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Cash Männlich

Meister

Registrierungsdatum: 14. August 2005

Beiträge: 543

Wohnort: Stuttgart

1

Mittwoch, 4. Januar 2006, 19:03

Ergebnis mit Crossvalidation schlecht

Hallo zusammen!

Ich habe vor ein paar Tagen mal wieder versucht, ein neuronales Netz zu trainieren. Interessanterweise habe ich mittlerweile ein ganz gutes System mit der Einstellung "Trainingszeitraum" erhalten, auch die Kapitalkurve sieht schön aus.
Wenn ich nun aber das gleiche NN mit der Einstellung "Crossvalidation" trainiere ist die schöne Kapitalkurve "dahin". Da läßt sich auch nichts mehr optimieren, es wird nicht besser. Dieses habe ich mehrmals probiert, da die trainierten NN's ja nicht immer die gleichen Ergebnisse bringen.
Das NN mit "Trainingszeitraum" bringt auch im Kontrollzeitraum eine schöne KK.
Wie kann es sein, daß ein NN mit "Crossvalidation" trainiert eine viel schlechtere KK bringt?

Danke, Frank

francksworld

unregistriert

2

Mittwoch, 18. Januar 2006, 07:28

Hallo Frank,

ein mit Crossvalidation trainiertes NN muss nicht automatisch ein besseres Ergebnis liefern. Liegen dem Trainingszeitraum bereits verschiedene Ausprägungen der Kursentwicklung vor, werden darin also verschiedene Marktsituationen abgebildet, so kann die Aufteilung in mehrere und zufällig ausgewählte Zeitabschnitte auch nachteilig sein. Die sich bei der Crossvalidation auf die verschiedenen Zeitabschnitte spezialisierten Einzelberechnungen, sind oft nicht besser als ein NN, das auf den Gesamtzeitraum trainiert wurde.

Es ist meiner Ansicht nach besser, den für das Training verwendeten Zeitabschnitt selbst auszuwählen als dies dem Zufall zu überlassen. Sind nicht alle Marktsituationen im Trainingszeitraum enthalten, so ist eine NN-Entwicklung, wie natürlich auch jede Indikatorenentwicklung, generell schwierig.

Ein Mittelweg zwischen Bewertung durch Trainingszeitraum und Bewertung mit Crossvalidation ist die Bewertung durch den Kontrollzeitraum.

Viele Grüße!

Franck

Adrian

unregistriert

3

Mittwoch, 18. Januar 2006, 13:50

Hallo,

man sollte ein scheinbar schlechtes NN nicht zu früh abwerten und die Einstellungen verwerfen. Oft lohnt es sich, wenn man es über Monate weiter beobachtet. Diesen Lerneffekt finde ich am größten.
Mein Investoxverzeichnis ist mittlerweile 2,7 GB groß. 95% der Daten sind NN für den FGBL. Mehrere 100 davon beobachte ich regelmäßig, vergleiche die Einstellungen und schreibe die Ergebnisse auf. Der Aufwand dafür ist viel geringer als man annehmen könnte.
Scheinbar schlechte NN konnte ich oft sehr profitabel traden. Dagegen habe ich mit extrem guten NN teilweise sehr schlechte Erfahrungen gemacht.