HP1973
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Definieren eines Lernbereichs (optional)
<Lernbereich xxx />
wobei
xxx für eine Berechnung steht. Nur Perioden, in denen die Berechnung einen Wert
<> 0 ergibt, werden für das Training verwendet
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Es kann vorkommen das durch die Selektion zu wenig Fälle zur Verfügung stehen und daher die Qualität des Outputs gemindert wird
Diese Vorgehensweise wirkt sich hinsichtlich des Ergebnis auf jeden Fall entscheidend aus! Du musst Dir das so vorstellen, das N+ nur dann 100% Korrelation erreicht wenn die geprüften Muster 100% korrelieren. Durch die verschiedene Einstellungsmöglichkeiten von N+ wird versucht, Muster "aufzuweichen",zu verschieben,nachzuschieben und folglich auch mit geringerer Korrelation(versus dato) der historischen Muster das System profitabel zu gestalten. Welchen Spielraum man einplanen kann, soll im Backtest ermittelt werden!Noch eins nebenbei: N+ "lernt" nicht wie man das vom NN-Algo bekannt ist (dieser lernt aus den eigenen Fehlern,grob gesagt) sondern klassifiziert ohne Selbstset! Daher ist die vorrangige Aufgabe des Entwicklers,insbesondere die Schärfe der Muster viel Beachtung zu schenken!Die dazu notwendigen Werkzeuge werden von N+ geliefert!Zitat
Meine Idee war zB den Markt in Phasen à la Volatil/Nicht Volatil einzuteilen und dann diese beiden (vom Input (zB diverse ROC) identen) NeuroClassifyWF-Modelle dann in der Phase Volatil für NCWF#1 bzw. in der Phase Nicht Volatil NCWF#2 separat klassifizierenzu lassen.
Die gelieferten Indikatoren kannst Du natürlich beliebig verändern und nach Deinen Vorstellungen einsetzen!Man sollte aber beachten, das der WalkForward Test bereits ein Output-EndPoint ist! Das heißt, der aktuelle WF-Datenpunkt beschreibt jeweils ein Ergebnis von einem "unsichtbaren" Backtest. Daher benötigt ein FW-Test auch keine drei Zeiträume sondern kann über die gesamte Historie berechnet werden da er, wie erwähnt, immer einen "Endpunkt" als Folge eines vorausgehenden Backtests darstellt!Hinsichtlich zu Deiner Frage zum Indikator habe ich eine Rückfrage: Ist Dir der kleine Unterschied zwischen NeuroClassify und NeuroProg bekannt? Ich frage deshalb, weil der erwähnte Indikator in einem Beispielsystem einer NeuroProg Berechnung verwendet wird! Hier entsprechen die beiden GDs einem Ouput mit einem Zielhorizont. Das heisst die GDs liefern die Prognose der kommenden n-Perioden!Indikatoren/Outputs die bereits einen Zielhorizont prognostizieren in ein zweites N+Projekt zu implemnetieren halte ich für keine so gute Idee denn die vermeintlichen Fehler von Ouput1 in Output 2 übernommen werden könnten!Unterschiedliche Outputs zusammenzufassen und in ein Projekt zu schieben war lt. meinen Tests schon bei NN (Backprop-Algo) nicht so der Renner und brachte kaum nennenswerte Vorteile hinsichtlich der Stabilität und Performance!Zitat
Betreffend Deiner Antwort zu meiner Frage 3 habe ich mich (sehe ich jetzt (sorry)) ein wenig lax ausgedrückt. Ich meinte vielmehr ob ich zB
den Knöpfel-DynGDNeuroProg Indikator (der ja als Output eine Art dynamischer Schnitt hat) als Input in ein NeuroClassifiyWF zu packen -
ich meine als aussagekräftigeren GD anstatt 3 Standard-GDs unterschiedlicher Periodenlänge.
HP1973
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Ist Dir der kleine Unterschied zwischen NeuroClassify und NeuroProg bekannt?
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Das heisst die GDs liefern die Prognose der kommenden n-Perioden!