人工神经网络。 - 页 5

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是的，宏观指标可能会工作得很好，但可能很难实现，我想尝试把符号之间的价差输入到网格中，并从输出中获取配对交易的信号。
 
JohnyPipa:

重要的是我们向神经网络输入了什么。它应该是影响价格的相关因素。

时间序列 网络的摇摇欲坠的基础有三根支柱。或者更准确地说--它直接扼杀了努力。

训练样本的复杂性、可重复性和不连贯性 。

这就是你在寻找投入时将遇到的情况。

特别是外汇的整个问题是，来自系列的数据（简单地说，来自图表图）是重复 的和不一致的。

这意味着，市场的NS黄金 法则开始发挥作用：如果我们知道向NS输入什么，那么就不再需要NS 了。

 

sergeev:

...如果我们知道向NS输入什么，就不再需要NS了。

而且我开始认为我是唯一一个这么想的人。

神经元对不了解它们的人来说是神秘的，因此被作为学习对象吸引。这没有什么不对。研究、尝试，但不要夸大网络作为揭示市场模式 的神奇工具的力量。

 
sergeev:

...如果我们知道向NS输入什么，那么NS就不再需要了...

是不明显的。

如果我们知道向NS输入什么，并不意味着我们可以不用它（这也不意味着NS会根据输入的信息帮助做出决定），也不意味着有办法充分处理这些信息，根本无法做出一个明确的交易决定。

 
joo:

是不明显的。

在我看来，如果你开始解决重复和不一致的问题，它就会变得非常明显。
 
sergeev:
在我看来，如果你开始解决可重复性和不一致性的问题，它就会变得非常明显

不，我不是在为NS辩护。 但这真的不明显。 好吧，如果有一个更好的处理信息的方式，解决了与NS相同的问题，并且它是可靠的已知的，那么是的。

但是，无论以何种方式处理信息，可重复性和不一致性的问题都不会消失。

 
sergeev:
  • 这意味着，市场的NS黄金 法则开始发挥作用：如果我们知道向NS输入什么，就不再需要NS 了。

你能告诉我在NS中要输入什么吗？=)

 
JohnyPipa:

你能告诉我该向NS输入什么吗？=)

不，我们不会。因为如果我们这样做，那么。

  • 市场的NS黄金 法则开始发挥作用：如果我们知道给NS提供什么，那么就不再需要NS 了。
 

网络在市场上只有两个目的是有用的。

1.撰写 关于他们的文章 并获得版税，以及

2.如果同样的专家顾问运行在向导的交叉点上，宣传为使用神经网络，并由2名数学家、2名物理学家、2名神经科学家和2名经济学家创建，它将带来更多愿意支付高得多价格的投资者，而不是宣传为运行在向导的交叉点上，由一名程序员创建的专家顾问。

 
gpwr:

网络在市场上只有两个目的是有用的。

1.撰写关于他们的文章并获得版税，以及

2.如果同一个在交叉点上运行的专家顾问被宣传为使用神经网络，并由2名数学家、2名物理学家、2名神经科学家和2名经济学家创建，它将带来更多愿意支付高得多价格的投资者，而不是被宣传为在交叉点上运行的专家顾问和由一个程序员创建。

对，而且国际象棋程序永远也学不到二流以上的棋艺。

我以前在哪里听说过这句话。

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弗拉基米尔，我希望你的疯狂是暂时的，我不希望它持续三十年（像马文-明斯基那样）。

否则很有趣，是的。

;)

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