Нейросети,как их освоить с чего начать? - страница 9

 
Neutron >>:

Правильно так: двухпараметрическое экспоненциальное сглаживание,ничуть НЕ хуже НС с двумя входами.


неуместно сравнивать между собой эксп.сглаживание и НС -т.к. используется

разный мат.аппарат 

 
budimir писал(а) >>

неуместно сравнивать между собой эксп.сглаживание и НС -т.к. используется

разный мат.аппарат

так докажи что разный)))

 
Korey >>:

так докажи что разный)))

Как бывший преподаватель СПЕЦпредметов в ВУЗе объясняю (бесплатно):

1. при эксп.сглаживании происходит подгонка временного ряда (как правило цен закрытия каждого бара)

с учетом 2-х или 3-х параметров,если учитываются 2 параметра,то получается 

двухпараметрическое экспоненциальное сглаживание, если учитываются 3 параметра,то получается 

трёхпараметрическое экспоненциальное сглаживание.

1-й параметр: это параметр размещения цены

2-й параметр: это параметр наклона тренда

3-й параметр: это параметр (фактор) сезонности

Расчеты по первым 2 параметрам идут по рекуррентным формулам:

S[n]=w*y[n]+(1-w)*(S[n-1]+T[n-1])     

T[n]=t*(S[n]-S[n-1])+(1-t)*T[n-1]

тогда,"предсказанное" значение :  y[n+1]=S[n]+T[n]

В качестве исходных (т.е. начальных) значений для 1-го и 2-го параметра можно

взять коэффициенты из формулы линейной регрессии.

2.НС для "прогнозирования" движения цены используют в виде классификаторов (вверх,вниз,

незнаю)-где задействован принципиально другой мат.аппарат.

 

to budimir

подход к снаряду оценка 5
Далее, распишите НС с двумя (2=??) входами против 2хЕМА и увидите в чем же там какая то разница)))

 

Шаг 1: Выбираем входные данные. Например,


x1 = WPR Per1

x2 = WPR Per2

x3 = WPR Per3

Я правильно понимаю, что под входными данными понимаются переменные вынесеные во внешние параметры советника, с которыми будут сравниваться коофиценты?

 
Korey >>:

to budimir

подход к снаряду оценка 5
Далее, распишите НС с двумя (2=??) входами против 2хЕМА и увидите в чем же там какая то разница)))

а в чем разница между НС с 1000 входами прогнозирующая HIGH и LOW  и   2хЕМА ?

 

если задачи оптимизации одинаковые, то разница будет

1) в избыточности НС

2) в шуме НС

если задачи оптимизации разные, то разница бyдет в следующем:
1. в случае 2хЕМА последующая конструкция ТС добавляется вручную из каких то предположений
2. однако НС сама якобы найдет и сама якобы подтвердит и якобы воплотит эти "предоположения" в себе, т.е. будет якобы заточена на скрытые закономерности.

= мощьность и состав математического аппарата 2хЕМА+ТС подобны НС, т.е. кольцо операций 2хЕМА+ТС подобно кольцу операций НС

 

Шаг 1: Выбираем входные данные. Например,


x1 = WPR Per1

x2 = WPR Per2

x3 = WPR Per3

Я правильно понимаю, что под входными данными понимаются переменные вынесеные во внешние параметры советника, с которыми будут сравниваться коофиценты?

Вот как я вижу коэфиценты простейшего советника на основе фракталов:

Что теперь со всем этим делать?



 
Korey >>:


= мощьность и состав математического аппарата 2хЕМА+ТС подобны НС, т.е. кольцо операций 2хЕМА+ТС подобно кольцу операций НС

так если они подобны (в смысле мат.аппарата),тогда,при выборе этих методов может пользоваться критерием цены на нейропакеты и софтом,

рассчитывающим  2хЕМА+ТС ??? - в качестве последнего подойдет и сам MetaTrader,т.е. советник и эти формулы можно написать на mql-языке,

заметьте-БЕСПЛАТНО!

 
ну да, в этoм то и правда возвращения к простым МА после длительных экзерцисий Высшей Математики.
Причина обращения: