在交易中使用神经网络 - 页 36

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Demi:

嗯，很难说NS或回归是更好的预测因素

甚至线性回归也能得到比NS更好的结果


它确实如此。绝对的。一种方式或另一种方式。我个人认为--要找到高点和低点，你需要其他方法......如果市场平静，你可以跟随市场，我自己也交易了很长时间。但当它疯狂地投掷时，你只能抓到尾巴 ))))
 
solar:

它是。绝对的。一种方式或另一种方式。我个人认为--要找到高点和低点，我们需要其他的方法......如果市场是平静的，你可以跟随市场，我自己已经交易了很长时间了。但当它疯狂地投掷时，你只能抓到尾巴 ))))

这完全是关于别的东西。

这是一个原则问题。

以退步为例。在建立了这个模型后，有可能在不运行该模型的情况下，回答 "这个模型是否可信 "的问题。这个模型是参数化的，参数确定的准确性（sko）将在参考资料中指定。如果我们谈论的是线性回归，那么很快就会发现，参数确定的误差往往超过了该参数的值。也就是说，我们看到的数字实际上根本就不存在。因此，结论是线性回归，那个特定的线性回归，无论测试者显示什么，都不能应用。

TA和NS没有这样的工具，对于计量经济学来说，它是标准的，而且极其发达。

 
faa1947:

这完全是关于别的东西。

这是一个原则问题。

以退步为例。在建立了这个模型后，有可能在不运行该模型的情况下，回答 "这个模型是否可信 "的问题。这个模型是参数化的，参数确定的准确性（sko）将在参考资料中指定。如果我们谈论的是线性回归，那么很快就会发现，参数确定的误差往往超过了该参数的值。也就是说，我们看到的数字实际上根本就不存在。因此，结论是线性回归，那个特定的线性回归，无论测试者显示什么，都不能应用。

TA和NS没有这样的工具，对于计量经济学来说，它是标准的，而且极其先进。


最小平方误差，最大相关百分比，一切都可以在那里追踪到。而一般来说，说实话，用你喜欢的东西。

p.s. 在计量经济学 中，我不知为何记得有一点关于非平稳性的内容（以及对它的关注程度）。好吧，我们不打算做四层楼的公式来证明已经很明显的事情，不是吗？

所以你使用计量经济学？向我们展示一下你是如何使用它的？

 
Demi:

嗯，有 困难 要说哪种预测更充分--NS和回归

甚至线性回归也能显示出比NS更好的结果


我说不是的。 困难 但不可能。至少因为没有人看到任何结果。我想起了日瓦涅茨基："......我们不看一部电影就来谈好莱坞的兴衰。让我们在没有看到一部电影的情况下谈论好莱坞的兴衰"。

那么，"即使是线性回归...... "也是根本没有证据的。什么的线性回归？比哪一个好？我们谈论的是什么样的结果？

我注意到的另一件事。一些计量经济学家喜欢指出，他们"...靠数字，而不是靠信仰"。看来，网络人，显然，恰恰相反--他们都是信徒。

稍早，在对Solar的Demi点头时指出，"我构建一个多元回归，通过部分相关系数，将确定相同的事情。"我个人羡慕。说实话。我这辈子都不会这么做。但是，"为什么要建立一个网络？" 这个问题很容易回答。我将建立一个网络，得到同样的东西，而没有丝毫的部分系数的概念。

而无论如何，这个主题似乎已经死了。社会已经稳定地分裂为物理学家和抒情诗人。物理学家用他们强大的I-Q压制着抒情诗人，抒情诗人迟钝地反击。我想建议计量经济学家，只是为了节省他们自己的时间。你不能证明计量经济学比NS好。网络人员不会放弃NS，也不会一下子去做计量经济学。因此，他们将在他们的NS-ki中挖掘，以实现与你相同的目标。

 
Alexey_74:


我想说，不... 困难 但不可能。至少因为没有人看到任何结果。不由自主地想到了日瓦涅茨基："......。让我们在不看一部电影的情况下谈论好莱坞的兴衰"。

那么，"即使是线性回归...... "也是根本没有证据的。什么的线性回归？比什么样的NS好？我们谈论的是什么样的结果？

我注意到的另一件事。一些计量经济学家喜欢指出，他们"...靠数字，而不是靠信仰"。看来，网络人，显然，恰恰相反--他们都是信徒。

稍早，在踢给Solar的Demi时指出，"我构建了一个多元回归，通过部分相关系数，我确定了相同的"我个人羡慕。说实话。我这辈子都不会这么做。但是，"为什么要建立一个网络？" 这个问题很容易回答。我将建立一个网络，得到同样的东西，而没有丝毫的部分系数的概念。

