Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 2250
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A meio da leitura e parou aqui com um risinho.
números aleatórios. Uma rede neural usando esses pesos pode ter a relação correta de entrada-saída, mas por que esses pesos práticos funcionam permanece um mistério. Esta propriedade mística das redes neurais é a razão pela qual muitos cientistas e engenheiros as evitam. Pense em toda a ficção científica propagada pelos renegados do computador.
Eu acho que o autor está muito longe de NS, ainda mais longe do que eu))
O livro é de 97, em tsos. De 33 capítulos, este é o único sobre redes. A sabedoria convencional é que as redes são caixas negras. Afinal de contas, é uma tradução.
Leia-o na diagonal, bastante interessante.
O livro é de 97, de acordo com o Tsos. Dos 33 capítulos, este é o único sobre redes. A sabedoria convencional é que as redes são caixas negras. Afinal de contas, é uma tradução.
Leia-o na diagonal, bastante interessante.
Eu li isso...
Tenho uma ideia se eu fizer um conversor discretamente cosseno e fizer a rede seleccionar aqueles coeficientes cuja soma dará um sinal puro...
Leia...
Tive uma ideia se pudesse fazer um discreto conversor cosseno e fazer a rede seleccionar esses coeficientes, cuja soma daria um sinal limpo...
Eu tentei isso ontem.
o resultado é o mesmo que com LPF onde alfa + betta = 1, e alfa ou betta é menos que zero...
então olha para o gráfico - oh sim! isto é realidade, o que é difícil de ver num relance
depois compare os dois gráficos FFT - a parte imaginária e a parte real
arrancamos o nosso cabelo, os vizinhos ouvem um companheiro de vários andares.
Leia...
Nasceu a idéia de que se você fizer um discreto conversor cosseno e fizer a rede selecionar aqueles coeficientes cuja soma dará um sinal limpo...
Seria interessante encontrar frequências que não estejam ligadas a um determinado passo e manter essas frequências o máximo de tempo possível após a mudança de janela.
No BPF, as freqüências são selecionadas a partir de uma grade definida. É interessante encontrar freqüências que não estão vinculadas a um determinado passo e que essas freqüências são mantidas o máximo de tempo possível ao se deslocar a janela.
É possível encontrá-los, não há necessidade de NS, mas eles (frequências) não funcionarão no futuro...
mas você pode tentar fazer o sinal "puro" deixando apenas alguns harmónicos importantes
Percebi meu antigo desejo de criar um TS cujos parâmetros serão controlados por uma rede neural.
Finalmente fez um simples TS. Duas rodas, entrada por intersecção de rodas, e os períodos das rodas são controlados por um neurónio...
Eu obtive um filtro adaptativo ))
Oprimeiro gráfico é o preço
o segundo são os períodos de contas controlados pelo neurónio
terceiro balanço
Formação: Neuronka foi treinada para gerir os períodos de forma a obter o máximo lucro...
Digo-te já que isto é um vestígio e nenhuma comissão...
O valor do scrip é a experiência de criá-lo para novas tarefas mais complexas...
Fixe, e eu estou a gerar números.
então séries cronológicas.
Fixe, e eu estou a gerar números.
então séries cronológicas.
lucros a gerar têm de aprender))))))
a geração de lucro deve ser ensinada))))))
então lucra.
Perguntaste-me como gerar séries com padrões... É isso que estou a fazer.
mas é um processo com vários passos.
Não sei como implementá-la.... talvez haja uma maneira mais simples...
Quero criar uma rede que tome as cotações do mercado como entradas e saídas de uma série mais "previsível
Mas eu preciso de uma medida de "previsibilidade"...
mapeando a série para um espaço diferente (distribuição?) onde as partes mais preditivas estão mais próximas da média
codificadores.
Digamos em lotes de 100-500 incrementos, com etiquetas. Depois puxa-se a parte superior da distribuição do descodificador, amostra-se.
Depois, a partir do descodificador condicional, você toma o topo da classe, para o qual a entropia mais baixa é definida. Bem, isso é uma espécie de modo samurai.
Porque é que tens as mais previsíveis? É porque