Рыночный этикет или правила хорошего тона на минном поле - страница 61

Вполне! С чего начнем?

А на твоей картинке что не так с сеткой? Переучил?

Сейчас попробую такой же график забацать.

Ну, да. Точнее, специально расстроил сходимость в процессе обучения так, что бы сетка "переобучалась".

Мне честно говоря не понятны все эти страдания. На инете столько много уже написанных C++ кодов сетей с ОРО. Вот здесь например лежит простой код с хорошим описанием теории. Там есть одна ошибка по расчёту MSE (читайте последнее сообщение на этой странице)

http://www.codeproject.com/KB/recipes/BP.aspx

Я потратил всего один день на понимание кода и он заработал надёжно у меня на форексе (не в смысле профита, а в смысле обучения сети на валютных парах).

По моему вы тут много времени уделяете на приспособливание маткада для нейронных сетей, а потом ещё будете перетаскивать его формулы в C++ и отлаживать код там. Не эффективно работаете, господа. Вы так годы можете потратить перед тем как запустите что-то работающее на форексе.

Перед там как пускаться в такой долгий путь с графическими маткадовским введением, С++ продолжением и форексным заключением, подумайте а какое вы ожидаете это заключение. Какое преимущество вам нейронная сеть даст? Вникайте в суть сетей перед тем как в путь пускаться. А суть такова: сеть, использующая данные из одного и того же временного ряда, будет авторегрессией; линейной если у вас один слой или нелинейной если у вас более одного слоя с нелинейной активацией нейронов. Тренировка такой авторегрессионной сети это не что иное как аппроксимация ряда нелинейной функцией. То есть отличия такого описания от подгонки полинома или Фурье ряда очень мало. Предсказания сети будущих значений это не что иное как экстраполяция подогнанной нелинейной функции в будущее. Единственным преимуществом нейронной сети является универсальная возможность аппроксимировать любую нелинейную функцию. Вопрос тут нужно задать такой: почему вы думаете что текущая цена является нелинейной функцией прошлых цен? То что вы смогли подогнать нелинейную функцию под прошлые цены не означает что вы нашли модель рынка. Поэтому авторегрессионая сеть вам никаких преимуществ в торговле не даст.

Дык, нам-то нужно в смысле профита...

Вопрос тут нужно задать такой: почему вы думаете что текущая цена является нелинейной функцией прошлых цен? 

А мы может так и не думаем. С чего вы взяли? Мы учим летать бегемотов и знаем, что они летать не умеют. Часто мы вообще ничего не думаем...

Ага, создание робастной системы - это как раз из этой оперы, т.е. попытки сделать невозможное. Набиваешь кучу шишек, прежде чем отсеешь достаточно направлений, которые бесперспективны.

Привет Алексей! -:)

Привет, Федор! Я смотрю, ты скоро уже сам будешь учить других, как нервосетку сделать.

Нет, этому учить не буду. Глупо, при живом мастере...

У меня есть другое, чему могу научить -:)

Ну тогда обьясните почему вы думаете что цены описываются нелинейными функциями.

Вот мое обьяснение. Возьмите для примера Dow Jones Ind Av. С 2003-го по 2007 год индекс шёл вверх. Никакая сеть или другая нелинейная модель, натренированные на этих данных, вам не предскажет краш 2008 года. Не было таких данных на входах сети чтобы предсказать такое. Перестаньте вы кривульки подстраивать под цены. Детский сад это. Я сам опубликвал кучу кодов здесь чтобы народ поразвлекался. Если бы функциональная модель работала на рынке, я бы эти коды бесплатно не раздавал.

Я же вам уже объяснял, что я так не думаю. Я думаю, что иногда цены можно описать линейными функциями, а иногда - совсем нельзя( в рамках известной математики). Я хочу научиться хорошо предсказывать то, что можно предсказать и забить на остальное. Ход моих мыслей станет вам намного более понятен, если вы обратитесь к самым первым моим ответам на ваши посты.