기고글 토론 "퍼지 로직 (Fuzzy Logic)을 이용한 인디케이터 생성의 간단한 예"
notused:
퍼지 논리는 퍼지 논리 냄새도 나지 않습니다. 소속 함수가 "정식" 범위 [0,1]에서 [-1,1]로 벗어났을 뿐만 아니라 소속 함수의 계산이 현실과 일치하지 않는 퍼지 지표로 제시되었습니다. 퍼지화 단계가 통과되지 않았습니다. 매수/매도 조건이 구성되었습니다. 신용이 없습니다. 여기에는 퍼지 논리가 없고 확률만 있으므로 "확률에 기반한 지표의 강도"로 기사 이름을 바꾸는 것이 더 좋을 것입니다.
퍼지 논리는 퍼지 논리 냄새도 나지 않습니다. 소속 함수가 "정식" 범위 [0,1]에서 [-1,1]로 벗어났을 뿐만 아니라 소속 함수의 계산이 현실과 일치하지 않는 퍼지 지표로 제시되었습니다. 퍼지화 단계가 통과되지 않았습니다. 매수/매도 조건이 구성되었습니다. 신용이 없습니다. 여기에는 퍼지 논리가 없고 확률만 있으므로 "확률에 기반한 지표의 강도"로 기사 이름을 바꾸는 것이 더 좋을 것입니다.
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나도 같은 글을 쓰려고 왔는데 여기에 당신의 철저한 의견이 있습니다 :)
새로운 기고글 퍼지 로직 (Fuzzy Logic)을 이용한 인디케이터 생성의 간단한 예 가 게재되었습니다:
이 글은 금융 시장 분석을위한 fuzzy logic 개념의 실제 적용에 전념합니다. Envelopes 인디케이터를 기반으로 두 가지 퍼지 규칙을 기반으로 신호를 생성하는 인디케이터의 예를 제안합니다. 개발된 인디케이터는 여러 인디케이터 버퍼를 사용함: 계산용 버퍼 7 개, 차트 디스플레이 용 버퍼 5 개, 색상 버퍼 2 개.
"... 조금만 더 ...", "... 너무 빠르다 ...", "... 거의 아무것도 ..."와 같은 단순한 표현의 의미를 어떻게 컴퓨터에 설명할 수 있습니까? 사실, 퍼지 세트 이론 요소를 사용하거나 소위 "멤버십 기능"을 사용하면 가능합니다. 다음은 А의 예입니다. Leonenkov의 책:
"뜨거운 커피" 라는 문구의 멤버십 기능을 설명해 봅시다. 커피 온도는 0도 이하의 온도에서는 얼음으로 바뀌고 그 이상의 온도에서는 얼음으로 변하기 때문에 섭씨 0도에서 100도 사이의 범위로 간주되어야 합니다. 100도 이상의 온도에서는 증발하니까요. 온도가 20도인 커피 한 잔은 뜨겁다고 할 수 없습니다. 즉, "뜨거운" 카테고리의 멤버십 기능은 0과 같고 온도가 70 도인 커피 한 잔은 확실히 "뜨거운" 범주이므로 이 경우 함수 값은 1과 같습니다.
이 두 극단 값 사이에 있는 온도 값은 상황이 그렇게 명확하지 않습니다. 어떤 사람들은 온도가 55 도인 커피 한 잔을 "뜨겁다"고 생각하는 반면, 다른 사람들은 "그다지 뜨겁지 않다"고 생각할 수 있습니다. 이것이 "모호함 (fuzziness)"입니다.
그럼에도 불구하고 우리는 멤버십 함수의 대략적인 모습을 상상할 수 있습니다. 이는 "단조롭게 증가"합니다.
위 그림은 "piecewise linear" 멤버십 기능을 보여줍니다.
작성자: Максим Востров