funny59
Гуру форума
Я умею говорить, и не только ...
А для чего мы здесь, тогда все собрались?
кукурузник
VIP-участник
а нечего серфить по парам !,это только у дилетантов
они все одинаково бегают или вверх или вниз
funny59
Гуру форума
Ну давайте вернёмся к теме ветки:
1) Что такое нейросети можете прочитать в википедии, там много всего написано ... Но все выделяют их двух типов: (1) с обучение с учителем; (2) с обучением без учителя.
2) Вторые - это сети типа карт Кохонена (на самом деле там их много разных уже напридумано). В данных сетях нет понимания что получиться в результате ... Как бы это глупо не звучало! Сети данного типа распределяют все входные данные на "кучки", т.е. при подаче на вход сети свежие данные она определит к какой кучке относятся входные данные.
1) Что такое нейросети можете прочитать в википедии, там много всего написано ... Но все выделяют их двух типов: (1) с обучение с учителем; (2) с обучением без учителя.
2) Вторые - это сети типа карт Кохонена (на самом деле там их много разных уже напридумано). В данных сетях нет понимания что получиться в результате ...
Как бы это глупо не звучало! Сети данного типа распределяют все входные данные на "кучки", т.е. при подаче на вход сети свежие данные она определит к какой кучке относятся входные данные.
funny59
Гуру форума
Нет! Это твоя вина! Ты мне там насоветовал ...а нечего серфить по парам !,это только у дилетантов
они все одинаково бегают или вверх или вниз
funny59
Гуру форума
Кто "собрались"? Ты один интересуешься ... Остальным насрать, им готовое подавай!
funny59
Гуру форума
Нейросети "с учителем" - это такие, которые сопоставляют входы с выходами. Их также очень много разных видов. Но для нашего применения я хочу выделить два типа: (1) те которые могут продолжить кривую, так сказать предсказать будущий её вид; (2) принимающие решение, т.е. на основании входов данных данные нейросети принимают решение каким будет движение в будущем.
funny59
Гуру форума
В начале данной ветки приводится пример про сеть продолжающую график. Это самый простой пример. Нам же надо продолжить как будет двигаться цена в будущем. Если почитаете разные источники или хотя бы ветку Торгуем онлайн данного форума, то увидете такие высказывания "... смотри какие хвосты ...", "... после такого движения должно быть так ..." и т.д. Это ни что иное как люди смотря на график знают как будет двигаться цена при определённых условиях. Понятно это или нет?
Последнее редактирование:
funny59
Гуру форума
КУКУРУЗА, а давай не будешь делать выводы пока я не закончу повествование ... Ты сразу хочешь получить ответ, на который ты сам ответишь чуть позже ... Я думаю после того как закончу описательную часть.правда чтоль ?
я чтот не заметил этого в твоих твореньях.
всё банально сводилось у тебя к продолжению мувинга,
плюс тупейший вертекс ты там пытался впихнуть!
и где там были нейросети ?
Не уловил разницу между двумя типами. Вторые на основе анализа массива прошлых данных, а первые на основе чего?
кукурузник
VIP-участник
я не делал выводы , я даже стёр свои посты !
респект уважуха идейным челам от меня !
Доброго времени суток. С интересом почитаю. Надо.
funny59
Гуру форума
Т.е. нам надо продолжить цену, но у неё очень много степеней свободы и как результат её движение имеет очень много высокочастотных составляющих, которые нам неизвестны, а есть лишь их суммированный сигнал. Так вот я скажу, что высокочастотный сигнал спрогнозировать невозможно. Чтобы нам прогнозировать, нужно убрать высокочастотность. Делать это может самая простая машка. Можно и фильтр применить. К примеру на "вражеском" сайте появилось описание фильтра, который обозвали RAMA - очень интересный экземпляр. Ну и всякие там AMA, VIDYA и пр. по сути своей являются фильтрами.
Последнее редактирование:
funny59
Гуру форума
Первые тоже. Подожди всё поймёшь чуть позже ...
funny59
Гуру форума
Так вот, отфильтровав цену с помощью машки, что мы видим? Вот приведу скрин:
Это простой мувинг (LWMA, период 9, PRICE_WEIGHT). Нейросеть может предсказать, к примеру, какое значение будет мувинга через 1, 3 или 5 баров. Конечно чем дальше шаг прогноза, тем больше его погрешность.
Это простой мувинг (LWMA, период 9, PRICE_WEIGHT). Нейросеть может предсказать, к примеру, какое значение будет мувинга через 1, 3 или 5 баров. Конечно чем дальше шаг прогноза, тем больше его погрешность.
el_Venso
Активный участник
К сожалению, при запуске выдает - "Время демоверсии закончилась."
Последнее редактирование модератором:
funny59
Гуру форума
Для дальнейшего рассмотрим лишь один кусок приведённого скрина:
Если бы Вы не видели бы график выше, то совсем не понятно куда цена будет дальше двигаться.
Так вот нейросеть сможет сказать куда следующее значение мувинга.
Берём и на вход сети подаём значения хаев, лоев, клозе и самого мувинга к примеру за последние 5 баров, на выход подаём бцдующее значение мувинга или какой мувинг будет через 3 бара (если нам нужен горизонт прогноза в три бара). Делаем обучающую выборку к примеру из 10000 сопоставлений вход/выход. Далее обучаем нейросеть. Во время обучения нейросеть внутри себя производит подгонку внутренних формул таким образом, чтобы это сопоставление на всех 10000 исходных данных имело минимальную погрешность.
Если бы Вы не видели бы график выше, то совсем не понятно куда цена будет дальше двигаться.
Так вот нейросеть сможет сказать куда следующее значение мувинга.
Берём и на вход сети подаём значения хаев, лоев, клозе и самого мувинга к примеру за последние 5 баров, на выход подаём бцдующее значение мувинга или какой мувинг будет через 3 бара (если нам нужен горизонт прогноза в три бара). Делаем обучающую выборку к примеру из 10000 сопоставлений вход/выход. Далее обучаем нейросеть. Во время обучения нейросеть внутри себя производит подгонку внутренних формул таким образом, чтобы это сопоставление на всех 10000 исходных данных имело минимальную погрешность.
funny59
Гуру форума
Ну так закончилось оно ...
Вы просили "урезанный" Matlab, я его дал! А по факту Вам надо другое ...Я так понимаю, основной проблемой будет истинность данных, где та граница отсекающая высокочастотность и не сваливающаяся в гадание на кофейной гуще (долгосрок)?