Нейронные сети. Вопросы экспертам. - страница 22
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Нет, это попытка с помощью нелинейных преобразований (нейро сетей) найти закономерности в финансово-временных рядах.
Нет, это попытка с помощью нелинейных преобразований (нейро сетей) найти закономерности в финансово-временных рядах.
вопрос №2 можно-ли про помощи многоуровневых нейронных сетей создать систему сверки. к примеру берем вчерашний график и сверяем его со всей историей по этой паре. и выдает такие результаты: данный отрезок графика совпадает с отрезком таким-то на 1м 10%, на м5 12%, на м15 40% итд.
а дальше фильтруется все что ниже 50%
это можно реализовать?
вопрос №2 можно-ли про помощи многоуровневых нейронных сетей создать систему сверки. к примеру берем вчерашний график и сверяем его со всей историей по этой паре. и выдает такие результаты: данный отрезок графика совпадает с отрезком таким-то на 1м 10%, на м5 12%, на м15 40% итд.
а дальше фильтруется все что ниже 50%
это можно реализовать?
Для такой задачи сетки не нужны. Проще корреляцию посчитать.
то есть можно реализовать. Я хочу использовать нейросети для обеднения нескольких торговых систем в одну. к примеру есть тс которая хорошо зарабатывает по тренду но сливает на флете а есть противоположная. потом есть которые рассчитанные на длинные позиции итд.
к примеру начался тренд один блок отключаем другой подключаем по скольку мы будущее не знаем то будут запаздывания запускается третий блок для компенсации последствий запаздывания. при этом будут работать другие блоки для которых условия их работы не нарушены
вопрос №2 можно-ли про помощи многоуровневых нейронных сетей создать систему сверки. к примеру берем вчерашний график и сверяем его со всей историей по этой паре. и выдает такие результаты: данный отрезок графика совпадает с отрезком таким-то на 1м 10%, на м5 12%, на м15 40% итд.
а дальше фильтруется все что ниже 50%
это можно реализовать?
и все это должно компенсировать друг друга. а нейро сети должны проверять сигналы каждого блока, искать закономерности. и полностью управлять и учится.
для этого 4 ядерного процессора хватит?
Для этого нейросети не нужны.
Это можно сделать и без НС. И сделать просто! в Excel, например, считается эвклидова мера расстояния между задданным отрезком и всеми - любыми - другими. Затем отбираются те отрезки, которые наиболее походят на заданный. Главное не забыть отмасштабировать данные, чтобы не сравнивать, например, колебания цен на уровне 1,4 с колебаниями на уровне 1,2.
Для этого нейросети не нужны.