而无论如何，这个话题似乎已经死了。社会已经稳定地分裂为物理学家和抒情诗人。物理学家用他们强大的I-Q压制着抒情诗人，抒情诗人迟钝地反击。我想建议计量经济学家，只是为了节省他们自己的时间。你不能证明计量经济学比NS好。网络人员不会放弃NS，也不会一下子去做计量经济学。他们会在他们的NS-公司中挖掘，以实现与你相同的目标。


你的方向错了--你还没有看到结果，那就去找吧。去欧元兑美元，建立，例如，英镑兑美元的回归和VS，并比较结果 - 有什么难的？

而更不清楚的是--如果你不能用统计模型（任何）来建立回归，那还有什么可谈的？你可以建立一个网络，但你如何比较每个变量对预测的贡献？这就是私人相关系数的意义所在。

 
Demi:

你的方向错了--你还没有看到结果，那就去找吧。例如，建立EURUSD对GBPUSD的回归和NS，并比较结果--有什么难的？

而更不清楚的是--如果你不能用统计模型（任何）来建立回归，那还有什么可谈的？你可以建立一个网络，但你如何比较每个变量对预测的贡献？这正是我们所说的部分相关系数的情况


亲爱的迪米，试着重新阅读我的帖子几遍。然后也许你会看到一般的意义。你也不会把你最喜欢的部分拉出来，在上面建立一个 "反驳"。
 
Alexey_74:


而总的来说，这个主题似乎已经死亡。社会已经稳定地分裂为物理学家和抒情诗人。物理学家用他们强大的I-Q来压制抒情诗人，抒情诗人迟钝地反击。我想建议计量经济学家，只是为了节省他们自己的时间。你不能证明计量经济学比NS好。网络人员不会放弃NS，也不会一下子去做计量经济学。他们仍然会在他们的NS-公司里打探消息，以实现和你一样的目标。

已经没有人了......只有几个人））））。
 

无论如何，如果我无意中冒犯了任何人，我表示歉意。我无意于侮辱和冒犯。相反，我以为会有一个强大的建设性讨论，因为两个拥有不同工具的明智群体走到一起。不可能。人的因素更强大。如果你遇到一个正在做同样事情但方式不同的对话者，你需要紧急向他证明他是多么错误。说他是个粗人，说他在狗屎中挣扎，说他白白浪费了自己的生命。长话短说，我对这种计量经济学的教导流已经没有耐心了。

我祝愿计量经济学家们在对NS进行比较分析时，能享受到有利于计量经济学 的好运和乐趣。

 
Alexey_74:

亲爱的尤里，我想请你不要在一般意义上使用这种说法（我指的是关于所有神经网络工作者）。你看，神经网络学家（在一般意义上）经常担心隐藏层的数量，也会定期担心这些隐藏层中神经元的数量。而且有时在激活函数的选择上也有困难。而有时你也要选择一种梯度下降法。我一点也不觉得被冒犯，一点也不。但是，你还是把情况过度简化了。

这不是什么大问题。通常我们采取一个隐藏层，其中的神经元数量等于网格输入的数量，西格玛-高切，RPROP学习方法。而大多数情况下，这样的架构是最理想的。然后，你可以通过观察前向的反应来调整所有这些东西。

 
solar:


如果你对真正的交易机器人一无所知，你可以把它作为一个例子，例如：看看市场，或尝试检测一些奇怪的程序性错误，或者你可能是错误的。而一般来说，说实话，用你喜欢的东西。

p.s. 在计量经济学中，关于非平稳性的讨论，我多少记得一点（以及对它的重视程度）。好吧，我们不打算做四层楼的公式来证明已经很明显的事情，不是吗？

不幸的是，你没有理解我在写什么。让我再试一次。在TA，如果有一个图，我们相信有一个。在计量经济学中，所画的图不一定存在于现实中。它只是有一套工具来区分幻影和现实。而非稳态性与此尚无关系。上面提到的回归通常适用于静止的序列。

所以你使用计量经济学？至少向我展示一下你是如何使用它的？

没有人会在这个论坛上发表真正的交易想法，包括我。我曾试图向你展示 这些工具，但无济于事。我甚至已经写了两篇文章。查看我的资料

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