Re: Все программы одинаковы - дело не в программах


[ Комментарии ] [ Отправить комментарий ] [ Веб-конференция на сервере ТОРА-Центр ] [ FAQ ]

Написал Следопыт , September 26, 2000 at 21:41:45:

В комментарий к : Re: Все программы одинаковы - дело не в программах, отправленное Исследователь , September 25, 2000 at 22:48:16:

: :Так и что с того, что ряд генерирован практически случайным образом - главное что обученная на нем сеть дает хорошие результаты

: С этим я, к сожалению, согласен. Почему к сожалению? Я конечно мог бы сказать, что хорошие текущие результаты не гарантируют хорошие результаты в будущем. Но, к сожалению, с этим приходится мириться. Все, что нам остается - это искать закономерности и уповать на всевышнего, что они будут работать на следующем баре. Можно конечно, отрицать закономерности и называть их (случайными) корреляциями, но тогда мы будем отрицать рациональный трейдинг. Если мы отрицаем наличие закономерностей, то мы тем самым расписываемся в собственном сумашествии, ибо только сумашедший будет играть в орлянку на деньги.

:
: :Так Вы хотите сказать, что статистически значимое описание поведения курса акций, например, на основе 1-2 показателей лучше, чем незначимое описание на основе группового учета большого числа аргументов сеткой?

: Обдумав Ваш вопрос, я прихожу к выводу, что по мне действительно лучше пользоваться 1-5 логически ясными (необязательно статистически значимыми) показателями, чем кучей неявно влияющих параметров. Загонять большое количество параметров в сетку - это поиск Святого Грааля.

:
: :Обработка. Далее запускаю разные варианты решения задач на разных платформах (NGO, PolyAnalyst, NS2) смотрю качество на валидационных и тестовых множествах. Выбираю. Дальше либо объединяю в единую модель (в основном в Excel, до Ithink'а никак руки не дойдут) провожу имтационные расчеты, формирую рекомендации. Жалуются редко.

: Не кажется ли Вам, что на качество Ваши результатов большее влияние оказывает именно наличие модели поведения рынка, а не нейросети?

: :P.P.S. Не знаете ли алгоритмы выявления разладок во временных рядах? Буду очень признателен.

: Я решаю эту задачу иным способом, хотя в общем это одно и то же - поиск закономерностей в надежде на то, что они будут работать хотя бы в ближайщем будущем. Я использую механические торговые системы и критерием разладок во временных рядах здесь является нетипичное поведение МТС. Но по сравнению с Вами у меня есть преимущество - имея МТС, я могу осуществлять Money Management, который без МТС невозможен. А в Money Management вся соль.

Я не вижу связи между MoneyManagment и Neuro. Это просто разные вещи. Принесите мне прогноз и я без проблем сделаю из него систему. Просто этот прогноз будет еще одним индикатором в системе.

А разладки в рядах я предлагаю искать как еще одну закономерность. Самое простое - рынок может быть в трех состояниях - ап, даун и флэт. Если натренировать сеть на апе, то когда начнется даун сеть будет работать плохо. В этот момент нужно подставить сеть для дауна или флэта и посмотреть - какая лучше работает. Такой комитет сетей и будет искать разладки в рядах.

С ув. Следопыт


Комментарии:



Отправить комментарий

Имя:
E-Mail:

Тема:

Комментарий:

Веб-страничка(URL):
Название Веб-странички:
Картинка(URL):


[ Комментарии ] [ Отправить комментарий ] [ Веб-конференция на сервере ТОРА-Центр ] [ FAQ ]