Etiqueta de mercado ou boas maneiras em um campo minado - página 61
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paralocus,
Você entendeu?Muito bem! Por onde começamos?
O que há de errado com a grade em sua foto? Você o reeducou?
Vou tentar o mesmo gráfico agora.
Sinceramente, não entendo toda esta miséria. Há tantos códigos de rede C++ já escritos com ORO na web. Aqui, por exemplo, está um código simples com uma boa descrição da teoria. Há um erro no cálculo do MSE (leia o último post nesta página)
http://www.codeproject.com/KB/recipes/BP.aspx
Passei apenas um dia para entender o código e ele funcionou de forma confiável para mim em forex (não no sentido de lucro, mas no sentido de aprender a rede em pares de moedas).
Acho que você gasta muito tempo adaptando o matcad às redes neurais, e depois vai arrastar e soltar suas fórmulas em C++ e depurar o código lá. Não é eficiente, senhores. Você pode passar anos assim antes de começar algo que funcione em forex.
Antes de ir tão longe com a introdução gráfica matkadic, extensão C++ e conclusão forex, pense em que conclusão você está esperando. Que vantagem uma rede neural lhe traria? Vá para o fundo das redes antes de seguir seu caminho. E o resultado final: uma rede que usa dados da mesma série temporal será uma autoregressão; linear se você tiver uma única camada, ou não linear se você tiver mais de uma camada com ativação não-linear de neurônios. O treinamento dessa rede autoregressiva não é nada mais que uma aproximação da série por uma função não-linear. Essa é a diferença de tal descrição do encaixe do polinômio ou da série Fourier é muito pequena. A previsão de valores futuros da rede nada mais é do que uma extrapolação da função não-linear ajustada para o futuro. A única vantagem de uma rede neural é a capacidade universal de aproximação de qualquer função não linear. A pergunta a ser feita aqui é: por que você acha que o preço atual é uma função não linear dos preços do passado? Só porque você foi capaz de ajustar uma função não linear aos preços do passado, não significa que você tenha encontrado um modelo de mercado. Portanto, uma rede autoregressiva não lhe dará nenhuma vantagem comercial.
...não em termos de lucro, mas em termos de aprender a trabalhar em rede em pares de moedas.
Bem, precisamos disso no sentido do lucro...
Talvez não pensemos assim. O que o faz pensar isso? Nós ensinamos os hipopótamos a voar e sabemos que eles não podem voar. Muitas vezes não pensamos em nada...
Sim, criar um sistema robusto é exatamente isso, ou seja, tentar fazer o impossível. Você fica com muitos solavancos na estrada antes de ter eliminado direções que são pouco promissoras.
Olá, Fedor! Vejo que em breve você estará ensinando aos outros como fazer você mesmo uma rede nervosa.
Não, eu não vou ensinar isso. Estúpido, com um mestre vivo...
Eu tenho outras coisas que posso ensinar -:)
Bem, precisamos disso em termos de lucro...
Talvez não pensemos assim. O que o faz pensar isso? Nós ensinamos os hipopótamos a voar e sabemos que eles não podem voar. Muitas vezes não pensamos em nada...
Em seguida, explique porque você acha que os preços são descritos por funções não lineares.
Aqui está minha explicação. Tomemos como exemplo a Dow Jones Ind Av. De 2003 a 2007, o índice estava subindo. Nenhuma rede ou outro modelo não-linear treinado sobre esses dados irá predizer o crash de 2008. Não havia dados suficientes sobre as entradas da rede para prever isso. Pare de ajustar suas curvas aos preços. Esta é uma brincadeira de criança. Eu mesmo coloquei aqui um monte de códigos para as pessoas se divertirem. Se um modelo funcional funcionasse no mercado, eu não daria estes códigos de graça.
Então explique por que você acha que os preços são descritos por funções não lineares.
Já lhe expliquei que não creio que assim seja. Penso que às vezes os preços podem ser descritos por funções lineares e às vezes não podem ser descritos de forma alguma (dentro da matemática conhecida). Quero aprender como ser bom em prever o que pode ser previsto e martelar o resto. Meu pensamento se tornará muito mais claro para você se você se referir às minhas primeiras respostas aos seus posts.