运用人工神经网络进行投资分析

cookoo · 发表于 2006-1-26 14:26

原帖由 野狐禅 于 2003-11-7 09:06 发表
神经网络的拓扑结构可以用广义神经网络的构造方法来解决。所谓训练方法本质上只是解非线性优化问题。变换函数不是一件重要的事。关键是输入变量和目标函数。
有没有什么建议来用什么输入变量？输出又是什么？

这是金融建模问题了，计算机是不懂的。这也是trading system的关键所在。

tearsofangel · 发表于 2006-3-2 18:19

看不懂

zzm8 · 发表于 2006-3-3 16:17

只能制造工具和偶像，无法制造上帝。

小白2000 · 发表于 2006-4-5 22:29

BP神经网络有几大固有缺陷，最严重的是容易陷入局部极小，特别是训练样本教多时，模型最后收敛的值不
一定是最优的
这方面的改进可以考虑RPROP神经网络，它是BP神经网络的种改进算法，对有效防止模型陷入局部极小有很明显的改进效果。

其实可以用BP神经网络预测的问题，可以考虑用现在国内外很流行的一种新的智能算法-支持向量机技术
它是完全基于统计学习理论的，有扎实的统计学理论框架
BP神经网络是一种近似最优化技术，也就是理论上训练样本越大，训练的模型才更接近实际情况
而支持向量机（SVM）是在有限样本下的理论最优技术
克服了BP网络固有的缺陷。

野狐禅 · 发表于 2006-4-6 00:09

原帖由 小白2000 于 2006-4-5 22:29 发表
RPROP神经网络，它是BP神经网络的种改进算法，对有效防止模型陷入局部极 .
而支持向量机（SVM）是在有限样本下的理论最优技术克服了BP网络固有的缺陷。

凡是非线性优化算法，都会有局部最优的问题，这和神经网络本身没有什么关系。神经网络也完全可以采用和 SVM　类似的算法来优化。不要被这些看起来不同的学习机迷惑。

无聊嘛 · 发表于 2006-4-6 04:23

和尚，你现在的网络能向前推几步大致保持准确啊？

野狐禅 · 发表于 2006-4-6 06:45

原帖由 无聊嘛 于 2006-4-6 04:23 发表
和尚，你现在的网络能向前推几步大致保持准确啊？

=> 各领风骚三五月

小白2000 · 发表于 2006-4-6 10:01

原帖由 野狐禅 于 2006-4-6 00:09 发表

凡是非线性优化算法，都会有局部最优的问题，这和神经网络本身没有什么关系。神经网络也完全可以采用和 SVM　类似的算法来优化。不要被这些看起来不同的学习机迷惑。

原理不一样的
你可以深入看一下
具体效果我还不知道，只是理论上SVM确实是不会陷入局部极小的
但它也有一些缺陷，比如样本过大效率不高等问题

野狐禅 · 发表于 2006-4-6 11:57

原帖由 小白2000 于 2006-4-6 10:01 发表
原理不一样的
你可以深入看一下
具体效果我还不知道，只是理论上SVM确实是不会陷入局部极小的
但它也有一些缺陷，比如样本过大效率不高等问题

我猜你没有推导过 SVM 的计算公式。

无聊嘛 · 发表于 2006-4-6 22:52

我喜欢分形的思想，自相似而又次次不同。这样的思想是市场的道。神经网络之类的，则是具体求道的一种方法。它追求的目标太细致了，不说永远，至少还有很长的路。
可以用中医和西医来大致的类比一下。当然这个比方不太正确，分形也是西方的，而西医发展到现在达到的功效程度也高过神经网络很多了。这个比方我觉得很形象。
灵活的使用分形，给市场留下它的空间，它就会友善的回报你。

野狐禅 · 发表于 2006-4-7 00:22

原帖由 无聊嘛 于 2006-4-6 22:52 发表
我喜欢分形的思想，自相似而又次次不同。

这个关键是构造一个显式的，关于股票价格变化的混沌模型。

无聊嘛 · 发表于 2006-4-10 22:56

只用一个模型到底能否把这个复杂市场讲清楚？我想完了觉得不能。
用一套比较宽松的规则做个整体定义，具体在市场的各种阶段用不同的模型可能在现实较容易点。

张溪溪 · 发表于 2006-4-10 23:52

张溪溪 · 发表于 2006-4-11 00:08

野狐禅 · 发表于 2006-4-11 04:09

原帖由 无聊嘛 于 2006-4-10 22:56 发表
只用一个模型到底能否把这个复杂市场讲清楚？我想完了觉得不能。
用一套比较宽松的规则做个整体定义，具体在市场的各种阶段用不同的模型可能在现实较容易点。

我倾向于用一个模型的说法。一套规则合起来，表现的还是一个模型。一个看上去很复杂的系统，可能只要有一个方程，或几条规则，就搞定了。就像物体的宏观运动那么复杂，其基本规律也只是一些非常简单的牛顿定律。

张溪溪 · 发表于 2006-4-11 10:02

任何企图混淆它们界线的人终究是不会有结果的,也永远不会跳出这个小圈,

野狐禅 · 发表于 2006-4-11 20:49

原帖由 张溪溪 于 2006-4-11 10:02 发表
任何企图混淆它们界线的人终究是不会有结果的,也永远不会跳出这个小圈,

赃兮兮小朋友就是天真。不知道线性和非线性模型可以是一个模型。

张溪溪 · 发表于 2006-4-12 10:10

哈,哈,哈,哈,野和尚,善哉,善哉你要当个教书匠好象没多大问题,一根筋,

书生造反十年不成,双手合十礼,

野狐禅 · 发表于 2006-4-12 19:22

原帖由 张溪溪 于 2006-4-12 10:10 发表
你要当个教书匠好象没多大问题,一根筋,书生造反十年不成,

老和尚去教书。脏兮兮小朋友去当道士，念易经八卦？

张溪溪 · 发表于 2006-4-12 20:44

野和尚所言极是,道士不敢当,易经你所讲没错,我的程序就是人工智能和易经的完美结合,即有线性部分,也有

非线性部分,多层级和多级交替运算,绝对世界一流水平,和美林叫板已不是一天了,想起来也有四,五,年了

在野和尚面前我已算很谦虚的了,华尔街那帮人,我从来就没放在眼里过,在这儿我也就是把你当个学者敬你

三分罢了,你知到什么是野和尚,你去过峨眉山吗?初庙外的老僧,

运用人工神经网络进行投资分析

只用一个模型肯定是不行的,必需有若干个,

具体在市场的各种阶段的涵义是相同的,

线性和非线性是解决问题的二个不同的侧面,

--> 线性和非线性是解决问题的二个不同的侧面,

纠正一下:不是老和尚是野和尚,野狐禅怎么是老和尚呀?

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