INVESTOX-Forum

Hallo Leute,

hat schon mal jemand eine einfache Addition mit einem NN versucht? Zum Beispiel: Input1 ist High, Input2 ist Low und Output soll High+Low sein.

Wenn ja, welche Einstellungen benutzt man dafür am besten für Lerntoleranz, Epochen, abs.+quadr.+proz. Abweichung, Trefferquote, Korr., t-Test und Random Walk.

Trotzdem ich annahm, dass dies lt. Theorie für ein NN doch eine einfache Aufgabe wäre, habe ich es weder mit Bund, noch für FDAX Daten geschafft.

Danke für Eure Tipps und Anregungen.

John

Ich finde die Frage von John sehr interessant und bin eigentlich der Meinung, dass ein Neuronales Netz auch und gerade solche einfachen Aufgaben lösen können muss.
Oder anders ausgedrückt: Wenn ein NN nicht einmal einfache Aufgaben lösen könnte, warum sollte es dann komplizierte Aufgaben lösen können ? Alle komplizierten Aufgaben setzen sich doch auch nur aus sehr vielen einfachen Aufgaben zusammen .....
Wenn NN nichtlineare Zusammenhänge erkennen können, müßte Ihnen doch das Erkennen linearer Zusammenhänge erst recht leichtfallen-oder ?

Mich interessiert es auch, ob NN solch einfachen Aufgaben wie die Addition von John oder die Voraussage des nächsten Wertes der Zahlenfolge:

2, 3, 5, 9, 17, lösen können und wie man es am leichtesten umsetzt.
Mir geht es da dann weniger um Aufwand / Nutzen- eher um die Verdeutlichung der Funktionsweise von NN ....

Hallo,
ich finde eine interessante Frage hat John da gestellt.
Also habe ich auch mal schnell einen Test gemacht. Natürlich darf man dem NN die Aufgabe nur Periodengleich stellen. D.h. Inputs sind das aktuelle high und das aktuelle Low, Output ist Summe von beiden.
Die Aufgabe des NN ist also: "Addition" zu erkennen.
Und da kann ich A.K. nur zustimmen. Doch eine Frage erhebt sich für mich.
Weshalb sind die Ergebnisse im Evaluierungszeitraum deutlich schlechter?

Gruß Fritz

Hier die Ergebnisse:
**** Output(Trainingsziel) ****
Berechnung:
high+low
Formel:
high+low

**** Verwendete Inputs ****
1.) Aktuell, Parameter: high:
Calc Daten: high;

Ref(Daten,0);

2.) Aktuell, Parameter: Low:
Calc Daten: Low;

Ref(Daten,0);


**** Architektur ****
Reduktionsschicht: - keine -
Hiddenschicht: 3 Hidden-Units

Inputrekonstruktion: Nein

Linearer Output: Nein

**** Training ****
Bewertungsmethode: Evaluierungszeitraum
Mindest-Epochen: 10000
Max.-Epochen: 10000
Lernversuche: 1
Bestes Netz speichern: Ja


**** Trainingsergebnis ****
Lernepochen: 10000

Ergebnisse im Trainingszeitraum:
Start: 30.06.92
Ende: 01.12.98
Absolute Abweichung: 17,6151
Quadratische Abweichung: 636,1868
Prozentuale Abweichung: 0,34%
Treffer: 100,00%
Korrelation: 1,00
Trivial-Test: 0,15
Random-Walk-Test: 0,00


Ergebnisse im Evaluierungszeitraum:
Start: 02.12.98
Ende: 17.02.02
Absolute Abweichung: 288,1000
Quadratische Abweichung: 214814,1000
Prozentuale Abweichung: 2,06%
Treffer: 100,00%
Korrelation: 1,00
Trivial-Test: 1,29
Random-Walk-Test: 1,24


Ergebnisse im Kontrollzeitraum:
Start: 18.02.02
Ende: 14.03.03
Absolute Abweichung: 38,0788
Quadratische Abweichung: 1957,9190
Prozentuale Abweichung: 0,57%
Treffer: 100,00%
Korrelation: 1,00
Trivial-Test: 0,13
Random-Walk-Test: 0,12

Hallo Herr Knöpfel,
es handelt sich um den Dax und es ist tatsächlich so, das die Abweichungen nicht über den gesamten Evaluierungszeitraum, sondern vor allem in 2000 extrem sind.
Die Inputs als LOG(high) bzw LOG(low) bringen zwar von den Ergebnissen der Kennzahlen eine Verbesserung, die Abweichung in 2000 wird aber nicht wesentlich besser.

