В заключение следует отметить, что качество прогнозов, полученных при помощи нейронных сетей, выше, чем в любом из рассмотренных линейных случаев. Это позволяет сделать вывод о наличии нелинейной зависимости между котировками валютного рынка. Именно поэтому линейные методы регрессионного анализа не дали ожидаемых результатов. Безусловно, теория линейных параметрических и непараметрических методов прогнозирования изучена более подробно, чем относительно молодая (в ее современной форме) теория нейронных сетей. Однако по итогам полученных результатов предпочтение по праву отдается нелинейным методам.
すみません、私は相場をやらないので、FXのことは何もわかりません。私はプログラマーで、ニューラルネットワークに関する卒業証書を書いています。卒業論文のテーマが「ニューラルネットワークを用いた為替レート（ユーロとドル）の予測」なので、このサイトを拝見しました。つまり、為替レートの予測精度が70～75％-というのは空想の域を出ないということですね。一方、私が言いたいのは、NSの学習、パラメータの設定、NSへの入力のフィルタリング、シナプスの重みの調整などを行えば、90～97％の予測精度を得ることができるのです。Neural Packageアプリケーションをインストールすることにより、Excelで行うことができます。やりましたよ :)このアプリケーションの操作については、インターネット上にFedotov V. H.著「Neural networks in MS Excel」というマニュアルがあり、予後の例について説明されています。あなたにも役立つかもしれません。頑張ってください。
私はニューラルネットワークエキスパートを使っています。私の結果は添付ファイルの通りです。
ニューラルネットワークの技術をトレードに使う価値があるかどうかは、この結果が物語っていると思います。私はニューラルネットワークを深く研究していますが、未来の知的機械の限界はまだ先だと思います。）
その結果はどこにあるのでしょうか？
私はニューラルネットワークエキスパートを使っています。私の結果は添付ファイルの通りです。
ニューラルネットワークの技術をトレードに使う価値があるかどうかは、この結果が物語っていると思います。私はニューラルネットワークを深く研究していますが、未来の知的機械の限界はまだ先だと思います。）
2 nsk： 添付ファイルがないのですが...。
非常に興味深い論文 です。 結論から引用します。
В заключение следует отметить, что качество прогнозов, полученных при помощи
нейронных сетей, выше, чем в любом из рассмотренных линейных случаев. Это позволяет
сделать вывод о наличии нелинейной зависимости между котировками валютного рынка.
Именно поэтому линейные методы регрессионного анализа не дали ожидаемых
результатов. Безусловно, теория линейных параметрических и непараметрических методов
прогнозирования изучена более подробно, чем относительно молодая (в ее современной
форме) теория нейронных сетей. Однако по итогам полученных результатов предпочтение
по праву отдается нелинейным методам.
非常に興味深い論文 です。 結論から引用します。
通貨市場の相場には非線形な関係があると結論づけること。"
実は、この論文と呼ばれるものは、一種の学位論文に過ぎないのです。
大卒のそして、コースワーク/ディプロマ論文がどのように書かれているかは、誰もが知っています。
。
"これにより、
は、外国為替市場の相場には非線形な関係があると結論付けている。"
この論文と呼ばれるものは、実は単なる論文・卒業制作の一種なのです。
大卒のそして、ターム／ディプロマ論文の書き方は、みんな知っている。
。
そうなんだ。1つのメソッドにつき正確に1つのテストを行う。
"これにより、
は、取引所市場の相場には非線形な関係があると結論付けています。"
実は、この論文というのは、一種の学位論文に過ぎないのです。
大卒のそして、私たちは皆、タームペーパー/論文の書き方を知っています。
。
私もそう思います。
1) ボラティリティとは、リターンの標準偏差のことです。
特徴内のクラスは
1.低変動率
2.中位ボラティリティ
3.高揮発性
2) 1日あたりの平均変化量は、全日の変化量の合計として計算されます。
を日数で割ったものです。
トライット内のクラス。
1.1日あたりの変動が平均50pips以下であること
2.1日あたりの変化量が50pips以上、150pips未満。
13
3.1日あたりの平均変化量が150点以上
ブーハーハー
金融アカデミーのカール・リンネ...
;)
対角線上ではない読み方をして結論を出しました。
ここで一例を・・・。
右から左への分解のベースラインを1-2小節分移動させた場合の同じSSA
は、予測の品質を許容範囲から「誰だかわからないもの」へと劇的に変化させることができます。
だから、プログラムを売りたいとか、記事を書きたいとかいう人は、チャートのいいところを取って、幸せな気分になるべきだよ＾＾。）
私たちは、その方法を批判したいのです。完全に妄想のような予測を示すのです。
...そして、同じLRFで一見純粋な正弦波と思われる波を予測すると、残酷なほど無意味なことを描き出すことができます。
また、「コンポーネントを自動的にグループ化する方法論はない」と書いていることについても......。
というのは、statgroupのCaterpillar-で実装されているもので、私のプログラムでもそれを繰り返したからです。
.
...他の「バグ」も同じかもしれません。
.
追伸：私はこのコーダーが好きでした。
http://www.nsc.ru/interval/Library/ApplDiss/Rodionova.pdf
目次を読んで笑いました。
私も勉強のために行ってみようかな :-D.
すみません、私は相場をやらないので、FXのことは何もわかりません。私はプログラマーで、ニューラルネットワークに関する卒業証書を書いています。卒業論文のテーマが「ニューラルネットワークを用いた為替レート（ユーロとドル）の予測」なので、このサイトを拝見しました。つまり、為替レートの予測精度が70～75％-というのは空想の域を出ないということですね。一方、私が言いたいのは、NSの学習、パラメータの設定、NSへの入力のフィルタリング、シナプスの重みの調整などを行えば、90～97％の予測精度を得ることができるのです。Neural Packageアプリケーションをインストールすることにより、Excelで行うことができます。やりましたよ :)このアプリケーションの操作については、インターネット上にFedotov V. H.著「Neural networks in MS Excel」というマニュアルがあり、予後の例について説明されています。あなたにも役立つかもしれません。頑張ってください。レシェトフの作品をぜひ見てみてください。最大100％もらえるかも！？本当に、バックテストで・・・。:)
Z.I. IMHO: 価格とパン粉をつまみに行くしかない、そして彼女の実際の予測では...。信じられません。