rede neural e entradas - página 2
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É uma questão de "me dar as chaves do apartamento onde está o dinheiro". ))))
Mas deixe-me dar-lhe um exemplo:
Todos os conhecidos consultores especializados da Bettinger, que ganhou o campeonato, negociavam com o Euro-dólar, e a rede recebeu informações da Euro-yen, pois naquela época continha algumas informações sobre o movimento do Euro-dólar e a rede neural destacava perfeitamente estes sinais para compra ou venda.
Mas com o tempo, o euro-yen perdeu sua relevância para o euro-dólar. Então um dos índices mais conhecidos funcionou bem.
O que agora - não sei, tenho que olhar para cima..... como buscadores de pão....))))
О! Leonid! Feliz Natal! Sucesso nos negócios e boa saúde!
Como está indo o projeto?
http://www.neuroproject.ru/demo.php?
Eu mesmo queria me aproximar dos neuro-experimentos.
O que você acha que é relevante no momento, você pode compartilhar suas idéias sobre neuro?
Obrigado.
Olá!
Feliz Natal para você também! E boa sorte!
Já não falo com eles há algum tempo..... don't know....
Acho relevante procurar TCs simples e descomplicados que se baseiam em padrões simples.
Como, eu compartilhei muito todo tipo de idéias, mas somente no fórum, normalmente não encontra apoio, por uma variedade de razões.
Olá!
Feliz Natal para você também! E boa sorte!
Há muito tempo que não falo com eles..... don't know....
Acho relevante procurar TCs simples e descomplicados que se baseiam em padrões simples.
Como, já compartilhei muitos tipos de idéias, mas somente no fórum, normalmente não encontra apoio, por uma variedade de razões.
Estou vendo...
Mais contato mais tarde...
Em um padrão muito simples, há uma escrita que parece um pouco "vulgar" (da entrevista Hunt for Herczyk)...
Acho que é um pouco assustador apostar dinheiro em padrões simples.
Mas aqui está um exemplo:
O conhecido Expert Advisor do Bettinger que ganhou o Campeonato, negociado em euro-dólares, e a rede recebe informações do euro-yen, pois continha algumas informações na época E a rede recebe informações sobre o movimento do euro-dólar e a rede neural separou perfeitamente esses sinais para compra ou venda.
Mas com o tempo, o euro-yen perdeu relevância. para o euro dólar. Então, um dos índices conhecidos por todos funcionou bem.
O que agora - não sei, tenho que olhar para cima..... como pão olhar para cima....))))
)))Sim, é engraçado.
Este efeito já foi descoberto e descrito há muito tempo. É chamada de - correlação "flutuante" entre instrumentos financeiros. O coeficiente de correlação diminuiu e a rede neural deixou de produzir os sinais corretos.
Eu só não sei por que uma rede neural para o comércio emparelhado convencional deve ser construída....
)))Sim, engraçado.
Este efeito foi descoberto e descrito há muito tempo. É chamada de correlação "flutuante" entre instrumentos financeiros. O coeficiente de correlação diminuiu e a rede neural deixou de produzir sinais corretos.
Eu simplesmente não entendo porque uma rede neural para o comércio emparelhado convencional deve ser construída....
Seu raciocínio está errado porque a correlação e os padrões são coisas absolutamente diferentes.
Os instrumentos podem ser totalmente não correlacionados, mas têm padrões.
Seu raciocínio é falho porque a correlação e os padrões são coisas completamente diferentes.
Os instrumentos podem ser completamente não correlacionados, mas têm padrões.
Besteira.
A correlação é um padrão.
"A rede estava recebendo informações do euro-iene, pois continha algumas informações sobre o movimento do euro-dólar na época e a rede neural era excelente na escolha dos sinais de compra ou venda . " - correlação simples.
"Mas com o tempo, o euro-yen perdeu relevância para o euro-dólar. Além disso, um dos índices conhecidos por todos funcionou bem." - com o tempo, a correlação diminuiu e a correlação euro-dólar-índice aumentou.
Tudo isso já é conhecido há muito tempo.
A rede é bastante preditiva, a saída tem dois valores na faixa [-1;1]. No início, eu forneço 8 valores à entrada da rede, depois eu a normalizo para a faixa [-1;1] e não mudo zero. Então, normalizo por pesos e camadas da mesma forma. A saída é uma previsão dos dois fractais mais próximos com sua posição relativa em relação à barra 0. Não há ligação quantitativa. Isto é, se a saída for -1 e 0,5, significa que o fractal mais próximo é duas vezes inferior ao Open[0] e o fractal seguinte é superior ao Open[0]. E por analogia, se os valores forem 0,3 e 1, então ambos os fractais são mais altos do que o Open[0].
Forma interessante de dizer... O que é a rede? E sobre a entrada de acordo com alguma disposição dos fractais anteriores? Assim como para mim, suas duas saídas são um problema para duas redes...
Eu normalizo para o alcance [-1;1] sem mover zero. E então por pesos e camadas eu normalizo da mesma forma.
Então, a normalização habitual sobre o máximo? I.e. 10; 1; -5 normalizado para 1; 0.1; -0.5?
Não está muito claro sobre a normalização dos pesos. Você também os normaliza da mesma forma? Igualmente como resultados intermediários camada por camada? Ou será que eu entendi algo errado? Se estiver correto, então temo que você terá algumas pedras aqui.
E as perguntas são estranhas em sua opinião. Na minha cabeça (mente), tudo é claro e compreensível. E os esquemas, e métodos de ensino, e treinamento, e interpretações. Mas quando se trata de descrever a máquina - stupor.
As perguntas são estranhas, isoladas do contexto. O que você pode aconselhar sobre a saída sem conhecer o tipo de rede e sua tarefa? O mesmo vale para a entrada...
A correlação é um padrão.
Mas nem todos os padrões se mostram em uma correlação (mesmo os estudantes do primeiro ano sabem disso:). Pode bem ser que haja uma correlação, mas não há correlação nenhuma.
Sim, e daí?
O que foi isso? Por quê?