金融シリーズのニューロフォーキャスト(1論文に基づく) - ページ 4

 
alexeymosc:


トレンドの上では、2本の杖が同じ結果を出すと思いますか?1日先の値動きの方向をダブらせて予測してみたことはありますか?結果は、少なくとも150日間のサンプルで、トレンドであろうとフラットであろうと、50/50(最大、40/60)になります。クロスオーバーからクロスオーバーへの取引を、トレンドで押さえるならわかるが。記事内では別の話をしています。

PS:もし私が間違っていたら、石を投げてください。私自身、結婚初日ではありません。


論文の中で研究対象となったデータと同じものを書いていたのです。
 
alexeymosc:


私もユーザーとしてニューラルネットワークには何年も親しんできましたが、経験はありません。

そういうことではないんです。単に「これはトレンドだ」と言うのは、この文脈では正しくない。そして、一歩先のローソク足の色をほぼ100%の確率で予測することは、私の考えでは、ほとんど素晴らしいことだと思います。しかし、この記事に対する建設的な批判はどこにあるのでしょうか。それとも、批判するほどのデータがないのでしょうか?あるいは、この記事の著者は、尊敬する科学者でさえ、皆を騙しただけなのかもしれない。

ところで、記事くらいは読んでおいた方がいいですよ。そこでは、素晴らしい結果だけでなく、興味深いテクニックも使われています。私自身はあまり試したことがないのですが。


外交官レベルの論文、つまり博士論文のような科学的研究ではなく、ニューラルネットワークや ファジーロジックを応用する学生の能力を示すものだとしたら、どのような建設的な批判が必要なのでしょうか。

誰も騙す必要はありません、卒業証書の頭自体がそれのために行っている、すべてが素敵に見えるはずですが、誰もがこれは論文の目的ではないことを知っています。委員会の講師陣は、ただ黙って経済性(その他)の部分を聞きながら、微笑んでいる。

 
nikelodeon:

誰がどう予想しようが、正直、記事も読んでいない。

まあ、まずは読んできてください。

この文章を読むと、著者が素人ではなく、トレーニングやクロスバリデーションのサンプリングとテストの区別がよくできることがよくわかる。

 
Integer:


博士論文のような科学的研究ではなく、ニューラルネットワークやファジーロジックを応用する能力を示す論文レベルの作品であれば、どのような建設的な批評が必要なのでしょうか?

誰も騙す必要はなく、ディプロマ・スーパーバイザー自身がそれを目指し、すべてが美しく見えるようにしなければならないが、それが論文の目的でないことは誰もが知っていることだ。委員会の先生方は、ただ黙って座って微笑みながら、経済的(その他の)効率性についての部分を聞いているのです。


なるほど。そうかもしれませんね。つまり、テストプロットがトレーニングプロットと完全に、あるいは部分的に同じであるという、タイトフィットが一つの説明となります。基本的に知識のある学生にしては、あまりにも大胆な嘘だと思いますし(記事を見ればわかります)、また、論文のコピーが学術ポータルに掲載されることが決まっているのです。ニューラルネットワークの愛好家の中で、こんなウソに気づかない人がいるだろうか。IMHO
 
Integer:

あなたの立場が理解できないのですが、この作品は信頼できる結果を示しているとお考えなのでしょうか?可能だと思いますか?

まあ、「昨日と同じ」という結果のネットワークトレーニングを信用できると考えるなら......。私自身はそうではありませんが...。
 

私は記事を読んでいない、私はNSに興味がない(もうない)、しかし、一度は - 私は後悔する、私はそれを勉強しました。長い数式を用意して、それを使って、学習には投入していないデータの断片を予測するのです(もちろん、私はとても賢いのですが)。計算式はyoexcelに書いてあり、データの最後までドラッグすると「予測値」が出てきます。次に、別のコラムで、事実との違いや...。98%一致!!!!その差は数点にも及びません!!!!その結果に目を見張った数日間...。あれこれと教えながら、データを増やしたり減らしたり......。定義上ありえないことは頭ではわかっていたのですが、どうして90%を切らないんだ!?

冷静になると、もちろん理解できた。数式は、前回の結果に数ポイントも加えない「足し算」を巧妙に計算していたのだ。その後(RA自身)、「より正確なモデリング」のために、予測値ではなく実際の値を取りました。実際の生活のように、実際の見積もりを取り、そこから再度予測します :))))))))))))

....

誰が推測しなかったのか - 次の予測は再び以前の実際の値に 半分のポイントを追加し、どの方向にすべて同じ - 次の事実は再び「予測を修正」し、再び式からプラス1〜2ポイント...。その結果、予測は事実の周りで変動し、そこから這い上がることなく、98%の狂気を与えた。

事実を代入するのをやめて、以前の「予測」価格を取り始めたら、少しぐらつくが実質的に直線になり、お分かりのように、どこにも行かなくなった :))))


念のため、私が「猫を料理できないだけ」で、NSは予測が可能だと説得したい皆さんにお願いします--時間を無駄にしないでください(私はこの質問には一切興味がありません)。私のように、100%正確な予言にいまだに魅了されている人たちに向けて書いた。「ヤラレているのは感じるが、どこがヤラレているのかわからない」という言葉を思い出してほしい。フィクションの確認ではなく、その反証を探す。それを見つけなければ - あなたのネットによって排水されている預金やNS "トレーニング "に多くの時間を無駄にすることによって、むしろ厳しくそれを指摘されるでしょう。

 
nikelodeon:

まあ、「昨日と同じ」という結果が出たネットワークトレーニングを信用できると思えば......。私個人はそうではありませんが...。


理解できない。もしそうなら...どうする?

