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 7

[Mihail Marchukajtes]

Vizard:

これはブラックボックスだ...

それは確かに......よ、多少なりとも安定していたはずなんですが......。.....

[TheXpert]

例えばLeoVに言ってみてください ))

[Mihail Marchukajtes]

さて、レオニードはどうかというと、彼はどちらかのトレーニングを選択するのに苦労している。もちろん、NSでの成績は素晴らしいので、短針のステフ区と一緒ですが...。壊れたNSには、すべて何らかの不安定なメカニズムが含まれているように思います。いずれにせよ、彼のチャートをトレーニングしようとしたところ、コータは同じでも全く違う結果が出たのです。違いは、彼には合法的なNSがあり、私にはNO!!!!

[Dmitry Fedoseev]

nikelodeon:

基本的には何でもいいのですが...。

了解です。今みたいな思考ではなく、『昨日みたいな思考』になってしまうんです。

[Yury Reshetov]

Integer:

了解です。今やっていることではなく、昨日と同じように考えているような感じです。

ニューラルネットワークは、教えられたとおりに考える。そして、2×2＝5など、何でも教えることができるのです。

2つの入力を持つグリッドを構築しています。掛け算の表を教える。この表では、入力の2が出力に5を与えること以外はすべて正しい。学習させると、2×2＝5となるニューラルネットワークが得られる。

[Dmitry Fedoseev]

Reshetov:

ニューラルネットワークは、教えられたとおりに考える。そして、2×2＝5など、何でも教えることができます。

ネットワークの仕組みではなく、ネットワークとの関係で「昨日のような」という表現が何を意味するのか。

[Alexey Burnakov]

そして、ニューラルネットワークに、例えばシェイクスピアの作品に登場する英語のアルファベットの記号列を 与え、出力に次の記号（もちろんその番号）を与えると、ネットワークは確率的に次の記号を生成することを学習する。英語でもロシア語と同じように、文字の並びには規則性がある。

[Yury Reshetov]

Integer:

ネットワークの仕組みではなく、ネットワークとの関係で「昨日のような」という表現が何を意味するのか。

昨日はネットにトレンドに乗ってトレードすることを教えたのに、今日は見事に横ばいで急落している。これは珍しいことではありません。また、介入やボラティリティの急激な変化などを予測することなど、ネットにすべてを教えることはできません。

[Mihail Marchukajtes]

Reshetov:
昨日はトレンドに乗ってトレードするようにグリッドに教えたのに、今日は横ばいでうまくダンピングしている。これは珍しいことではありません。また、介入やボラティリティの急変を予想する方法など、ネットにすべてを教えることはできません。

なぜかというと、そのような場合の信号はランダムになるからです。もし正解なら......それは運とでも言いましょうか。しかし、最適化の過程で、将来的に有効なパラメータを見つけるのは、確かに難しい......見つけるのは難しくないが、それを選ぶのが難しい......。

[Yury Reshetov]

nikelodeon:

なぜかというと、信号がランダムになるだけだからです。

トレンド区間のみで学習させたニューラルネットワークの信号は、ランダムではなく、ネットワークの学習 方法になります。すなわち、動きに追従して横から捨てられることになる。