нейронная сеть и входы - страница 4

Новый комментарий
 
Demi:
Да конечно! Парный трейдинг на свалку и пр. и пр. 

Вам, конечно, виднее. (это сарказм) 

Я не говорил о парном трейдинге.
 
Demi: Покажите результат.
Дык я вроде уже показал результат )))
 
LeoV:
Я не говорил о парном трейдинге.

парный трейдинг и основан на "расхождениях".

Я все понял, спасибо 

 
Demi: парный трейдинг и основан на "расхождениях".
Я не говорил о расхождениях, я говорил о закономерностях между разными инструментами, куда не входило расхождение корреляции )))
 
Figar0:

Интересная у Вас постановка задачи... А сеть то какая? А на входе соответственно некая диспозиция предыдущих фракталов? Просто как по мне, Ваши два выхода это скорее задача для двух сетей...

Получается обычная нормировка на максимум? Т.е. 10; 1; -5 нормализуются в 1; 0.1; -0.5?

Не очень понятно с нормализацией весов. Вы их тоже нормализуете таким же образом? Равно как промежуточные послойные результаты? Или я что-то неправильно понял? Если правильно, то боюсь тут у Вас будут некоторые камни. 

Вопросы странные в отрыве от контекста. Что можно посоветовать про выход не зная тип сети и ее задачу? Тоже касательно и входа... 



Не стал я работать напрямую с ценой. Я использую разницу между ценой и параболиком. Почему параболик? У него есть характерные скачки и провалы, а чтобы сигнал на выходе не плясал сильно использую сдвиг баров по Фибоначчи. Так вот имея 8 разниц, нормализую их именно так, то есть нахожу максимум по модулю, и делю все на этот коэффициент. Далее вес. Его не нормализую, но получившиеся суммы в слоях естественно нужно снижать, по тому же принципу. И так слой за слоем. пока не получится два выходных значения. Если нормализовать еще и вес, то есть подозрения, что при обучении значения весов будут стремиться к крайним значениям -100, 100 и 0, а это не айс, так что нормализую только промежуточные послойные результаты. 
 
Перебор с нормализацией может вносить искажения в исходный сигнал, в котором находится полезная информация, что может привести к исчезновению или уменьшению доли этой полезной информации, что в свою очередь приведет к тому, что сеть не будет работать так как нужно - зарабатывать. Поэтому с нормализацией надо быть очень осторожным на финрынках.
 
LeoV:
Перебор с нормализацией может вносить искажения в исходный сигнал, в котором находится полезная информация, что может привести к исчезновению или уменьшению доли этой полезной информации, что в свою очередь приведет к тому, что сеть не будет работать так как нужно - зарабатывать. Поэтому с нормализацией надо быть очень осторожным на финрынках.

Есть возможность вообще не нормализовывать ни входной, ни промежуточные сигналы, пока сигнал пройдет все слои, его уровень как раз вырастет до нужного диапазона, +/-, а на выходе уже нормализовать... Получается так.
 
grell:

Есть возможность вообще не нормализовывать ни входной, ни промежуточные сигналы, пока сигнал пройдет все слои, его уровень как раз вырастет до нужного диапазона, +/-, а на выходе уже нормализовать... Получается так.
Проблема в том, что разные входы моут иметь разный масштаб. Сетка, как и любой друой алоритм ререссии, не любит, чтоб масштабирование переменных сильно различалось (например, половина входов имеют диапазон [-0.0001;0.0001], а друая - [-1000;1000]). От этого может довольно сильно пострадать сходимость обучения. Поэтому желательно все таки если уж и не нормализовать, то хотя бы задавать входы в сравнимых масштабах, в идеале одного порядка: грубо оворя, НС просто будет обучаться быстрее.
 

Вы тут какой рынкет обсуждаете: стационарный или нестационарный?

 
faa1947:

Вы тут какой рынкет обсуждаете: стационарный или нестационарный?


А поцчему ви сп'гашиваете? Ищете, кого бы уличить в безг'гамотности? DDD

Серьезно, в чем подвох?))

1234567891011...41
Новый комментарий