여러분, 특정 신경망 을 이해하도록 도와주세요! 약 5년 전에 우리는 친구들과 통계에서 신경망을 만든 다음 꽤 성공적으로 거래했습니다. 이제 다시 돌아가기로 결정했습니다. 소스 코드가 몇 개 있지만 불행히도 STATISTICA 프로그램 자체로 실제로 작업한 적이 없으며 지난 3년 동안 경매에 손을 대지 않았습니다. 네트워크가 결과를 제공할 수 있도록 어디에서 무엇을 로드해야 하는지 알아낼 수 있도록 도와주세요. 비누에 소스 코드가 있는 아카이브를 던질 준비가 되었습니다. 미리 감사드립니다.
marketeer>> : IMHO, 실제로 비용의 10%도 시도하지 않고 그리드를 너무 빨리 할인했습니다(프로젝트에서 직접 작업을 시작한 시간으로 판단하면). 수학 교육 덕분에 그리드를 대체하려고 시도하는 것보다 더 많은 옵션이 있습니다 ;-). 시도하십시오. 그러나 그리드를 비판함으로써 잘못된 것에 주의를 집중시키는 것 같습니다.
그리드를 비판한 사람은 아무도 없었고 그렇게 하지 않을 것입니다. 그것은 다른 것에 관한 것이었습니다.
불가능한 것은 아니지만 네트워크의 이상적인 교사 역할을 하는 것이 무엇인지 이해하거나 계산하는 것은 불가능합니다. "신경망을 위한 이상적인 교사"라는 개념 자체가 명확하지 않습니다. 이것이 시장을 완벽하게 설명하는 기능이 될 것이라는 것은 전혀 사실이 아닙니다. 반대로 네트워크는 시장을 완벽하게 학습할 수 없고 신경망이 이를 수행할 수 없기 때문에 이상적인 교사로부터 더 나쁜 학습을 할 수 있습니다(xs - 약간의 뉘앙스가 있음). 그건 그렇고, 거래를 위한 신경망 프로그램에서 교사는 NN을 훈련할 때도 최적화됩니다. 왜냐하면 NN이 수익을 내기 위해 어떤 교사가 필요한지 사람이 이해하는 것은 불가능하기 때문입니다. 그것 없이 하는 것이 더 낫습니다 - 변수가 하나 적을수록 좋고 나쁨이 명확하지 않을수록 ....))))
StatBars 는 (a)>> 시장은 변하지 않습니다, 그것은 단지 당신의 핑계일 뿐이며, 핑계는 당신이 작업에 대처할 수 없다는 것입니다...
글쎄, 이 말은 대답하기 어렵다. 시장이 변하지 않으면 시장 공식을 작성하고 그것을 끝내십시오.....)))))
StatBars 는 (a)>> 특히 시장이 변화하는 경우 이러한 변화를 추적하고 고려합니다.
시장은 알려진 패턴에 따라 변하지 않습니다. 그것들을 모두 찾아서 계산하는 것은 불가능합니다.
여기서 나는 말해야합니다 - 나는 약간 잘못되었거나 올바르게 표현되지 않았습니다. 여러 개의 뉴런이 있는 NN은 거의 모든 곡선을 완벽하게 학습할 수 있습니다. 그러나 전체 트릭은 현실 생활에서 그녀가 완벽하게 배운 모든 것이 이상적으로 반복되지 않는다는 것입니다. 따라서 신경망이 더 좋거나 더 이상적으로는 역사를 학습할수록 미래에는 더 나빠질 것입니다. 이것은 사용자 정의 옵션입니다. 그리고 신경망은 비선형성으로 인해 스토리에 매우 쉽게 조정됩니다. 이것은 신경망의 큰 마이너스입니다 ......
불행히도 이것은 공식이 아닙니다. 시장은 공식보다 더 복잡한 것입니다. 시간이 지남에 따라 어떻게든 끊임없이 변화하는 일종의 "살아 있는 메커니즘"이라고 말하고 싶습니다. 그리고 공식이었다면 오래전에 찾았을텐데.......
/*나*/: 그들은 그것을 오래 전에 찾았을 것이고, 그들은 오래 전에 만들었을 것입니다... 왜 컴퓨터가 1500년 전에 발명되지 않았는지, 왜 여전히 무언가가 발명되고 개선되고 있는지... 원칙적으로 중요하지 않습니다. 살아 있는 지성인("살아 있는 메커니즘")인 당신도 약간의 오류를 예측할 수 있고 모든 발견을 그렇게 생각할 수 있습니다. 내 생각에 이미 바보로 만들어졌습니다.
우리는 시장이 변화하고 있는지 또는 변하지 않는다는 의미인지에 대해 서로 다른 개념을 가지고 있습니다 ... 나는 당신을 위해 전문가, 그리드 ...가 앞으로 일하지 않으면 시장이 변했다고 말하지만 모델, 전문가, 메쉬가 올바르게 구축되지 않았다고 알려줍니다.
