Обсуждение статьи "Практическое использование нейросетей Кохонена в алгоритмическом трейдинге (Часть II). Оптимизация и прогнозирование" - страница 3
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
В статье во время анализа разных карт используется свойство, что в двух картах ячейка с совпадающими координатами (X; Y) соответствует одному и тому же набору входных параметров ТС. Как это правило формируется?
Если сравниваются карты, то каждая из них - это срез по i-ым весовым коэффициентам соответствующих нейронов (одна и та же пара координат X;Y - один и тот же нейрон). А каждый нейрон собирает в себя похожие (но не обязательно точно одни и те же) вектора, т.е. в нашем случае настройки ТС. Такое обобщение гарантирует сам алгоритм Кохонена.
давно у меня интерес к SOM, нашел время и читаю первоисточник книгу "Тойво Кохонен: Самоорганизующиеся карты"
статья конечно познавательная, но почему то я считаю что автор выдал желаемое за действительное
Кохонен так и пишет:
т.е. все что может выдать SOM это лишь визуализацию по входным признакам, речи не идет о прогнозировании
давно у меня интерес к SOM, нашел время и читаю первоисточник книгу "Тойво Кохонен: Самоорганизующиеся карты"
статья конечно познавательная, но почему то я считаю что автор выдал желаемое за действительное
Кохонен так и пишет:
т.е. все что может выдать SOM это лишь визуализацию по входным признакам, речи не идет о прогнозировании
Карты Кохонена позволяют осуществлять прогнозирование по аналогии с восстановлением неполных данных, т.е. путем обобщения. Это действительность, доступная в большом объеме, в частности, в гугле по запросу "kohonen map time series forecasting". Приведенная цитата скорее подтверждает, чем опровергает автора, и смахивает на попытку пожонглировать терминами вне контекста. В статье мы обобщаем и кластеризуем данные, что упрощает нам процесс принятия решений и интерпретацию рынка (инструмента) в предпочитаемых состояниях (классах). Может быть, переход от SOM к LVQ и даст положительный эффект, но такого материала у меня нет. Однако, как обучение без учителя, SOM в некотором смысле более подходит для "черного ящика" рынка, имхо.
Приведенная цитата скорее подтверждает, чем опровергает автора, и смахивает на попытку пожонглировать терминами вне контекста.
Дело Ваше, как воспринимать мое заявление
идея использования SOM как дешифратора (электроника) мне очень нравится: при обучении подаем множество признаков (значимых исходя из нашего видения), на выходе получаем визуальную оценку этого... затем используя обученный SOM в трейдинге,
но SOM не работает как классификатор,после обучения он не выдаст такую же картинку на новых данных как на тесте
В статье мы обобщаем и кластеризуем данные, что упрощает нам процесс принятия решений и интерпретацию рынка (инструмента) в предпочитаемых состояниях (классах).
да именно этим и занимается SOM - его можно использовать просто для поиска и анализа закономерностей в исходных данных
но эта задача тоже не имеет решения "в лоб", для обучения SOM мы подаем данные исходя из нашей ничем не подкрепленной гипотезы о существовании закономерностей и без знания о количестве информации в каждом наборе данных, если в одном из наборов данных содержится избыточная информация, то это приведет к искажению результата, как простейший пример - мы используем некие признаки на ТФ Н1 для множества торговых инструментов, но совершенно не учли, что время торговых сессий у некоторых инструментов составляет 1/3 суток, а у других 24 часа в сутки
--------------------------------------
в интернете много медицинских исследований с применением SOM, для этих целей это корректное применение SOM- наборы данных и признаков по которым медики хотят кластеризовать и визуализировать свои данные они готовят сами исходя из своих знаний
применительно для трейдинга использование SOM с позиции медицины будет выглядеть как:
- имеем статистику обращений пациентов с соплями, с аппендицитом и с переломами конечностей
- применяем SOM и делаем вывод, что при обращении пациента с насморком в дальнейшем этого пациента ждет перелом конечностей, и статистически маловероятно воспаление аппендицита
- делаем вывод, что пациент с насморком чаще чихает зимой, что приводит к падениям и вызывает перелом конечностей
ну как бы это все логично с позиции статистики, и даже логики , но моему делать вывод, что наличие у больного насморка приведет к перелому конечностей в дальнейшем и принимать профилактические меры на основании этого исследования не самый лучший способ использования SOM
Аналогии притянуты за уши, имхо. Кроме того, в лучших традициях троллинга, критика основывается на посылах, взятых не из статьи. Желательно было бы писать не в нигилистическим стиле (типа так делать нельзя (что именно - до сих пор не понятно)), а конструктивно - как и что делать надо (NB, "подкрепленных гипотез" заранее у нас нет - если б они были, то сеть можно было бы не использовать или использовать сеть с учителем).
критика основывается на посылах, взятых не из статьи.
Ваша статья основывается на Ваших поисках "темной кошки в темной комнате особенно, если её там нет"
Аналогии притянуты за уши, имхо. Кроме того, в лучших традициях троллинга
не вижу смысла продолжать дискуссию в этом направлении, есть книга Кохонена, есть хорошие ознакомительные статьи по SOM на других ресурсах (почему то доверяю basegroup.ru - интересные материалы) и там нет задач прогнозирования для SOM и есть Ваша статья, которая как и Вики утверждает, что прогнозирование с помощью SOM возможно
не вижу смысла продолжать дискуссию в этом направлении, есть книга Кохонена, есть хорошие ознакомительные статьи по SOM на других ресурсах (почему то доверяю basegroup.ru - интересные материалы) и там нет задач прогнозирования для SOM и есть Ваша статья, которая как и Вики утверждает, что прогнозирование с помощью SOM возможно
Не имею ничего против basegroup, давно с ними знаком, но утверждение "там нет задач прогнозирования для SOM" не соответствует действительности.
Не имею ничего против basegroup, давно с ними знаком, но утверждение "там нет задач прогнозирования для SOM" не соответствует действительности.
воспользуйтесь поиском, в гугл это будет такая строка запроса "som прогнозирование site:basegroup.ru"
поисковик выдаст описание SOM, в котором не будет задач прогнозирования
поисковик выдаст вопросы пользователей по использованию SOM, но в ответах тоже идет обоснование, что SOM выполняет другие задачи
SOM может просто визуализировать многомерные данные, анализ карты SOM это скорее эвристическая задача, чем формализованная
скриншот Выше, который я выложил начав с Вами дискуссию из книги "Тойво Кохонен: Самоорганизующиеся карты", тоже предполагает задачи только визуализации для SOM
но Вики и Ваша статья предлагает использование SOM для задач прогнозирования, осталось найти истину
Ваше сугубое мнение и неумение пользоваться поиском понятно. Все свои доводы я озвучил. Не надо замусоривать обсуждение. Отвечу вашими же словами:
не вижу смысла продолжать дискуссию в этом направлении
Отвечу вашими же словами:
аналогично, Ваши ответы на мои сообщения это:
на попытку пожонглировать терминами
Кроме того, в лучших традициях троллинга
ЗЫ: я Вам дал строку поиска для гугл? о каком поиске идет речь? о качестве материала на basegroup.ru мы с Вами пришли к общему мнению, или предлагаете искать на Вики, тот же Хабр, довольно часто хорошие обсуждения на Stack Overflow ... но они не всегда являются достоверными источниками