신경망 - 페이지 20

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"씹기"(피상적으로는 여전히 시간이 필요함) 후에는 ANN을 효과적으로 사용하지 못할 것 같습니다. 우리(작은 감자)는 ANN을 사용해야 하므로 ANN을 사용하는 데 필요한 하드웨어에 충분한 돈이 없습니다.

[hughesfleming]

혼자 .... 왜 모든 부정적인?

이것은 그렇게 복잡하지 않습니다. 먼저 예측하려는 것이 무엇인지 파악해야 합니다. 다음 문제는 소음입니다. 모델이 무작위성과 데이터 마이닝 편향에 속지 않도록 해야 합니다. 하드웨어에 많은 돈을 쓰기 전에 개념 증명을 개발할 수 있는 무료 도구가 있습니다.

예를 들어 추세를 예측하는 경우 모델에 단순 평균 보다 우위가 있는지 확인해야 합니다. 전환점을 예측하는 경우 먼저 푸리에 변환을 수행할 수 있는지 확인하십시오. 가장자리가 작으면 훈련 시간이 노력할 가치가 있는지 자문해야 합니다. 신경망을 사용하든 다양한 지원 벡터 기계를 사용하든 상관없이 미래를 예측하기 위해 과거에 곡선을 맞추는 모든 문제에 여전히 직면하고 있습니다. 샘플에서 이러한 시스템은 실패하는 경향이 있습니다. 테스트에서 얻을 수 있었던 성공이 여전히 무작위성에 기인했을 수 있기 때문입니다. 하드웨어에 투자한 돈의 양은 그 문제를 해결할 수 없습니다.

이제 이러한 도구가 유용할 수 있지만 기대치를 확인해야 합니다. 모델이 몇 퍼센트 포인트만큼 전략을 개선할 수 있다면 시간이 지남에 따라 많은 거래가 이루어지면 앞서 나갈 것입니다.

문안 인사,

알렉스

[name]

hughesfleming:
혼자 .... 왜 모든 부정적인?

이것은 그렇게 복잡하지 않습니다. 먼저 예측하려는 것이 무엇인지 파악해야 합니다. 다음 문제는 소음입니다. 모델이 무작위성과 데이터 마이닝 편향에 속지 않도록 해야 합니다. 하드웨어에 많은 돈을 쓰기 전에 개념 증명을 개발할 수 있는 무료 도구가 있습니다.

예를 들어 추세를 예측하는 경우 모델이 단순 평균보다 우위에 있는지 확인해야 합니다. 전환점을 예측하는 경우 먼저 푸리에 변환을 수행할 수 있는지 확인하십시오. 가장자리가 작으면 훈련 시간이 노력할 가치가 있는지 자문해야 합니다. 신경망을 사용하든 다양한 지원 벡터 기계를 사용하든 상관없이 미래를 예측하기 위해 과거에 곡선을 맞추는 모든 문제에 여전히 직면하고 있습니다. 샘플에서 이러한 시스템은 실패하는 경향이 있습니다. 테스트에서 얻을 수 있었던 성공이 여전히 무작위성에 기인했을 수 있기 때문입니다. 하드웨어에 투자한 돈의 양은 그 문제를 해결할 수 없습니다.

이제 이러한 도구가 유용할 수 있지만 기대치를 확인해야 합니다. 모델이 몇 퍼센트 포인트만큼 전략을 개선할 수 있다면 시간이 지남에 따라 많은 거래가 이루어지면 앞서 나갈 것입니다.

