リアルタイム予測システムのテスト - ページ 27 1...202122232425262728293031323334...93 新しいコメント Сергей 2009.08.31 18:17 #261 neoclassic писал(а)>> すみません :-)冒頭の予測はこうだ。 gpwrはどうやらフーリエの調理法が違うようで、私のメソッドはパラメータがありません。 :о))) また、GRNNはフーリエとどう違うのですか？ところで、このGRNNとは何でしょうか？ただ、わからないんです。:о( Vladimir 2009.08.31 18:21 #262 grasn >> : いえいえ、そんなことはありません。 最後に表示するのではなく、最初に予想を載せている。 また、パラメータがない場合、gpwrはどのように別の行を取得するのでしょうか？ GRNNは様々な方法でコード化することができます。シグマ（クラスタサイズ）を固定した最もシンプルなコードを使用しました。パターンの長さもパラメータの一つです。過去のデータを使って最適化したところ、140本のバーが出ました。平滑化されていない価格を入力とした。ちなみに、3番目の方法（非線形自己回帰法）でも、同様の結果が得られました。 新しいデータによると、この2つの方法は以下のように予測されます。 GRNNです。 非線形AR Sceptic Philozoff 2009.08.31 18:25 #263 GRNNは 神経網の一種です。以下は、その定義へのリンク です。あるいは、ここで もう少し気の利いたことを。 Сергей 2009.08.31 18:29 #264 そうそう～もうわかったよ、ありがとう...参加してくれて :o)))) 追記：「パラメーターがない」という表現に戸惑いました。どんなNSでも「パラメータは常に」です。 Vladimir 2009.08.31 18:39 #265 grasn >> : :о))) GRNNはフーリエとどう違うのですか？ところで、このGRNNとは何でしょうか？ただ、わからないんです。:о( GRNN（General Regression Neural Network）は、1991年にSpechtによって提案された、数学的に最もシンプルで非常に効率の良いニューラルネットワークです。リンクはこちら http://people.cecs.ucf.edu/georgiopoulos/eel6812/papers/general_regression_network.pdf フーリエとは関係ない。GRNNとは、最近傍などの確率的なニューラルネットワークのことである。過去のすべてのパターンを取り込み、現在と過去のパターンとのユークリッド距離を次のように計算します。 D[n] = SUM( (Open[i] - Open[n+i])^2, i=0...PatternLength ) そして、過去の「未来」の価格から加重平均型の予測値を算出する Open[-1] = SUM( Open[n-1]*exp(D[n]/(2*Sigma), n=0...AllPastPatterns) / SUM( exp(D[n]/(2*Sigma)), n=0...AllPastPatterns )... 最近傍探索では、過去のパターンとのユークリッド距離を計算した後、最も近いパターンを選択し、その「未来」の値を現在のパターンに対する予測値として用いる。これは、ほとんど使われないシンプルバージョンでの話です。通常、最近傍を見つけ、その「将来」の値を平均化または重み付けして、現在のパターンに対する予測値を見つけることができます。 Сергей 2009.08.31 18:51 #266 はい、了解しました。 念の ためですが、質問はneoclassic さんに投げかけられたものです-彼の投稿内容を思い出してください。 gpwr видимо, по другому готовит Фурье, у моего метода нет параметров それがネオクラシックに 頼んだことです :o))))彼の予測はフーリエのものと少し似ているので、何が違うのか、遠隔的にそうです。 に、gpwr あらすじをありがとうございます。 を数学に すでにお礼を申し上げましたが、いつでもリピートさせていただきます :o))) Олег 2009.08.31 18:53 #267 Grasn、「フーリエ変換に基づく動的外挿器」 参照。 ここでは、その動作原理とインジケーターそのものをご覧いただけます :-) Сергей 2009.08.31 18:57 #268 neoclassic >> : Grasn、「フーリエ変換に基づく動的エクストラポレータ」 参照。 ここでは、動作原理とインジケーターそのものを見ることができます :-) といった具合に。 GRNNは大当たりだったようです :-) それとも、むやみに混乱させないと、かえって損な一日になると判断したのでしょうか？:о))))) Олег 2009.08.31 19:00 #269 決してあなたを混乱させるつもりはありません :-) Похоже GRNN сорвала куш gpwr GRNNの予想が一番正確だという意味で言ったのであって、私の絵はあくまでフォローです。 Сергей 2009.08.31 19:06 #270 neoclassic >> : 決してあなたを混乱させるつもりはありません :-) 私は、gpwr GRNNの予想が最も正確であることが判明し、話題を展開するためだけに自分の絵を出したという意味で言ったのです。 >> すべてクリア :o))))) 追記：ひとつを除いて、GRNNは最悪の予測のひとつを出しただけです。しかし、それは私のIMHOです。つまり、当たり前のことなんです。 1...202122232425262728293031323334...93 新しいコメント 理由: キャンセル 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
