O que alimentar a entrada da rede neural? Suas ideias... - página 76
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Na verdade, não.
É mais como se não fosse de jeito nenhum.
))
O Chat me contradisse da mesmaforma e quando fiz a pergunta: "Se, após o treinamento, a entrada for 1 e a saída for 2, isso corresponde à regra "se a entrada for 1, a saída será 2" - até mesmo Dipsic teve de concordar". Trata-se mais da essência da caixa. Tente responder à mesma pergunta.
Assim, obtemos a chamada pontuação R/S, cujo valor varia de -1 a +1, onde :
- S é o caminho total, ou seja, o comprimento da trajetória,
- R é o caminho líquido como a distância entre o ponto inicial da trajetória e o ponto final da trajetória, que pode ser negativo.
A opção é interessante. Eu não a experimentei. Acontece que você precisa de um modelo de regressão para isso. Você pode tentar a métrica e o quadrado R, ou uma modificação - para estimar a dispersão do desvio de uma linha reta....
Eu considero o problema de forma diferente - coloco uma questão para classificação - se o preço atingirá o SL ou o ponto TP, e uma variante - se o preço atingirá o SL antes de o mercado ir para um estado diferente (o início da tendência) ou não. É importante colocar o SL em algo semelhante aos pontos de referência, não apenas em pips.
E vgeny Shevtsov #:
Mas, para que o conjunto de estimativas obtidas dessa forma seja igual entre si, o intervalo de tempo T usado para obter cada estimativa deve ser o mesmo.
O ponto negativo aqui é que o preço pode se mover na direção certa por um terço do tempo no início e, em seguida, voltar ao ponto inicial. Se considerarmos que o preço se move de um nível para outro, essa abordagem parece estranha e os modelos devem ser entendidos imediatamente:
1. se um nível significativo será atingido no intervalo de tempo
2. Quanto tempo levará para atingir o nível
3. o que acontecerá depois de atingi-lo (depende da resposta à segunda pergunta - tempo suficiente para um recuo ou um colapso após o nível).
Ao atingir um nível significativo, é importante avaliar o movimento até esse nível.
Em geral, um paradigma diferente, qual deles é o mais correto, pode ser determinado por meio de experimentos.
Que intervalo de tempo você usa?
Eu também observaria a desvantagem de usar a amostragem contínua - obtendo exemplos semelhantes em barras vizinhas, que podem ser quantitativamente mais importantes em uma ou outra direção, dando uma mudança de probabilidade incorreta, se você não negociar em todas as barras posteriormente.
O Chat me disse a mesma coisa. E quando fiz a pergunta: "Se, após o treinamento, a entrada for 1 e a saída for 2, isso corresponde à regra "se a entrada for 1, a saída será 2", até mesmo o Dipsic teve de concordar". Trata-se mais da essência da caixa. Tente responder à mesma pergunta.
Longe de mim querer "conversar sobre gpt", muito menos sobre "dipsic".
Para ser sincero, nunca interagi com eles (hmmm... talvez eu devesse começar...).
Mas, novamente, estou longe de ser um profissional nesse caso.
Digamos que, no exemplo de um perseptron (neurônio único):
O conceito não é "se mais", mas "semelhante" ou "diferente".
A saída do perseptron é a soma dos produtos dos valores de X pelos valores de W, elemento por elemento.
E se a imagem X for idêntica ou muito semelhante à imagem W (que foi formada anteriormente durante o treinamento), então o resultado será o valor máximo possível no contexto da "soma dos produtos de X em W".
Desde que, é claro, no processo de treinamento, as imagens X tenham sido previamente normalizadas para o intervalo de 0 a +1, ou para o intervalo de -1 a +1.
E sem essa normalização, não haverá resultado adequado.
(Entretanto, há outras maneiras de normalizar).
Em outras palavras, se o perseptron "viu" (nas entradas X) o que lhe foi ensinado (e seu aprendizado está armazenado em W), ele produzirá o resultado mais alto na soma dos produtos.
No entanto, é sempre possível SELECIONAR uma imagem X desse tipo, na apresentação da qual o perseptron produzirá um resultado ainda maior.
Deve-se observar aqui que a imagem apresentada também deve ser pré-normalizada para o intervalo de 0 a +1, ou para o intervalo de -1 a +1.
E aqui surgem as perguntas:
- Qual deve ser exatamente esse "resultado mais alto", com base no nível mais alto do qual poderíamos concluir que o Perseptron viu exatamente o que lhe foi ensinado?
- E deve ser aplicado algum corredor de exatidão, um nível inferior de exatidão e um nível superior de exatidão, ou apenas o nível inferior é suficiente?
Em geral, essas perguntas são válidas tanto com quanto sem a função de ativação.
Evgeny Shevtsov#:
Onde posso ir para o "chat-gpt" e, mais ainda, para o "dipsic".
Para ser sincero, nunca me comuniquei com eles (hmm... talvez eu devesse começar...).
Definitivamente, experimente, vale a pena. https://chat.deepseek.com/ Especialmente a parte de raciocínio do tópico. Dip explica bem como um tutor.
