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Samstag, 14. Januar 2006, 12:01
Automatisches Lernen von NN
Hallo zusammen!
Hätte da so eine Idee, weiß allerdings noch nicht ob diese praktikabel ist und ob sie evtl. in einer späteren Version von Investox umgesetzt werden kann.
Das Problem ist ja, wenn man z.B. ein schönes NN trainiert hat, daß man nie weiß, wie lange das System stabil läuft. Der Markt könnte sich nach einer gewissen Zeit verändert haben und das System stürzt ab. Andererseits würde man das NN ja auch nicht ständig neu trainieren, solange das System stabil läuft.
Evtl. könnte man diesen Prozess herauszögern oder evtl. sogar ganz vermeiden, wenn das NN wärend des Einsatzes durch die aktuellen Daten mit einer bestimmten Gewichung automatisch nachtrainert (lernen!) würde.
Das Problem wäre natürlich wenn sich das NN dynamsch ändern würde, daß die KK sich insgesamt auch ändern würde, d.h. die KK würde daher dann nicht mehr mit dem realen Ergebnis übereinstimmen, das wäre aber ja nicht weiter tragisch, wenn man es weiß.
Wäre sowas generell denkbar, bzw. sinnvoll? Was meint ihr?
gruß, Frank
Hätte da so eine Idee, weiß allerdings noch nicht ob diese praktikabel ist und ob sie evtl. in einer späteren Version von Investox umgesetzt werden kann.
Das Problem ist ja, wenn man z.B. ein schönes NN trainiert hat, daß man nie weiß, wie lange das System stabil läuft. Der Markt könnte sich nach einer gewissen Zeit verändert haben und das System stürzt ab. Andererseits würde man das NN ja auch nicht ständig neu trainieren, solange das System stabil läuft.
Evtl. könnte man diesen Prozess herauszögern oder evtl. sogar ganz vermeiden, wenn das NN wärend des Einsatzes durch die aktuellen Daten mit einer bestimmten Gewichung automatisch nachtrainert (lernen!) würde.
Das Problem wäre natürlich wenn sich das NN dynamsch ändern würde, daß die KK sich insgesamt auch ändern würde, d.h. die KK würde daher dann nicht mehr mit dem realen Ergebnis übereinstimmen, das wäre aber ja nicht weiter tragisch, wenn man es weiß.
Wäre sowas generell denkbar, bzw. sinnvoll? Was meint ihr?
gruß, Frank
