neuroproject.ru

[Silent Reader]

А почему собственно говоря распостранение ошибки?
Вот меня например интересуют прогнозы финансовых рядов(Форекс, акции...). В тех пакетах, которые мне посчастливилось поюзать, обучение происходит понятным всем способом: формируется некий оптимальный сигнал, затем при тренировке сети, её выход сравнивается с ожидаеиым, вычисляется ошибка, учитель бьёт сетку по рукам или по нейронам.
Конечно такой механизм обучения даёт свои плоды, но не более ли логично вычислять ошибку на основании симуляции торгов по сигналам
сетки?
Отсюда возникают вопросы:
А может стоит распостранять не ошибку, а поощрение, подтверждение мол правильной дорогой идёте товарищи?

[Silent Reader]

И главное. А есть ли в природе нейросимуляторы, в которых можно задавать свою процедуру вычисления ошибки, например во встроенном скрипт-процессоре?
Конечно вариант, когда ошибка считается как 1/P (где P - профитность сетки), не есть наилучший вариант (мне так кажется). Но это лучше чем ничего.
Если я в чём-то ошибаюсь, поправьте меня. Может такой подход содержит в себе принципиальную ошибку, раз его не применяют разработчики серийного софта?

[Victor G. Tsaregorodtsev]

[Victor G. Tsaregorodtsev]

[Silent Reader]

Ну, как раз на счёт исправления ошибок не во всех случаях стоит беспокоиться. Т.е. это зависит от задачи. Конкретно при прогнозировании рынков, лично я плохо представляю себе сетку, которая выдаёт оптимальный сигнал в большинстве случаев, даже 50%, это уже фантастика. Слишком много шума на рынке. Хотя это шум лишь с точки зрения того, кто пытается это безобразие прогнозировать, а вообще-то это просто нормальное поведение рынка
Во многих случаях достаточно профитными оказываются даже сетки, выход которых практически не коррелирует с ожидаемым оптимальным сигналом, где-то на уровне шума - 0.01-0.03.
И наоборот. Корреляция 0.05-0.10 ничего не даёт. Т.е. вполне достаточно и того, что из общего потока белого шума иногда прорывается качественный сигнал (с большой амплитудой) и в эти моменты делается вся торговля.
Именно эти наблюдения и заставили меня думать в направлении обратном простому уменьшению ошибки.
Вот если бы речь шла о сортировке качественных и бракованных боеприпасов на конвейере, тогда другое дело Одна ошибка и...

[Eugeen]

[_next_]

[Silent Reader]

Вот только встаёт вопрос: а каким это образом сетка вообще дошла до профитности, если её выходной сигнал ни коим образом не напоминает то, чего от неё ждали? Неужто только благодаря ГА входных параметров и топологии? И не означает ли это, что в качестве ожидаемого сигнала можно подавать шум, раз он ничего не решает?
А эффективность сетки не оставляет сомнений, ибо период для тестирования более чем достаточный, да и пример не единичный...
Хотя вру, иногда сигнал напоминает ожидаемый... иногда... редко
Херомантия какая-то.

[Silent Reader]

2 Victor G. Tsaregorodtsev
Перечитал ваш первый пост, и до меня дошло
Конечно ошибку не посчитать для одного примера, метод потенциально применим только для batch-подстройки весов. Да и профитность не подсчитать, последствия принятия решения могут лежать неопределённо далеко по временной шкале.
Строго говоря профитносить имеет смысл считать только для всего набора тренировочных данных.
Вот только, как я понял, вы идеологически не приемлете батч-подстройку по всему набору данных сразу http://www.neuropro.ru/memo31.shtml.
Или постулат о неэффективности данного метода не претендует на звание аксиомы?

[_next_]

нет там хиромантии, когда в качестве "учителя" используется профитность, сетке достаточно или "попасть" или "не попасть", т.е. определить направление, вопрос в младших таймфреймах..

[_next_]

Да уж если и быть совсем честным - ни кто не даст "отторговать" весь потенциал качественной нейро-сетевой модели, у меня прецендентов не было(ибо, "провайдера" надо лелеять и беречь), да и проверять смысла нет - мелкий депозит не заметит ни кто, а на крупном обязательно возникнут "вопросы"..

Вполне достаточно использовать "доверительный интервал", 3-5 случайных выборок на истории, с сохранением длины диапазона тренировки - смотрит в "завтра" везде примерно одинаково? смотрит! Делим "завтра" пополам, и в маркет, и вопросов лишних не будет, и стабильность при соблюдении ММ будет иметь место..

[Silent Reader]

[_next_]

Не верю я в качественный просчёт стопов, одно сравнивать реальный трейд с просчитанным по закрытию бара, на истории. А как софт считает короткие стопы? Как у метаквотсов, "фрактально интерполирует" внутрибаровое движение? Имхо, такая динамика на истории, слабо вяжется с действительностью..

[Victor G. Tsaregorodtsev]

[Oleg Agapkin]

Дальнейшее обсуждение технических аспектов перепрограммирования NeuroSolutions представляет отдельный интерес в плане кастомизации этой программы перенесено в тему Реализация своего алгоритма расчета ошибки в NeuroSolutions.

В данной теме предлагается продолжить обсуждение теоретических вопросов, касающихся алгоритмов обучения нейронных сетей.

P.S. Если перенос темы кажется пользователям форума нелогичным, прошу высказывать свое мнение... Можно снова слить темы. Главное - чтобы удобно было