요컨대, 나는 불필요한 작업에 흩어지지 않고 시장의 발명 된 속성에 흩어지지 않도록 돕고 싶었습니다 ... 그러나 아마도 그는 목욕 중입니다 ...
정현파를 알고 있으므로 네트워크를 사용하여 예측할 수 있다면 더 복잡한 공식을 생성하면 분석 기록을 알 수 있으므로 예측할 수도 있습니다. 시장은 같은 공식이지만 훨씬 더 복잡하고 우리에게 알려지지 않았습니다 ...
시장이 아주 복잡한 공식을 갖고 있는 것도 아니고, 우리가 그것을 모르는 것도 아닙니다. 신경망은 모든 복잡성의 함수를 근사화할 수 있습니다. 하지만 시장이 변하고 있다는 사실!
따라서 원칙적으로 교사와 함께 배우는 것은 불가능합니다.
그리드를 비판한 사람은 아무도 없었고 그렇게 하지 않을 것입니다. 그것은 다른 것에 관한 것이었습니다.
시장이 아주 복잡한 공식을 갖고 있는 것도 아니고, 우리가 그것을 모르는 것도 아닙니다. 신경망은 모든 복잡성의 함수를 근사화할 수 있습니다. 하지만 시장 이 변하고 있다는 사실!
따라서 원칙적으로 교사와 함께 배우는 것은 불가능합니다.
시장은 안바뀌는 핑계일뿐 핑계는 과업을 못맞추는게...
특히 시장이 변화하는 경우 이러한 변화를 추적하고 고려하십시오.
시장은 안바뀌는 핑계일뿐 핑계는 과업을 못맞추는게...
특히 시장이 변화하는 경우 이러한 변화를 추적하고 고려하십시오.
내가 그 일을 감당할 수 없다는 것을 어디서 읽었습니까? 저는 지도 학습을 사용하지 않습니다. 하지만 그렇다고 해서 NN을 사용하지 않는 것은 아닙니다! 나는 시장 변화를 따를 필요가 없습니다. NN은 그렇게 합니다.
LeoV, 설명해주세요, 저는 이미 인내심이 부족합니다.
작업에 대처할 수 없다는 것을 어디서 읽었습니까? 저는 지도 학습을 사용하지 않습니다. 하지만 그렇다고 해서 NN을 사용하지 않는 것은 아닙니다! 나는 시장 변화를 따를 필요가 없습니다. NN은 그렇게 합니다.
LeoV, 설명해주세요, 저는 이미 인내심이 부족합니다.
채팅은 이미 시작되었습니다...
NS로 뭔가를 하고 있는 것은 당신이 느끼기 때문이지 실제적인 이유가 있어서가 아니라 몇 가지 실험이나 다른 것으로 확인된 것 같습니다.
예를 들어, 2개월의 기록에 대해 Expert Advisor를 최적화하고 3개의 매개변수만 사용하면 긍정적인 결과의 80%가 모든 스토리에 대해 수익성이 있습니다.
네트워크도 마찬가지...
재최적화(오버트레이닝) 없이 6개월 안정적인 결과인가요? 그리고 긍정적인 거래의 80%는 결과적으로 이익을 얻는 데 절대적으로 필요하지 않습니다. 훨씬 적은 비용으로 얻을 수 있습니다 ...
일반적으로 네트워크가 지속적으로 무언가를 인식하거나 예측하고 이 예측이 이익에 충분하면 오류가 아니라 결과의 안정성에 대해 이야기하고 있는 것입니다. 그러면 전방과 실제 모두에 이익이 있을 것입니다.
오류가 충분히 작으면 오류가 발생합니다. 만족스럽게은 무슨 뜻인가요? 각 작업에 대해 이 조건은 별도로 설정되며 경험적 방법만 알고 있습니다.
최소한의 오차를 얻을 때 최대의 이익이 보장된다는 연구, 과학 논문 또는 증거가 없습니다. 이것들은 모두 당신이 발명하고 공리로 간주하는 진술입니다. 하지만 이 표현은 틀릴 수 있습니다...
불행히도 이것은 공식이 아닙니다. 시장은 공식보다 더 복잡한 것입니다. 시간이 지남에 따라 어떻게든 끊임없이 변화하는 일종의 "살아 있는 메커니즘"이라고 말하고 싶습니다. 그리고 공식이었다면 오래전에 찾았을텐데.......
불가능한 것은 아니지만 네트워크의 이상적인 교사 역할을 하는 것이 무엇인지 이해하거나 계산하는 것은 불가능합니다. "신경망을 위한 이상적인 교사"라는 개념 자체가 명확하지 않습니다. 이것이 시장을 완벽하게 설명하는 기능이 될 것이라는 것은 전혀 사실이 아닙니다. 반대로 네트워크는 시장을 완벽하게 학습할 수 없고 신경망이 이를 수행할 수 없기 때문에 이상적인 교사로부터 더 나쁜 학습을 할 수 있습니다(xs - 약간의 뉘앙스가 있음). 그건 그렇고, 거래를 위한 신경망 프로그램에서 교사는 NN을 훈련할 때도 최적화됩니다. 왜냐하면 NN이 수익을 내기 위해 어떤 교사가 필요한지 사람이 이해하는 것은 불가능하기 때문입니다. 그것 없이 하는 것이 더 낫습니다 - 변수가 하나 적을수록 좋고 나쁨이 명확하지 않을수록 ....))))
