Нейро-прогнозирование фин.рядов (на основе одной статьи) - страница 10
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
Мне наплевать на статьи и на их малахольных авторов. Особенно, если исследования проводились на стационарных или стабильных данных.
В своих исследования я опираюсь на результаты форвардных тестов, а не на то, что какой-то идиот в статейке насочинял.
каждый имеет право на свою личную точку зрения, не плюя при этом на чужую.
каждый вправе утверждать, что солнце вращается вокруг земли, но не имеет право инакомыслящих считать малахольными или идиотами.
это следует обмозговать.
поэтом большинство склоняется к сетям с 2-3 скрытыми слоями.
Все исследователи нейросетей с этим утверждением не согласны.
Почти во всех статьях о нс можно прочесть, что сеть тем лучше, чем в ней больше нейронов, но, вместе с тем, их не должно быть излишне много.
поэтом большинство склоняется к сетям с 2-3 скрытыми слоями.
Не верится. Почти все задачи, которые решаются нейросетями, решаются на одном скрытом слое.
Не, все правильно, см. выше. Сеть с одним скрытым слоем тоже решит, но иногда проще добавить слой чем шаманить с размером единственного.
Или наоборот. Начинать с обобщенной сетки, в случае успеха упрощать модель.
это следует обмозговать.
Не, все правильно, см. выше. Сеть с одним скрытым слоем тоже решит, но проще добавить слой чем шаманить с размером единственного.
Хорошо, понятно. Я бы проверил. На искусственных и стационарных данных мои проверки показывали, что реальна ситуация, когда нейронов в скрытом слое не хватает, можно нарастить количество для получения лучшего результата на тестовой (валидационной, как говорят в российской действительности) выборке. Но реально и ситуация, когда дальнейшее увеличение числа нейронов не дает улучшения результата. А со слоями я никогда не заморачивался.
В любом случае, я предпочитаю уменьшать размер модели, следуя принципу бритвы Оккама.
На права человеков мне тоже наплевать. Право слова у меня имеют только результаты форвардных тестов, даже если они недемократичны, антиконституционны, деспотичны, не соответствуют публикациям дебилов обвешанных учеными степенями и премиями изобретателя динамита.
Причина проста: результаты форвардных тестов ближе к истине. Все остальное ближе к дезинформации.
Троллинг
не терплю хамство.
Получается, что если оптимизировать по минимальной просадке в валюте депозита и потом выбирать из итогов оптимизации эту самую минимальную просадку, то оба форварда успешны. Если величина минимальной просадки одинакова для нескольких результатов оптимизации, то необходимо выбрать такую, у которой баланс будет максимальным.
Согласен, такое возможно, Ну а если оптимизировать не на минимальную ошибку а скажем на максимизацию какогонибуть конкретного признака или наборов признаков во входных данных. Скажем есть условие пересечения МА.
Нужно функцию оптимизации сделать такую чтобы она содержала в себе полезный признак входных данный как можно больше, а также баланс. Получиться что мы заставим сеть идти в направлении поиска максимального количества признаков приведших к увеличению баланса. С одной стороны в этой функции должен присутствоваоть баранс как таргет + n (количество правильных пересечений МА приведших к прибыли) которое должно стремиться стать как можно больше......
Да же если мы не получим максимального баланса за период оптимихации, зато получим максимально число признаков во входе, которые привели пусть и к незначительному но всётаки увеличению баланса. А дальше этот метод протестить на форвардах.... как получитсья нет....
Тоесть аптимизация по двум параметрам. Увеличение баланса, и увелиение количества пересеканий МА.
Какие есть предложения по этому поводу, или критика????
Согласен, такое возможно, Ну а если оптимизировать не на минимальную ошибку а скажем на максимизацию какогонибуть конкретного признака или наборов признаков во входных данных. Скажем есть условие пересечения МА.
Нужно функцию оптимизации сделать такую чтобы она содержала в себе полезный признак входных данный как можно больше, а также баланс. Получиться что мы заставим сеть идти в направлении поиска максимального количества признаков приведших к увеличению баланса. С одной стороны в этой функции должен присутствоваоть баранс как таргет + n (количество правильных пересечений МА приведших к прибыли) которое должно стремиться стать как можно больше......
Да же если мы не получим максимального баланса за период оптимихации, зато получим максимально число признаков во входе, которые привели пусть и к незначительному но всётаки увеличению баланса. А дальше этот метод протестить на форвардах.... как получитсья нет....
Тоесть аптимизация по двум параметрам. Увеличение баланса, и увелиение количества пересеканий МА.
Какие есть предложения по этому поводу, или критика????
Ха!!!!! вот и получится если мы при таком расскладе не сможем натренить сеть ( потому как в МА мало полезной информации), то это булдет принаком того что входа безполезны. а если при таком подходе сети удаста стабильно поднимать баланс на оптимизации, то проверяем на форвардах. Но мне кажеться что что то тут есть...... Надо проверить. Кстати, подскажите вот такую фигню.
Если скажем у меня параметр, который расчитываетсья в индюке. Так вот как мне сделать оптимизацию настроек индюка, чтобы переменная а стремилась к 0 на выбранном участке.
Ну тоесть в МТ4 как сделать чтобы оптимизировать параметр, который расчитываеться а не задаться????
ДА нет... тут дел то не в МА, а в максимизации признаков, тоесть одна часть оптимизатора будет стараться чтобы этих пересечений было как можно больше, а вторая что как можно больше стал баланс.....
Тоесть нужно какуюто оптимизационную функцию общую какуюто придумать.....