В заключение следует отметить, что качество прогнозов, полученных при помощи нейронных сетей, выше, чем в любом из рассмотренных линейных случаев. Это позволяет сделать вывод о наличии нелинейной зависимости между котировками валютного рынка. Именно поэтому линейные методы регрессионного анализа не дали ожидаемых результатов. Безусловно, теория линейных параметрических и непараметрических методов прогнозирования изучена более подробно, чем относительно молодая (в ее современной форме) теория нейронных сетей. Однако по итогам полученных результатов предпочтение по праву отдается нелинейным методам.
"깊은 생각"은 말할 것도 없습니다. 사실 이것은 소위. 논문은 학기 논문/졸업장과 같은 것입니다.
대학 졸업. 그리고 우리 모두는 기말 논문/논문이 어떻게 작성되는지 잘 알고 있습니다.
동의한다.
1) 변동성은 수익률의 표준편차를 의미합니다. 트레잇 내부의 클래스: 1. 낮은 변동성 2. 평균 변동성 3. 높은 변동성 2) 하루 평균 변화는 모든 날짜에 대한 모든 변화의 합계로 계산되며, 일수로 나눕니다. 트레잇 내부의 클래스: 1. 1일 평균 50포인트 미만 변경 2. 매일 50포인트 이상 150포인트 미만 변경 열셋 3. 하루 평균 150포인트 이상 변경
글쎄, 예를 들어 ... 분해를 위한 초기 데이터의 경계를 좌우로 1-2bar씩 옮기는 경우 동일한 SSA 예측 품질을 허용 가능한 수준에서 h.-z.-what으로 근본적으로 변경할 수 있습니다. 저것들. 우리는 프로그램을 팔거나 기사를 쓰고 싶습니다 - 우리는 그래프의 성공적인 부분을 취하고 감탄합니다 :-)! 우리는 방법을 비판하고 싶습니다 - 우리는 완전히 망상 예측을 보여줍니다. ... 그리고 동일한 LRF가 겉보기에 순전히 정현파를 예측할 때 잔인한 넌센스를 이끌어 낼 수 있습니다. 그리고 그가 자동으로 구성 요소를 그룹화하는 기술이 없다고 썼다는 사실에 대해- 이것은 조금 이상합니다. 왜냐하면 그것은 statgroup-의 Caterpillar에서 구현되었으며 내 프로그램에서 이를 반복했습니다. . ... 나머지는 같은 계획의 "잼"이 가능합니다. . 추신: 나는 이 disser를 좋아했습니다: http://www.nsc.ru/interval/Library/ApplDiss/Rodionova.pdf 제목 읽고 웃었습니다. 아마 공부하러 가야 할 것 같아요 :-D.
죄송합니다. 저는 시장을 플레이하지 않고 외환에 대해 아무것도 모릅니다. 저는 프로그래머이고 신경망에서 졸업장을 쓰고 있습니다. 디플로마의 주제는 "신경망을 이용한 환율(유로와 달러) 예측"이라 이 사이트를 방문했습니다. 그래서 환율을 70~75%로 예측하는 것은 환상의 영역이라고 하는데, NN을 공부하면 매개변수를 설정하고 NN의 입력을 필터링하고 시냅스 가중치를 조정하는 등의 작업을 하고 싶습니다. , 그러면 90-97%의 예측 정확도를 얻을 수 있습니다. 이것은 신경 패키지 응용 프로그램을 설치하여 Excel에서 수행할 수 있습니다. 해냈습니다 :) 이 응용 프로그램으로 작업하기 위한 자습서는 Fedotov V. Kh. "MS Excel의 신경망"이라는 인터넷에도 게시되어 있습니다. 예측하는 예가 있습니다. 어쩌면 당신에게도 도움이 될 것입니다. 행운을 빕니다
Reshetov의 작품에 대해 알아보십시오. 거기에서 100%에 도달합니다! 사실, 백 테스트에서... :)
Z.Y. IMHO: 가격을 따라야 하고 부스러기를 꼬집어야 하지만 나는 그녀의 실제 예측을 믿지 않습니다.
저는 신경망 전문가를 사용합니다. 내 결과는 첨부 파일에 있습니다.
거래에서 신경망 기술을 사용할 가치가 있는지 여부는 결과가 그 자체로 의미가 있다고 생각합니다. 저는 신경망에 대한 심층 연구에 참여하고 있으며 이것이 미래의 지능형 기계의 한계와는 거리가 멀다고 말할 수 있습니다. :)
결과는 어디에 있습니까? 첨부되지 않은
저는 신경망 전문가를 사용합니다. 내 결과는 첨부 파일에 있습니다.
거래에서 신경망 기술을 사용할 가치가 있는지 여부는 결과가 그 자체로 의미가 있다고 생각합니다. 저는 신경망에 대한 심층 연구에 참여하고 있으며 이것이 미래의 지능형 기계의 한계와는 거리가 멀다고 말할 수 있습니다. :)
2 nsk: 첨부 파일이 없습니다...