글쎄, 이 말은 대답하기 어렵다. 시장이 변하지 않으면 시장 공식을 작성하고 그것을 끝내십시오.....)))))
시장은 알려진 패턴에 따라 변하지 않습니다. 그것들을 모두 찾아서 계산하는 것은 불가능합니다.
글쎄요, 저도 사실 피곤해요. 누군가가 모든 것을 "공통 분모"로 가져오고 싶은 생각과 열망이 있다면 단일 공식-글쎄, 쓰고, 가르치고, 실험하게하십시오-우리는 모두 즐겁게 들을 것입니다 ...))))
여기서 나는 말해야합니다 - 나는 약간 잘못되었거나 올바르게 표현되지 않았습니다. 여러 개의 뉴런이 있는 NN은 거의 모든 곡선을 완벽하게 학습할 수 있습니다. 그러나 전체 트릭은 현실 생활에서 그녀가 완벽하게 배운 모든 것이 이상적으로 반복되지 않는다는 것입니다. 따라서 신경망이 더 좋거나 더 이상적으로는 역사를 학습할수록 미래에는 더 나빠질 것입니다. 이것은 사용자 정의 옵션입니다. 그리고 신경망은 비선형성으로 인해 스토리에 매우 쉽게 조정됩니다. 이것은 신경망의 큰 마이너스입니다 ......
재최적화(오버트레이닝) 없이 6개월이 안정적인 결과인가요? 그리고 긍정적인 거래의 80%는 결과적으로 이익을 얻는 데 절대적으로 필요하지 않습니다. 훨씬 적은 비용으로 얻을 수 있습니다 ...
/*나*/: 반년이 아니라 9년! 긍정적인 거래의 80%가 아니라 최적화 결과의 80%!
//------------------------------------------------ ----------------
최소한의 오차를 얻을 때 최대의 이익이 보장된다는 연구, 과학 논문 또는 증거가 없습니다. 이것들은 모두 당신이 발명하고 공리로 간주하는 진술입니다. 하지만 이 표현은 틀릴 수 있습니다...
/*나*/: 아니요, 그들도 마찬가지입니다(연구...). 나는 일반화 오류와 이익 사이에 매우 명확한 연결이 있다고 말합니다. 이 연결은 네트워크 교육에서 최소한 노력해야 할 것을 알기 위해 각 작업에 대해 설정되어야 합니다!!!
//------------------------------------------------ ----------------
불행히도 이것은 공식이 아닙니다. 시장은 공식보다 더 복잡한 것입니다. 시간이 지남에 따라 어떻게든 끊임없이 변화하는 일종의 "살아 있는 메커니즘"이라고 말하고 싶습니다. 그리고 공식이었다면 오래전에 찾았을텐데.......
/*나*/: 그들은 그것을 오래 전에 찾았을 것이고, 그들은 오래 전에 만들었을 것입니다... 왜 컴퓨터가 1500년 전에 발명되지 않았는지, 왜 여전히 무언가가 발명되고 개선되고 있는지... 원칙적으로 중요하지 않습니다. 살아 있는 지성인("살아 있는 메커니즘")인 당신도 약간의 오류를 예측할 수 있고 모든 발견을 그렇게 생각할 수 있습니다. 내 생각에 이미 바보로 만들어졌습니다.
우리는 시장이 변화하고 있는지 또는 변하지 않는다는 의미인지에 대해 서로 다른 개념을 가지고 있습니다 ... 나는 당신을 위해 전문가, 그리드 ...가 앞으로 일하지 않으면 시장이 변했다고 말하지만 모델, 전문가, 메쉬가 올바르게 구축되지 않았다고 알려줍니다.
요컨대, 나는 불필요한 작업에 흩어지지 않고 시장의 발명 된 속성에 흩어지지 않도록 돕고 싶었습니다 ... 그러나 아마도 그는 목욕 중입니다 ...
오류에 대한 질문: 방향 예측의 형태로 중개자가 필요한 이유는 무엇입니까? 이익을 위해 즉시 네트워크를 훈련하십시오.
단지 그리드의 방향을 정확하게 추측했을 때 상황이 발생할 수 있지만 로컬이지만 예를 들어 글로벌 네트워크에서는 잘못되었습니다.
여기에 이익이 마이너스이지만 그러한 상황이 이익을 위해 네트워크를 훈련시킬 수 없다면 이익이 나거나 그렇지 않습니다.
그래서 네트워크는 추측하고 말하자면 이익이 없습니다.