トレーディングにおけるニューラルネットワークの活用 - ページ 27

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LeoV :
この本は確かに良い本だが、金融市場で儲けることとは全く関係がない。自己啓発のために読むのは確かに良いのですが、やはり、金融市場で稼ぐためには役に立ちません)))。


レオニード、ロボットが尋ねた。「ニューラルネットワークについてもっと知りたい...何から始めればいいのか」、まさにこの問いに対する答えが、Vininの正鵠を射ていると思います。Vininが提供したドキュメントには、まさに「どんなパラダイムがあるのか、何のためにあるのか」が書かれています。

そして「as applied to...」は、次の「進化のステージ」です。

 
leksus : 何から手をつけるか
掛け算の表から始めてもいいんですよ～、ちゃんとできればね )))本書に書かれていることは、基本的に金融市場で儲けるために必要なことではありません。
 
掛け算の表から始めても...。私
は専門学校生なので、掛け算の表は昔から知っています...一度、電子工学を勉強したかったんです。FXは多少なりとも理解できるようになりました。理解できない場合でも、それは「わかりやすさ」の裏返しであるに過ぎません。もっと発展させたい...例えば、AIの研究段階がよくわからない。なぜニューラルネットワークに興味を持ったのか？まあ、情報の流れの「相互作用」をシミュレートする仕組みはあるんですけどね...高級言語の構文 みたいなもので、さらに高度なものです...で、気になるのは...ロボットに、メモリに入れたテキストに反応するように教えたい...もちろん今の私には無理なんですけど...要するに本のリンク...図書館リストじゃなくて、本のリンクだけが必要なんです。まあ、FXはジョージ・ブルの代数のロジックを応用できただけなんですけどね。
 

2 LeoV

いいこと言うね、同志...。議論しているわけではありません。男はそれを欲しがり、手に入れ、ありがとうと言った。そして、神のみぞ知る、にこだわっているのです。

レオニードさんの言葉、好きです。掛け算表から始めて、正しい掛け算表に行き着くにはどうしたらいいか、そんな話をしましょう。

ニューラルネットワークが話題になっていますね。ニューラルネットを使ってAIを作ることが可能かどうかは分かりませんが、長い間必要ないのではないかと思います。つまり、「市場の現実」の知的な分析者は必要ないのである。

ニューラルネットワークからレッテルや蔑称を取り除けば、残るのは2つの驚くべき特性を持つ強力なツールである。1つ目は非線形性、2つ目は（これがまたかっこいい）自動適応性 ))。

有効活用」できない、まったくもって破たんした2つの物件。私の理解では、ニューロワーカー全体の中で、「わからない、理解できない、見えない、どう取引しても赤字」という意見が共通しています。今、私は人工頭脳を作り、彼に何のために作るのかを示し、彼はすべてを理解し、見て、評価し、正しく市場に参入 し、たくさんのお金を稼ぐでしょう。私たち（ここにいる参加者）が同じことをやっていれば、何も心配することはないのです。))逆説的な格言が生まれた。果てしなく続く行き止まりの道。

個人的に試したことは？2つのことを試してみました。最初に説明したことで、すでにやめてしまったこと、つまり人工頭脳の構築です。))2つ目は......プレイングをやってみたことです。

これからいくつかの論点を書いていくが、これらの論点は、私がこれまで行ってきた仕事と観察の結果得られた、私個人の確信に基づくものである。1つ目は、「予測する」と「予知する」は全く別のものだということです。もうひとつは、予測することは「確率的発展」とは呼べないということです。3つ目は、予測は外挿に過ぎないということです。そして、その外挿が行われた時点で、市場とは何の関係もなくなってしまうのです。あくまでも、ゼロバーを超えてそれなりに張り出したチャートです。そして、この「イメージ」は、それまでの値動きによってのみ規定される。マーケットはまったくランダムな方向に動く。そして、実践の結果、予測で指定された方向には全く向かない。このことは、予測の自明でない使い方を示唆している。予測は、市場が決して行かない方向である。

一方、予測は別問題です。状況を最大限に単純化すると、次のようになります。 1時間のバーが開かれました。 どこで閉じるのか？ 上か下か？ 1/2の確率で、上か下か（私は意図的に同値を考慮から除外しました、同値は危険ではありません）が既に存在しています。また、ここでグリッドが持つ掛け算表の学習能力がどのように役立つのでしょうか？

正直なところ、この問題の解決にはまだ着手していないんです。確率のグリッドで遊んでみたくなりました。しかし、このグリッドは2つの部分から構成されており、左の部分は分類器（SOM）、右の部分はRBF（または同じコショウ）である。一番苦労するのは左の部分です。チャートとは別の情報を読み込むようにしてみました。しかし、この情報をユニットサークルを通して見ると、ごちゃごちゃになってしまう。科学的に言えば、カオスです。分類するものがないだけです。すべてのSOMはユークリッドメトリクスの原理で動作する。SOMは、クラスタの中心を均等に分散させるだけです。これは分類ではなく、ナンセンスです。そのため、「現在の会員数」を計算することは全く意味がありません。

ということで、そんな感じで...。

 
leksus:
凄い入力に何を送り込むのか？
 
solar:
凄い入力に何を送り込むのか？

其れはというのが本音です。))
 
何を入れても結果は...と書きました。は、デタラメの塊です。
 
leksus:
何を入れても結果は...と書きました。デタラメの塊だ。

やっぱり何も突っ込まない方がいいのかもしれませんね。 入るものと出るものには、何らかの関係があるべきかもしれません。
 

そして、これは「教師なし学習」の原理であり、「アウト」の概念はない。

P.S. すみません、なぜかニックネームのleksusを今のものに変えてしまいました。

 
そうです，私は長い間，網に何も突っ込んでいないのです． つまり，網に何を突っ込むべきか現時点では分からないからと言って，何を突っ込んではいけないかを知らないわけではありません．私はよく知っています．pearson，r-square，MSE，%Ergorは私のベストフレンドです．))
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