문안 인사,

알렉스

알렉스

답장을 보내 주셔서 감사합니다

내가 말한 것을 말한 이유는 우리가 하드웨어를 잘 갖추지 않는 한 ANN 계산은 항상 "불완전"할 것이기 때문입니다. 그리고 나서 우리가 이미 하고 있는 일이 옵니다: 우리 자신의 NN을 사용하여 추정

[hughesfleming]

알았어...알았다. 실험하고 싶은 경우 스레드가 표시되지 않는 경우를 대비하여 여기에서 메타 트레이더와 함께 Rapidminer를 사용하는 한 가지 방법을 레이아웃했습니다. https://www.mql5.com/en/forum/181252

[name]

hughesfleming:
알았어...알았다. 실험하고 싶은 경우 스레드가 표시되지 않는 경우를 대비하여 여기에서 메타 트레이더와 함께 Rapidminer를 사용하는 한 가지 방법을 레이아웃했습니다. https://www.mql5.com/en/forum/181252

알렉스

모든 도움에 감사드립니다

[nevar]

내가 첨부한 것과 같은 샘플 테스트에서 몇 가지 유망한 테스트가 있습니다. AI로 수익성 있는 알고리즘을 찾는 것은 모두 귀하의 입력에 관한 것이며 그것은 과학이 아닌 예술입니다. 라이브 거래를 위해 다른 알고리즘을 검색할 때 교차했습니다. Recurrent Neural Network-Restricted Python의 Boltzmann Machines RNN-RBM을 사용하여 다성 음악의 시퀀스 모델링 및 생성 — DeepLearning 0.1 문서 및 Bernoulli Restricted Boltzmann Machines 기능 추출기 및 Python의 LogisticRegression 분류 자 숫자 분류를 위한 제한된 Boltzmann Machine 기능 — scikit-learn 0.15.2 문서 .They sound 조용하다 흥미롭다 실시간 거래를 위해 이 두 가지 알고리즘을 사용해 본 경험이 있는 사람이 있습니까?

[tampa]

신경 경향 복제(지표 + 템플릿)

neurotrendnncloned.rar

[Joakin]

유용한 링크 : 신경망 튜토리얼

[seekers]

인공신경망 : Artificial_neural_networks.pdf

이 노트에서 우리는 인공 신경망이 데이터 마이닝 애플리케이션의 주요 패러다임으로 등장하게 된 주요 개념에 대한 개요를 제공합니다. 신경망은 60년대 초반과 80년대 중반의 두 가지 주요 개발 기간을 거쳤습니다. 그들은 기계 학습 분야에서 핵심적인 발전이었습니다. 인공 신경망은 뉴런이라는 단위 네트워크로서의 뇌의 행동과 관련된 생물학적 발견에서 영감을 받았습니다. 인간의 뇌에는 각각 평균 10,000개의 다른 뉴런과 연결된 약 100억 개의 뉴런이 있는 것으로 추정됩니다. 각 뉴런은 신호가 뉴런에 미치는 영향을 제어하는 시냅스를 통해 신호를 받습니다. 이러한 시냅스 연결은 뇌의 행동에 중요한 역할을 하는 것으로 믿어집니다. 인공 신경망의 기본 빌딩 블록은 뉴런의 수학적 모델입니다.

[seekers]

Forecasting_ability_but_no_profitability_-_an_empirical_evaluation_of_genetic_algorithm-optimised_tr.pdf

이 문서는 호주 주식 시장에 적용되는 몇 가지 인기 있는 기술 거래 규칙의 성과를 평가합니다. 82년 4월 1일부터 89년 31월 12일까지의 샘플 기간 동안 최적의 거래 규칙 매개변수 값은 유전자 알고리즘을 사용하여 찾습니다. 그런 다음 이러한 최적의 규칙은 90년 2월 1일부터 97년 12월 31일까지 샘플 외 기간 동안 예측 능력과 경제적 수익성 측면에서 평가됩니다. 결과는 최적의 규칙이 위험 조정 매수 후 보유 전략이 제공하는 벤치마크보다 더 나은 성과를 낸다는 것을 나타냅니다. 규칙은 전체 테스트 기간 동안 예측 능력과 수익성에 대한 몇 가지 증거를 표시합니다. 그러나 하위 기간에 대한 결과를 살펴보면 초과 수익률은 시간이 지남에 따라 감소하고 지난 몇 년 동안은 음수임을 나타냅니다. 또한 비동기 거래 편향에 대한 조정이 이루어지면 규칙에 수익성 증거가 거의 표시되지 않습니다.