Нейронные сети. Вопросы экспертам. - страница 4

Дело всё в том, что нет никакой информации о взаимосвязях или каких-либо закономерностях между ошибкой и профитом. Причём, если на участке тренировки эта взаимосвязь понятна и описана, то на участке OOS, об этом нет вообще никакой информации. Логически кажется, что чем меньше ошибка тем больше профит, но на практике это совершенно не так и это подтверждается многочисленными экспериментами(и не только конечно моими). Ошибка или среднекоренная ошибка или среднеквадратичная - это не важно.

День добрый! 

to LeoV тут ведь дело в том, что никакого прогноза как такого и нет. В моем понятие прогноз - это завтрашний клоуз ну или другие значения из БУДУЩЕГО. Тут будущего нет) На картинке выше скорее задача классификации, если хотите. Знать где будет  ЕМА от ряда 2, если известен ряд1 и его ЕМА, при это они очень тесно коррелированы. В этом и стояла задача. К прогнозированию с помощью нейро сетей (на фин рынках) я отношусь весьма скептически.

to joo. ок, попробую, но думаю результат (при переводе приров обратно в абсолютное значение) даст тот же результат в итоге. До этого на других вещах проверял это и результат был один в один)

to integer Нормализации не было. Что касается весов, нейронов и кол-ва входов, то тут вообще бред (а может и не бред) даю на вход всего 3 значения и делаю один нейрон и одни скрытый слой результат 2-005е. ЛЮБОЕ другое кол--во входов и нейронов и тот же результат.

p.s. Было бы интересно, если кто нибудь отважился прогнать вышеуказанные данные у себя в программах и попробовать получить результат. Просто интересно, что будет у других. Что мочь сравнить. Нет желающих?)))))

Какие именно значения (значения чего)?

Какую именно используете ошибку? Если у Вас есть желание, и топикстартер не против, выскажусь, почему я считаю, что разница всё таки есть.

Спасибо. Играю с ним. И уже давно.

double GetAlfa(double x, double y)
  { 
    return(NormalizeDouble((-1.0)* MathLog((1.0/y)-1) / x, ZDigits));
  }

где x - максимальное абсолютное значение 97% обучающей выборки (для текущего входа);

y - нормализованное значение (у меня 0.99), соответствующее x

На выходе получаю рабочую альфу для текущего входа.

Все эти ошибки полюбому математически связаны, поэтому се ля ви...))))

Я не хочу Вам ничего доказывать. Просто хотел услышать ответ, от которого почему то уварачиваетесь. :)

По поводу ошибки? Ошибку вообще не использую. Даже не смотрю на неё. Смотрю на доходность, плавность эквити, просадку, колличесво сделок и прочую ерунду....))))

Просто у меня подозрение, нет, уверенность, что используете среднеквадратичную ошибку при обучении сети (NeuroShel другого не позваляет)

Он не для фин рынков. У него нет критерия остановки. Останавливать по величине ошибки? Ну я не понимаю как...)))

От того, какой критерий ошибки (фитнес функция, если хотите) используется, зависят напрямую результаты обучения.

PS mrstock, кстати, тоже не может этого изменить, Statistica не позваляет этого сделать.