E vgeny Shevtsov#:
...
O conceito não é "if else", mas "similar" ou "dissimilar".
...
Veja bem, se você não tem um limite, então não tem um modelo. Ou você aceita o limite, ou não faz sentido o MLP e outros existirem. Não existe algo como "Acho que um míssil disparado de um país vizinho neste momento vai nos atingir. Ou não.
A IA diz 0,694875.... O modelo final é a tomada de decisões. E, se você tiver um limite de 0,6, sua IA será uma caixa com regras "se a entrada for 0,3 / 0,7 / 0,1 / 0,8, a saída será0,694875....".
E se você não tiver um limite, terá um modelo do tipo "não sei o que é esse conjunto de números, não faço ideia para que ele serve".
Mas mesmo que você não saiba o que é a caixa, ela tem uma regra dentro dela: ""se a entrada for 0,3 / 0,7 / 0,1 / 0,8, a saída será0,694875...""(e não há outra maneira de contorná-la)
Tenho um indicador de ruído construído de forma semelhante
Esse é o indicador de ruído mais sem sentido que não tem nada a ver com o ruído em séries temporais. Você tem uma rede dipsic, pergunte a ele o que é ruído))
Essa é uma opção interessante. Ainda não a experimentei. Acontece que ela requer um modelo de regressão. Você pode tentar a métrica e o quadrado R, ou uma modificação - para estimar a dispersão do desvio de uma linha reta....
Eu considero o problema de forma diferente - coloco uma questão para classificação - se o preço atingirá o SL ou o ponto TP, e uma variante - se o preço atingirá o SL antes de o mercado ir para um estado diferente (o início da tendência) ou não. É importante colocar o SL em algo semelhante aos pontos de referência, não apenas em pips.
O ponto negativo aqui é que o preço pode se mover na direção certa no início por um terço do tempo e, em seguida, deslizar para o ponto inicial. Se considerarmos que o preço se move de um nível para outro, essa abordagem parece estranha, e os modelos devem ser entendidos imediatamente:
1. se um nível significativo será atingido no intervalo de tempo
2. Quanto tempo levará para atingir o nível
3. o que acontecerá depois de atingi-lo (depende da resposta à segunda pergunta - tempo suficiente para um recuo ou um colapso após um flat).
Quando um nível significativo é atingido, é importante avaliar o movimento até esse nível.
Em geral, um paradigma diferente, qual deles é o mais correto, pode ser determinado por meio de experimentos.
Que intervalo de tempo você usa?
Eu também observaria a desvantagem de usar a amostragem contínua - obter exemplos semelhantes em barras vizinhas, o que pode compensar quantitativamente em uma ou outra direção, dando uma mudança de probabilidade incorreta, se você não negociar em todas as barras posteriormente.
Com relação à estimativa de R/S, em que o intervalo de tempo T também está diretamente envolvido:
Acredito que a negociação deve ser feita de forma completamente semelhante à forma como as próprias estimativas são geradas.
Ou seja, uma vez que a rede (conscientemente treinada) tenha aberto uma negociação, ela deve ser fechada à força após o intervalo de tempo T, sendo que este último pode ser chamado de "horizonte de previsão".
Assim, o nível TP é o local de fechamento forçado da operação, e o nível SL deve ser colocado apenas como seguro e a uma distância tal que não prejudique o próprio conceito.
É melhor calcular o intervalo de tempo T por meio de candlesticks inteiros, pois isso elimina o problema do cálculo de sexta a segunda-feira, em que há um excesso de tempo de dois dias, se T for calculado pelo conceito de tempo, e não de candlesticks.
O número de candles T deve ser substancialmente menor (por um fator de vários) do que o tamanho da imagem X usada para treinar a rede.
É claro que pensar em termos do fator de lucro (a razão entre a distância TP e a distância SL, bem como a razão entre o movimento para cima e o movimento para baixo, ou a razão entre o movimento para baixo e o movimento para cima) como uma estimativa de uma negociação ou movimento de preço é mais familiar e compreensível.
Entretanto, a estimativa calculada dessa forma pode e será significativamente maior do que um e até o infinito.
Já para o treinamento de rede, é necessário fornecer estimativas no intervalo de -1 a +1, o que é atendido pela estimativa R/S.
Mas, repito, a estimativa R/S está longe de ser autossuficiente, porque estima a trajetória em relação a ela mesma, mas não estima o movimento R em relação a algum movimento mais longo que S.
o ruído de que você e dipsic estavam falando não tem nada a ver com preços.
Com o que ele se relaciona?
1) Aos sinais físicos 2) Ao contexto:
Estou dizendo coisas óbvias. Mas nem mesmo essas coisas estão nos artigos de lixo "lixo dentro, lixo fora" aqui. Até mesmo o contexto não está detalhado, onde, o que e quando chamar de ruído e onde, quando e como e, o mais importante, por que é necessário se livrar dele.
Uma abordagem que não é melhor do que a minha cutucada criativa.