すみません :-)冒頭の予測はこうだ。
gpwrはどうやらフーリエの調理法が違うようで、私のメソッドはパラメータがありません。
:о)))
また、GRNNはフーリエとどう違うのですか？ところで、このGRNNとは何でしょうか？ただ、わからないんです。:о(
いえいえ、そんなことはありません。
最後に表示するのではなく、最初に予想を載せている。
また、パラメータがない場合、gpwrはどのように別の行を取得するのでしょうか？
GRNNは様々な方法でコード化することができます。シグマ（クラスタサイズ）を固定した最もシンプルなコードを使用しました。パターンの長さもパラメータの一つです。過去のデータを使って最適化したところ、140本のバーが出ました。平滑化されていない価格を入力とした。ちなみに、3番目の方法（非線形自己回帰法）でも、同様の結果が得られました。
新しいデータによると、この2つの方法は以下のように予測されます。
GRNNです。
非線形AR
GRNNは 神経網の一種です。以下は、その定義へのリンク です。あるいは、ここで もう少し気の利いたことを。
そうそう～もうわかったよ、ありがとう...参加してくれて :o))))
追記：「パラメーターがない」という表現に戸惑いました。どんなNSでも「パラメータは常に」です。
:о)))
GRNNはフーリエとどう違うのですか？ところで、このGRNNとは何でしょうか？ただ、わからないんです。:о(
GRNN（General Regression Neural Network）は、1991年にSpechtによって提案された、数学的に最もシンプルで非常に効率の良いニューラルネットワークです。リンクはこちら
http://people.cecs.ucf.edu/georgiopoulos/eel6812/papers/general_regression_network.pdf
フーリエとは関係ない。GRNNとは、最近傍などの確率的なニューラルネットワークのことである。過去のすべてのパターンを取り込み、現在と過去のパターンとのユークリッド距離を次のように計算します。
D[n] = SUM( (Open[i] - Open[n+i])^2, i=0...PatternLength )
そして、過去の「未来」の価格から加重平均型の予測値を算出する
Open[-1] = SUM( Open[n-1]*exp(D[n]/(2*Sigma), n=0...AllPastPatterns) / SUM( exp(D[n]/(2*Sigma)), n=0...AllPastPatterns )...
最近傍探索では、過去のパターンとのユークリッド距離を計算した後、最も近いパターンを選択し、その「未来」の値を現在のパターンに対する予測値として用いる。これは、ほとんど使われないシンプルバージョンでの話です。通常、最近傍を見つけ、その「将来」の値を平均化または重み付けして、現在のパターンに対する予測値を見つけることができます。
はい、了解しました。
念の ためですが、質問はneoclassic さんに投げかけられたものです-彼の投稿内容を思い出してください。
gpwr видимо, по другому готовит Фурье, у моего метода нет параметров
それがネオクラシックに 頼んだことです :o))))彼の予測はフーリエのものと少し似ているので、何が違うのか、遠隔的にそうです。
に、gpwr
あらすじをありがとうございます。
を数学に
すでにお礼を申し上げましたが、いつでもリピートさせていただきます :o)))
Grasn、「フーリエ変換に基づく動的外挿器」 参照。
ここでは、その動作原理とインジケーターそのものをご覧いただけます :-)
Grasn、「フーリエ変換に基づく動的エクストラポレータ」 参照。
ここでは、動作原理とインジケーターそのものを見ることができます :-)
といった具合に。
GRNNは大当たりだったようです :-)
それとも、むやみに混乱させないと、かえって損な一日になると判断したのでしょうか？:о)))))
決してあなたを混乱させるつもりはありません :-)
Похоже GRNN сорвала куш
gpwr GRNNの予想が一番正確だという意味で言ったのであって、私の絵はあくまでフォローです。
決してあなたを混乱させるつもりはありません :-)
私は、gpwr GRNNの予想が最も正確であることが判明し、話題を展開するためだけに自分の絵を出したという意味で言ったのです。
>> すべてクリア :o)))))
追記：ひとつを除いて、GRNNは最悪の予測のひとつを出しただけです。しかし、それは私のIMHOです。つまり、当たり前のことなんです。