Ricerca di un modello arbitrario utilizzando una rete neurale - pagina 2
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Non c'è bisogno di una rete neurale per cercare un modello. Si può cercare in un normale EA. Metteteci uno zigzag. Per rilevare la presenza di un pattern Head and Shoulders, controlleremo 1) la posizione degli estremi uno rispetto all'altro (superiore-inferiore) e 2) (più lontano dalla barra zero).
Non importa quante barre dura il modello, è sufficiente controllare la posizione degli estremi uno rispetto all'altro in verticale e in orizzontale.
Testa e spalle sono solo un esempio. Zigzag è un indicatore di curva, Gann Swings è meglio.
Non tutti i modelli possono essere descritti dalla posizione degli estremi. E c'è un grosso errore nel tuo metodo: la posizione reciproca degli estremi può sembrare testa e spalle, ma non sarà la stessa nella maggior parte dei casi.
Colleghi, pensateci, se non potete descrivere formalmente il modello, come pensate di spiegarlo ai NS? Sulla base di cosa? Interessante da sentire....
Capire che l'uso di NS implica due cose. Si può trovare un modello matematico, ma si può trovare spazzatura al posto del modello. Così si usa NS per separare la spazzatura dal modello che si sta cercando.
E nel momento in cui chiedete di trovare il pattern NS che porta a un profitto, e nel processo di apprendimento, lo trova MA che tipo di pattern è non lo saprete mai perché sarà un pattern puramente personale di questo particolare NS allenato in questo intervallo in un certo momento (condizionalmente).
Dovresti decidere cosa vuoi ottenere?
MA se volete insegnare al NS a cercare un modello specifico, dovete spiegarlo con la matematica e se potete descrivere correttamente il 100% del vostro modello con la matematica, il NS non sarà necessario. NS diventa necessario quando i metodi matematici non sono sufficienti e ad un certo momento hai bisogno di una conclusione ambigua, benvenuto nel mondo dell'intelligenza artificiale :-)
Colleghi, pensateci, se non potete descrivere formalmente il modello, come pensate di spiegarlo ai NS? Sulla base di cosa? Interessante da sentire....
Capire che l'uso di NS implica due cose. Si può trovare un modello matematico, ma si può trovare spazzatura al posto del modello. Così si usa NS per separare la spazzatura dal modello che si sta cercando.
E nel secondo si chiede di trovare il pattern NS, che porta a un profitto, e nel processo di apprendimento, lo trova MA che tipo di pattern non si saprà mai perché sarà un pattern puramente personale di questo particolare NS allenato in questo intervallo in un certo momento (condizionalmente).
Dovresti decidere cosa vuoi ottenere?
MA se volete insegnare al NS a cercare un modello specifico, dovete spiegarlo con la matematica e se potete descrivere correttamente il 100% del vostro modello con la matematica, il NS non sarà necessario. NS diventa necessario quando i trucchi matematici non sono sufficienti e ad un certo punto hai bisogno di un output ambiguo, benvenuto nel mondo dell'intelligenza artificiale :-)
Misha, hanno solo un errore qui, intendono un modello non come uno stato attuale del sistema, che dovrebbe essere riconosciuto, ma solo come un tipo, testa-spalle, tre soldati e un corvo sul palo.
Misha, hanno solo un errore qui, non intendono il modello come lo stato attuale del sistema, che deve essere riconosciuto, ma solo come una testa-spalla, tre soldati e un corvo su un palo.
Per riconoscere lo stato attuale del sistema, deve essere assegnato a una classe.
Colleghi, pensateci, se non potete descrivere formalmente il modello, come pensate di spiegarlo ai NS? Sulla base di cosa? Interessante da sentire....
Capire che l'uso di NS implica due cose. Si può trovare un modello matematico, ma si può trovare spazzatura al posto del modello. Così si usa NS per separare la spazzatura dal modello che si sta cercando.
E nel momento in cui chiedete di trovare il pattern NS che porta a un profitto, e nel processo di apprendimento, lo trova MA che tipo di pattern è non lo saprete mai perché sarà un pattern puramente personale di questo particolare NS allenato in questo intervallo in un certo momento (condizionalmente).
Dovresti decidere cosa vuoi ottenere?
MA se volete insegnare al NS a cercare un modello specifico, dovete spiegarlo con la matematica e se potete descrivere correttamente il 100% del vostro modello con la matematica, il NS non sarà necessario. NS diventa utile quando i metodi matematici non sono sufficienti e ad un certo momento hai bisogno di un output ambiguo, benvenuto nel mondo dell'intelligenza artificiale :-)
E perché descrivere formalmente un modello per una rete neurale? La rete deve essere addestrata da esempi.
Perché una rete neurale avrebbe bisogno di una descrizione formale di un modello? Una rete deve essere addestrata da esempi.
Quindi fai in modo che prima trovi questo schema e poi lo riconosca? Non è troppo? Inoltre, qualsiasi modello testa e spalle, tre soldati, qualsiasi modello deve essere riconosciuto non chi è e come si chiama, ma quale sarà la reazione del mercato su di esso. Tutti i modelli conosciuti funzionano meccanicamente al 50%. E quello che si può fare con la matematica è il meglio, e quando si rimane bloccati nell'incertezza, è allora che la griglia come strumento matematico .....
Quindi le fai prima trovare questo schema e poi glielo fai riconoscere? Non è troppo? Soprattutto qualsiasi modello testa e spalle, tre soldati, qualsiasi modello deve essere riconosciuto non chi è e come si chiama, ma quale sarà la reazione del mercato ad esso su o giù. Tutti i modelli conosciuti funzionano meccanicamente al 50%. E ciò che può essere fatto con la matematica è meglio farlo con la matematica, e quando si rimane bloccati nell'incertezza, è allora che la griglia come strumento matematico .....
E come hai fatto a indovinare cosa avrei potuto intendere con questo?
Ma se volete insegnare a NS a cercare un modello specifico, dovete spiegarlo con la matematica e se potete descrivere il 100% del vostro modello con la matematica, NS diventa inutile. NS diventa necessario quando i metodi matematici non sono sufficienti e ad un certo momento hai bisogno di una conclusione ambigua, benvenuto nel mondo dell'intelligenza artificiale :-)
La NS è progettata per i casi in cui non è possibile descrivere matematicamente la situazione. Provate, per esempio, a descrivere matematicamente l'età di una persona da una foto.
Mi scusi, ma la rete neurale legge i fondi di caffè? Per come la vedo io, fa i conti.
Mi scusi, ma la rete neurale legge i fondi di caffè? Per come la vedo io, fa i conti.
Pensi che ci sia una differenza tra "un umano descrive" e "una rete neurale conta"?
Una rete neurale è addestrata da esempi, senza entrare nei dettagli delle dipendenze.