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ich weiss nicht, was Du unter einer hierarchischen Netzwerkstruktur meinst.
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Aber ich habe schon einige Experimente mit Wendepunkten und vor allem Formationserkennungen gemacht. Man kann dies ja auf verschiedene Arten und weisen machen. Bei Formationserkennungen (also z.B. SKS, Doppelboden usw.) ist das Problem, dass die Ereignisse relativ selten stattfinden. Legt man also z.B. einen Indikator an, der immer eine 1 anzeigt, wenn ein Doppelboden vorliegt, dann ist der praktisch immer 0 und selten mal eine 1. Das NN liegt also schon ziemlich gut, wenn es immer eine 0 prognostiziert. Wollen tut man das natürlich nicht unbedingt.... Bei Wendepunkten sieht die Sache schon viel besser aus, ich habe aber keinen Vorteil gegenüber einer eigentlichen Prognose feststellen können.
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Synthetische Daten eignen sich hervorragend, um die Datenbasis zu erweitern und das Netz robuster zu machen. Aber sie taugen dann natürlich nicht mehr für Intermarket-NNs. Das Netz auf meiner Homepage zum Test, ob das Training auf einzelne Titel sinnvoll ist, ist mit synthetischen Daten trainiert worden...
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ich würde eventuell mal auf kürzere Perioden übergehen.
Thomas
unregistriert
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zu den hierarchischen Netzwerkstrukturen (Verwendung mehrerer NNs mit unterschiedlichen Prognosezielen in einem Master-NN) kann ich als Erfahrung beisteuern, dass sich das Master-NN sehr schnell an das im Trainingszeitraum "beste" NN anpasst. Verwendest du Inputs aus den Trainingszeiträumen der Input-NNs so wird tendenziell das am stärksten überoptimierte Netz den größten Einfluss finden. Verwendet man Kontrollzeiträume für das Training so sieht dies anders aus, es ist jedoch schwierig ausreichend lange Kontrollzeiträume für das Training zusammen zu bekommen.
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Eine kurze Frage zu den synthetischen Daten. Was verstehst du unter synthetischen Daten? Würdest du eine Datenreihe, die aus unterschiedlichen Marktphasen des Basisinstruments sowie der Intermarketinputs zusammengesetzt ist und dabei so aufgebaut wird, dass alle Phasen im gleichen Verhältnis vertreten sind, bereits als synthetisch bezeichnen oder sind damit Daten gemeint, die in keinem Zusammenhang mit Kursdaten stehen (z.B. eine Sinuskurve)?
Mikel
unregistriert
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Ich frage mich überhaupt ob lange Zeiträume-abgesehen von Intermarket/Kursmuster NNs- den grossen Schub bringen oder ob man die Lernzeiträume eher der jüngeren Vergangenheit (z.B. EOD 2-4 Jahre) anpasst!
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Ich habe dabei festgestellt, dass das System nur dann einigermassen stabil läuft, wenn ich mindestens 4 Jahre Daten trainiere.
Da habe ich mich gefragt ob dies wohl an meinen allenfalls ungünstigen Inputschablonen liegen könnte oder ob dies generell so ist, dass Intermarketbeziehungen mindestens 4-5 Jahre Daten brauchen um vernünftig zu generalisieren.
Mikel
unregistriert
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"Standartmässig"-bei Intermarket gilt: Den grösstmöglichen Datensatz verwenden".Es gibt Situationen ,in denen ein recht kleiner Datensatz (3-5 Jahre EOD ) ausreichend ist um gute Ergebnisse zu erzielen-jedoch ist die Gefahr das man in einen ZYKLUS bzw. bestimmte Marktsituation..siehe Hausse im DAX)gerät.Ist der Zyklus zu ende ist das NN weitesgehend nicht mehr zu gebrauchen-so lange bis der Zyklus sich ev. "wiederholt"!
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Der RS ist ja im weitesten Sinne ein Oszillator der um die 100er Line schwankt.
Adrian
unregistriert
Mikel
unregistriert
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Meistens kommt es nämlich darauf an, dass man den richtigen Trainingszeitraum wählt und nicht irgend einen.
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Meistens kommt es nämlich darauf an, dass man den richtigen Trainingszeitraum wählt und nicht irgend einen.
Mikel
unregistriert
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Wer tradet ein NN das einen Datensatz >15 Jahre hat, und bis heute noch stabil (mit angemessenen und vertretbaren Drawdowns) läuft?
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Wer hat NN--Systemes die Datensätze <5 Jahre beinhalten und hat damit Erfolg?
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warst Du schon mal auf Bernhard's (hungerturm) W E B S I T E? Er hat viele Beispiel offengelegt wie man Inputsschablonen erstellen kann.
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Ein interessantes Outputziel ist auch noch: PROGNOSE DES AKTUELLEN TRENDS. Hier wird der ZZ als Berechnungsgrundlage verwendet
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Mit Divergenz habe ich aber erst kurz rumgespielt, mit nicht so gutem Erfolg. Ich denke dass Divergenz sehr gezielt eingesetzt werden muss, weil es sich sonst eher schlecht auf den Output entwickeln könnte.