昨日と同じように」とは、何か特別なニューラルネットワークの熟練者の言葉なのでしょうか?私はそのようなアデプトには属さない、その言葉の意味が理解できない。すみません。要するに、何を言いたいのかが明確でないのです。しかし、その結果を信頼できないと思っていることは明らかです。あとね、私も信頼性が低いと思っていて、すでにこのスレッドで何度も書いているんだけどね。

 
f.t.:

私は記事を読んでいない、私はNSに興味がない(もうない)、しかし、一度は - 私は後悔する、私はそれを勉強しました。長い数式を用意して、それを使ってデータの断片を予測し、それを学習に与えていない(私はそういう賢い人間です)。計算式はyoexcelに書いてあり、データの最後までドラッグすると「予測値」が出てきます。次に、別のコラムで、事実との違いや...。98%一致!!!!その差は数点にも及びません!!!!その結果に目を見張った数日間...。あれこれと教えながら、データを増やしたり減らしたり......。定義上ありえないことは頭ではわかっていたのですが、どうして90%を切らないんだ!?

冷静になると、もちろん理解できた。数式は、前回の結果に数ポイントも加えない「足し算」を巧妙に計算していたのだ。その後(RA自身)、「より正確なモデリング」のために、予測値ではなく実際の値を取りました。実際の生活のように、実際の見積もりを取り、そこから再度予測します :))))))))))))

....

誰が推測しなかったのか - 次の予測は再び以前の実際の値に 半分のポイントを追加し、どの方向にすべて同じ - 次の事実は再び「予測を修正」し、再び式からプラス1〜2ポイント...。その結果、予測は事実の周りで変動し、そこから這い上がることなく、98%の狂気を与えた。

事実を代入するのをやめて、以前の「予測」価格を取り始めたら、少しぐらつくが実質的に直線になり、お分かりのように、どこにも行かなくなった :))))


念のため、私が「猫を料理できないだけ」で、NSは予測が可能だと説得したい皆さんにお願いします--時間を無駄にしないでください(私はこの質問には一切興味がありません)。私のように、100%正確な予言に魅了され続けている人たちに向けて書いた。「自分が犯されているのは感じられるが、どこかは見えない」というフレーズを思い出してほしい。フィクションの確認ではなく、その反証を探す。もし、それが見つからなければ、グリッドデポジットを消耗したり、NSの「トレーニング」に多くの無駄な時間を費やしたりして、むしろ厳しく指摘されることになるでしょう。


誰が言い出したのか知りませんが、本質を突いていますね。生の気配値にNSを適用し、一歩先の関数を近似しようとすると(つまり将来の価格値を予測しようとすると)、最後に判明した価格値+1〜2ポイントになり、価格方向が半々でヒットすることになります。それはもう過ぎたことだろうけど、今の方が面白い)
 
Integer:


理解できない。もし私が...どうなる?

昨日と同じように」とは、何か特別なニューラルネットワークの熟練者の言葉なのでしょうか?私はそのようなアデプトには属さない、その言葉の意味が理解できない。すみません。要するに、何を言いたいのかが明確でないのです。しかし、その結果を信頼できないと思っていることは明らかです。それにね、私も信頼性が低いと思っていて、このスレッドにも何度も書いているんですよ。


実は、オーバートレーニングなんです。あなたが知らないとは驚きです。従来の常識では、ネットワークが昨日と同じように動き始めたらオーバートレーニングであると言われています。つまり、入力のキーポイントを強調せず、昨日と同じ信号を出し始めてしまう......。
 
alexeymosc:

...そして、もっとおもしろくなる。

脳を鍛えるという作業は別として)何が面白いのでしょうか?

新しいデータから学ぶという意味での)再トレーニングをしないことには、NSは機能しない。市場は変化しており、グリッドはそれを学ばなければならない。問題は、新しいトレーニングをいつから始めるかだ。;)

そして、グリッドが「壊れた」ときに「修正」できること、層やニューロン数を変えること、別の伝達関数......。しかし、何を、どのように、どこを変えればいいのか、正確にはわからないでしょう。新市場にメッシュを合わせない限り、うまくいかないのです。( Price == Ask ) で Ask = 1.2345 と表示されるのに、なぜか Price は 1.234499999 になってしまうのと同じです。

ここで、投資家となりうる人物から質問されたときの会話を想像してみてください。"稼げなくなったらどうする?"どっちの答えが好きだと思う?

その時までに相場が変わらなければ、またNSのトレーニングを始め、学習したら(その時までにまた相場が変わらなければ)利益確定に戻すつもりです。

2)デバッグシールを貼って、エラーを発見して修正する

では、「興味本位で」--なら大歓迎ですが、「儲け主義」なら?;)