromongers, non passare :) bisogno di consigli - pagina 14
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No, ora c'è un bisogno urgente di un altro progetto, la neuronica è stata messa in attesa per un po'.
L'obiettivo è quello di normalizzare le quotazioni rispetto alla volatilità.
Ciao Andrey. Scusate la lunga assenza. Vedo che hai ottenuto buoni risultati con la rete eco. Ho cercato di unirmi alla discussione nel tuo topic, ma non ho trovato niente di intelligente da dire. Non so se la devolatilizzazione ti aiuterà o no (molto probabilmente no), ma hai sicuramente bisogno di normalizzare gli ingressi se i neuroni della tua rete non sono lineari. A proposito, sulla non linearità. Può essere impostato in due modi. (1) L'uscita di un neurone satura a grandi ingressi che tendono a -1 o 1 (iperbolicamente tangente). (2) L'uscita di un neurone è descritta da una funzione esponenziale con una certa soglia. La maggior parte dei progettisti di reti sceglie la prima funzione. Ma i neuroni del cervello usano il secondo. Non so se vi aiuta o no.
Io stesso ho smesso di credere ai predittori di prezzi. Penso che sia un vicolo cieco. Ora sono più interessato ai classificatori di tipo buy/sell. Alcuni sosterranno che è lo stesso predittore - quando dà un segnale di acquisto predice che il prezzo salirà. Non ha importanza. Il cervello umano è un classificatore, non un predittore. E utilizza diversi strati neurali per la trasformazione non lineare delle informazioni in ingresso. È questa trasformazione non lineare che mi interessa più della classificazione. La classificazione può essere fatta con perceptron, SVM, kNN, o qualsiasi altro metodo conosciuto.
Io stesso ho smesso di credere ai predittori di prezzi. Penso che sia un vicolo cieco. Ora sono più interessato ai classificatori di tipo buy/sell. Alcuni sosterranno che questo è lo stesso predittore - quando dà un segnale di acquisto predice che il prezzo salirà. Non ha importanza. Il cervello umano è un classificatore, non un predittore. E utilizza diversi strati neurali per la trasformazione non lineare delle informazioni in ingresso. È questa trasformazione non lineare che mi interessa più della classificazione. La classificazione può essere fatta tramite perceptron, SVM, kNN, o qualsiasi altro metodo conosciuto.
A quanto mi risulta, questa conclusione è effettivamente tratta da molti sull'applicazione di NS.
Qui, se qualcuno non ha, sto mettendo su una dissertazione molto interessante su questo argomento, c'è molto da scavare sul materiale.
se si guarda subito alla conclusione della tesi - è stato l'approccio alla rete come classificatore di situazioni di mercato che ha dato il miglior approccio, e tutti gli altri si sono arenati.
Le persone hanno classificato manualmente le situazioni su un campione di allenamento e poi l'NS è stato addestrato a riconoscere queste situazioni, in modo simile a come l'NS è addestrato a riconoscere le immagini - questo ha dato i migliori risultati.
Non ho ancora usato le reti neurali, ma non ho molta fiducia nelle previsioni.
Ma se potessi stimare il volume di tutti gli scambi separatamente per il broker - comprare e vendere, penso che sarebbe utile ))))