文学の話。ニューラル・ネットワーク遺伝的アルゴリズム。デジタル信号処理。数学、解析統計データ - ページ 8

 
本題から少し外れますが、ここに掲載されている本がありますが、もしかしたら、何かアドバイスをいただけるかもしれません
 
例えば、Ostrovsky S.Neural Network for Information Processing(情報処理のための神経ネットワーク)。
 
約束通り、ダウンロード統計。人々がより興味を持っていることがわかります。
ニューラルネット、遺伝的アルゴリズム 107
最適化手法とアルゴリズム---------44
ディジタル信号処理-------------61
数学と分析------------------------------------------------------------------33
Statistics------------------------------------42
時系列-------------------------------- 41
C++プログラミング---------------------38


ファイナンス

アーカイブヘッダー----------------------------47

パート No.1------------------------------------------------------------------------- 34

パート No.2 ------------------------------------------------------------------27

パート ¹3-------------------------------------- 40

パート4------------------------------------------------------------------57

Matlabに関する文献-----------------------11
Statisticaに関する 文献 --------------------10
メイプル文庫---------------------- 1

不思議なことに、Mapleのダウンロードは1件だけでした。ネットワークに関する文献が大差で1位となりました。
また、すべてのパートが同時に揃わないとアーカイブを解凍できないのですが、第4パートが第2パートの2倍近くダウンロードされたことも興味深いです。
 
goldtrader писал(а)>>

Likhovidovの弟子の論文に対する同僚の意見に関心。


卒論を読みました。NSを完璧なエントリーインジケーターのシグナルでトレーニングするという、不思議なアプローチを生徒から提案された。
はジグザグになっています。試された方はいらっしゃいますか?もしかして効いてる?
ファイル:
diplom.rar  638 kb
 
real-trader >>:
Прочёл дипломную работу. Любопытный подход предлагает студент: обучать НС по сигналам индикатора идеального входа,
по сути зиг-зага. Никто не пробовал? Вдруг оно работает?

これは筆者のオリジナルではなく、また無駄な発想でもある。彼が最初に考えたわけではありません。

この作品には、NNNの研究者がほとんど書かないような、はるかに興味深い革新的な記述があるのです。

 
joo писал(а)>>

これは筆者のオリジナルではなく、また無駄な発想でもある。


秘密でなくて何なのか、期待できないとは?NSがオーバートレーニングになっているのか、OOSでパターンが再生されないのか?

 
一般的には、どちらでもありません。
ZZのトップにポジションを 開くということは、逆説的なことをすることになる。今後のトップと比較して、今回のトップが最大/最小であることを知ることができるということでしょう
その特定のバーでトップZZが出るという情報はいつでもない、つまりネットワークに教えることは できないのです。情報の流れの中の「点」に過ぎないのです。
このため、目立たないが、バー/バー先の価格を予測することは、これまでもできなかったし、これからもできないだろう。
ニューラルネットワークは、特定の価格値ではなく、価格帯の可能性が高い部分について学習させる必要がある。
 
joo >>:
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.

これはまさに、トレーダー(成功者)が生物学的ネットワークを使って取引する方法です。そして、確率的な領域は 変化するので、固定ストップ注文(NNベースと古典的な指標ベースの両方)が機能しない理由です。

 
ところで、いい枝ですね。
 
最適化手法・アルゴリズム(追加)

Beiko I.V. et al.- 最適化課題解決の方法とアルゴリズム.1983.djvu
Vukolov E.A. StatisticaとExcelで学ぶ統計解析の基礎.djvu
Kuprienko N.V. - 統計情報。分布解析の方法。サンプリング - 2009.pdf
Tsirlin A.M. Irreversible Thermodynamics and Microeconomicsにおける最適化手法.pdf
Sharapov V.G. Variational Calculus and Methods of Optimisationのコースにおける問題解決のためのマニュアル.pdf