매우 흥미로운 논문 . 결론에서 인용:
В заключение следует отметить, что качество прогнозов, полученных при помощи
нейронных сетей, выше, чем в любом из рассмотренных линейных случаев. Это позволяет
сделать вывод о наличии нелинейной зависимости между котировками валютного рынка.
Именно поэтому линейные методы регрессионного анализа не дали ожидаемых
результатов. Безусловно, теория линейных параметрических и непараметрических методов
прогнозирования изучена более подробно, чем относительно молодая (в ее современной
форме) теория нейронных сетей. Однако по итогам полученных результатов предпочтение
по праву отдается нелинейным методам.
매우 흥미로운 논문 . 결론에서 인용:
외환 시장의 호가 사이에 비선형 관계가 있다는 결론을 내리기 위해."
"깊은 생각"은 말할 것도 없습니다. 사실 이것은 소위. 논문은 학기 논문/졸업장과 같은 것입니다.
대학 졸업. 그리고 우리 모두는 기말 논문/논문이 어떻게 작성되는지 잘 알고 있습니다.
"이것은
외환 시장의 호가 사이에 비선형 관계가 있다는 결론을 내리기 위해."
"깊은 생각"은 말할 것도 없습니다. 사실 이것은 소위. 논문은 학기 논문/졸업장과 같은 것입니다.
대학 졸업. 그리고 우리 모두는 기말 논문/논문이 어떻게 작성되는지 잘 알고 있습니다.
네. 방법당 정확히 하나의 테스트.
"이것은
외환 시장의 호가 사이에 비선형 관계가 있다는 결론을 내리기 위해."
"깊은 생각"은 말할 것도 없습니다. 사실 이것은 소위. 논문은 학기 논문/졸업장과 같은 것입니다.
대학 졸업. 그리고 우리 모두는 기말 논문/논문이 어떻게 작성되는지 잘 알고 있습니다.
동의한다.
1) 변동성은 수익률의 표준편차를 의미합니다.
트레잇 내부의 클래스:
1. 낮은 변동성
2. 평균 변동성
3. 높은 변동성
2) 하루 평균 변화는 모든 날짜에 대한 모든 변화의 합계로 계산되며,
일수로 나눕니다.
트레잇 내부의 클래스:
1. 1일 평균 50포인트 미만 변경
2. 매일 50포인트 이상 150포인트 미만 변경
열셋
3. 하루 평균 150포인트 이상 변경
부하하
칼 린네 파이낸셜 아카데미...
;)
비스듬히 읽지 않고 결론을 내렸습니다.
글쎄, 예를 들어 ...
분해를 위한 초기 데이터의 경계를 좌우로 1-2bar씩 옮기는 경우 동일한 SSA
예측 품질을 허용 가능한 수준에서 h.-z.-what으로 근본적으로 변경할 수 있습니다.
저것들. 우리는 프로그램을 팔거나 기사를 쓰고 싶습니다 - 우리는 그래프의 성공적인 부분을 취하고 감탄합니다 :-)!
우리는 방법을 비판하고 싶습니다 - 우리는 완전히 망상 예측을 보여줍니다.
... 그리고 동일한 LRF가 겉보기에 순전히 정현파를 예측할 때 잔인한 넌센스를 이끌어 낼 수 있습니다.
그리고 그가 자동으로 구성 요소를 그룹화하는 기술이 없다고 썼다는 사실에 대해-
이것은 조금 이상합니다. 왜냐하면 그것은 statgroup-의 Caterpillar에서 구현되었으며 내 프로그램에서 이를 반복했습니다.
.
... 나머지는 같은 계획의 "잼"이 가능합니다.
.
추신: 나는 이 disser를 좋아했습니다:
http://www.nsc.ru/interval/Library/ApplDiss/Rodionova.pdf
제목 읽고 웃었습니다.
아마 공부하러 가야 할 것 같아요 :-D.
죄송합니다. 저는 시장을 플레이하지 않고 외환에 대해 아무것도 모릅니다. 저는 프로그래머이고 신경망에서 졸업장을 쓰고 있습니다. 디플로마의 주제는 "신경망을 이용한 환율(유로와 달러) 예측"이라 이 사이트를 방문했습니다. 그래서 환율을 70~75%로 예측하는 것은 환상의 영역이라고 하는데, NN을 공부하면 매개변수를 설정하고 NN의 입력을 필터링하고 시냅스 가중치를 조정하는 등의 작업을 하고 싶습니다. , 그러면 90-97%의 예측 정확도를 얻을 수 있습니다. 이것은 신경 패키지 응용 프로그램을 설치하여 Excel에서 수행할 수 있습니다. 해냈습니다 :) 이 응용 프로그램으로 작업하기 위한 자습서는 Fedotov V. Kh. "MS Excel의 신경망"이라는 인터넷에도 게시되어 있습니다. 예측하는 예가 있습니다. 어쩌면 당신에게도 도움이 될 것입니다. 행운을 빕니다Reshetov의 작품에 대해 알아보십시오. 거기에서 100%에 도달합니다! 사실, 백 테스트에서... :)
Z.Y. IMHO: 가격을 따라야 하고 부스러기를 꼬집어야 하지만 나는 그녀의 실제 예측을 믿지 않습니다.