Gruß Fritz

Hallo zusammen,

freue mich die vielen Antworten. Auch, dass Ihr den ernsten Hintergrund dieses einfachen Beispiels erkannt habt.

Deiner Aussage, Torsten, stimme ich zu. Nur wenn sich bereits bei den Vorversuchen (hier: Addition) schon Schwierigleiten ergeben, sollte ich mein eigentliches (komplizierteres) Ziel anders angehen. Daher völlig richtig, Jasper, das wäre meine nächste Frage: "Wenn ein NN nicht einmal einfache Aufgaben (wie in der Theorie) lösen könnte, warum sollte es dann komplizierte Aufgaben lösen können ?"

Allerdings ist diese Sicht des Problems nicht konstruktiv genug. Sicherlich interessiert mich nicht das Ergebnis einfachen Addition von High und Low als Handelsansatz. Aber (H+L+C)/3 ergibt bekanntlich die Pivotlinie - einen potentiellen Intraday Umkehrpunkt. Neben den 7 Pivotlinien (Supp., Res.) gibt es noch die Fibo Retracements und einige weitere. Mein Bestreben wäre es nun, den umgekehrten Weg zu gehen. Kann mir das NN sagen, welche Linien für den kommenden Tag zu beachten sind? Auch hier wieder: Ein nur scheinbar einfaches Problem!

Dieses wäre dann, vgl. Jasper´s Frage, die kompliziertere Aufgabe. Doch dazu müßte m i r als Beispiel erstmal die einfache Addition mit einem NN gelingen.

Geschätzer Andreas Knöpfel, Sie (Du) haben natürlich genau den interessanten Punkt mit der Frage nach dem Begriff "geschafft" getroffen. Ich meinte mit "geschafft" tatsächlich ein 100%ig richtiges Ergebnis und zwar auf die zweite Kommastelle (Bund) genau, also 5-stellig. Jedes Kind aus der Grundschule kann zwei Zahlen richtig addieren, und mindestens dasselbe würde ich doch von einem NN verlangen. - Einfügen möchte ich an dieser Stelle, dass sich dies k e i n e s w e g s gegen die Software Investox richtet, im Gegenteil, ich möchte versuchen, meine (unsere) Kenntnisse - dem Potential von Investox entsprechend - zu erweitern.

Du hast völlig recht, Bernhard, auch ich kenne keine NN-Software, die nicht für Werte von -1 bis 1 ihren optimalen Lern-Bereich hat. Ich möchte aber doch stark davon ausgehen, dass Investox diese Skalierung bei der Datenaufbereitung vornimmt, indem es von allen Daten den Minimumwert abzieht, die Daten auf den Bereich -1 bis 1 skaliert, das Ergebnis wieder transformiert und den abgezogenen Wert wieder addiert.(???) Desweiteren könnte man zum Beispiel auch solche Sachen wie einen Trend mit Hilfe eines MA´s aus der Datenreihe subtrahieren.

Fast in jedem Buch über NN findet man das als trivial dargestellte Beispiel mit der XOR-Schaltung. Und eine Addition ist nun noch einfacher, z.B. beide Gewichte auf "1", mit dem Bias in Investox gibt es aber noch viele weitere Möglichkeiten, auf das richtige Ergenis zukommen. Daher hätte ich als Anwort eher vermutet, dass es relativ unwahrscheinlich ist bzw. sehr viele Epochen benötigt, bevor sich die zufällige, erste Gewichtsbelegung (mit bis zu 7 Kommastellen) gegen den exakten Wert, z.B. "1", konvergiert.

Eure bisherigen Tipps zusammenfassend, sollte ich also:
- Lerntoleranz auf NULL,
- sonst Standardeinstellungen,
- Erhöhung der Hiddenanzahl
- mehrere tausend Epochen einstellen,
- evtl. gesonderte Skalierung und
- mit keiner "keine vollkommene Übereinstimmung" rechnen!

Abgesehen von den letzten beiden Punkten hatte ich das bereits auch versucht. Der letzte Punkt hieße aber leider, dass man ein NN zum Erreichen von 4(bis 5)-stelligen Genauigkeiten nicht verwenden sollte.


Bis hierhin danke und viele erfolgreiche Trades!

John