INVESTOX-Forum

Hallo,

vorab ist zu bemerken das MIN-MAX-StdAw. nur dann ausgegeben werden,wenn das Netz mit Crossvalidation trainiert wurde!Bei einem so trainierten Netzt stehen alle vier Ausgabewerte in vollen Umfang auch über das Interface Definition zur Verfügung! MIN-MAX und StdAbw. sagen vereinfacht beschrieben aus, wie weit sich die Werte bei der NN Berechnung vom Output (=Mittelwert) weg bewegen und wie stark sie um diesen während der Trainingsphase geschwankt haben! Bislang konnte ich aus diesen Informationen noch keinen effektiven Nutzen ziehen,da die Zahlenwerte nicht griffig sind und man sie gedanklich nicht nachvollziehen kann! Selbst über mathematische Wege nutzen sie wenig. Als Vergleichswert könnte man mittels diverser Grundrechnungsarten(Sub;Add;Div) eine Differenz der Schwankungsbreite der einzelnen Outputs darstellen und grafisch ermitteln.

Ein Beispiel:
Man trainiert ein Netz und lässt sich anschließend MIN-MAX ausgeben. Man kopiert das Netz und trainiert es erneut,aber leicht Veränderten Inputs und lässt sich wieder MIN-MAX ausgeben. Jetzt kann man überprüfen, ob die Peaks weiter vom Mittelpunkt (Output) entfernt liegen vs Netz1! Ob man aus dem aufwendigen Rechenwerk (bessere)Rückschlüsse auf die zukünftige Stabilität und Performance ableiten kann,lasse ich an dieser Stelle mal im Raum stehen! Persönlich glaube ich eher nicht!

Hallo,

zunächst die Ansteuerung,dazu gibt es unterschiedliche Möglichkeiten:

Dein NN(O)>0 [EnterLong]
Dein NN(0)<0 [EnterShort]

Beide Formeln lösen ein Signal aus,wenn der Output <> 0, bzw. eine von Dir individuellen bestimmten Schwelle über/unterschreitet!

Beide Outputs kann man ebenso in die Cross-Formel einbetten. Dies hat den Vorteil, das lediglich ein Signal ausgegeben wird nämlich dann, wenn der Output Schwelle X crosst!Bei der ersten Formel muss man acht geben denn Signale werden so lange ausgegeben,wie sich der Output über/unter einer definierten Schwelle befindet!Für MIN-MAX-StdAbw. gibt man auch numerische Schwellen ein. Diese kann man beispielsweise visual ermitteln.Die so ermittelte Schwelle wird in das Formel-Interface eintragen und dann via genetische Algorithmen ausgetestet. Wenn man die Formel unter DEFINITION eingibt und der Output global verwendet werden soll, muss die Formel auch mit "Global" definiert werden:

DEFINITION
global calc DasNN: DeinNN(O);


ENTER LONG
DasNN>0

ENTER SHORT
DasNN<0

Die Schwelle (xxx<>0) kann mit einer Variablen versehen werden und dann mit GA(genetischen Algorithmen oder dem Variablen Trimmer (falls PlugIn dazugekauft) optimiert bzw. justiert werden!

Das funktioniert selbstverständlich auch!Eine andere Frage ist, es ob es einen Sinn macht weil alle vier Outputs mitunter unterschiedlichen Schwellen tangieren! Vor allen MIN-MAX tangiert nur den Nullpunkt und bewegt sich selten <> 0!Das muss man eben testen!In der Grafik habe ich eine kleinen "Anleitung" zusammengestellt. Hoffe Du kommst damit klar und wenn nicht,dann nochmal melden! Der darunter liegende Ausschnitt ist das Interface für die Formelcodes!Die gewünschten Outputs werden im oben liegenden Interface markiert,und werden dann in die Optimierung einbezogen!

Wenn Du immer den gleichen Output (namentlich) einsetzt ,wird dieser über alle Ebenen hinweg synchron berechnet!

Hallo,

die SSA Tests habe ich nicht weiter fortgeführt! Zum einen war der Datenimport ziemlich umständlich und zum anderen bekam Investox mit NeuroPlus ein Tool, das mit einem ähnlichen Klassifizierung-Algorithmus arbeitet!Darüber hinaus bietet N+ noch eine ganze Menge mehr!Die Prognosequalität mit Tools wie Neuro Plus,SSA,NN oder ADMG sind insbesondere von der Datenvorverarbeitung abhängig!Der Arbeit "hinter den Kulissen" ist sehr zeitaufwendig und bedarf unzähliger Tests,die nicht unbedingt mit Systementwicklung im eigentlichen Sinn zu tun haben! Trotz schneller Erfolge muss man mit den genannten Tools sehr vorsichtig sein und intensiv darüber nachdenken, was man hier mit was misst-bezogen Instrument auf Zeitreihe-und wo die Grenzen liegen! Hat man die Hintergründe durchforstet und der Logik angenähert ist es durchaus möglich diverse Schemas mit diesen Tools zu entwickeln. Die klassischen NNs sind NPlus nicht vergleichbar und in gewisser Hinsicht unterlegen. Es kommt aber darauf an, ob der Entwickler auf das überwachte Lernen (Fehlerminimierung während der Trainingsphase) mehr Wert legt wie auf das unüberwachte klassifizieren!Aus beiden Grundprinzipien lassen sich logischerweise unterschiedliche Entwicklungsstrategien ableiten.

Hallo,

zuerst einmal nur was zu N+!Nach meiner unbestätigten Ansicht kommt in N+ ein SVM ähnlich modifizierter Algorithmus zum Einsatz! Der Algorithmus kann in die Gruppe der nicht überwachten Algorithmen eingeordnet werden!Backprop, der bei Investox NN zum Einsatz kommt ist hingegen ein überwachter Algorithmus!

Überwacht heisst, das der Algorithmus aus seinen Fehlern "lernt" und versucht die mögliche Fehlerrate,in Bezug auf vorige Ergebnisse zu minimieren,was gleichzeitig zur Optimierung des Outputs führen soll!


Unüberwacht heisst, das der Algorithmus keinerlei Selbstest durchführt!Schematisch werden die Ergebnisse links und rechts einer Mittellinie anordnet (klassifiziert). Der Algorithmus hat keinerlei "Erinnerungsvermögen" wie das z.B. beim Backprop Algorithmus der Fall ist!

Auf Vor-/Nachteile und Details beider Algorithmen möchte ich an dieser Stelle verzichten, denn das würde den Rahmen des Beitrags sprengen und wurde zudem schon des öfteren im Forum besprochen(einfach die Google-Suche im Forum,ganz nach unten scrollen einsetzen)!

Unschärfe: Der N+ Algorithmus kann aufgrund der Konstruktion und Funktionsweise primär keine Unschärfe verifizieren. Daher muss der Output von "Indikatoren" ummantelt werden die man typischerweise für Unschärfe einsetzt (z.B. Fuzzy ect.). Zudem gibt es unendlich viele Varianten bei der Gestaltung des Systemkomplexes, den Output dem Marktumfeld zeitnah mit Filtern anzupassen und zu optimieren! Da der Algorithmus sehr schnell berechnet werden kann sind,wie oben schon angesprochen die Varianten unendlich. Die Anzahl der möglichen Testdurchläufe/Zeiteinheit gegenüber dem Backprop-Algorithmus steigt drastisch an!Ich empfehle mit dem n+ Ouput die Variationsmöglichkeiten des Netzmodells an einem ganz einfachen System zu experimentieren. Gegebenenfalls kann man auch synthetische Kurvenformen anwenden-wie z.B. eine simple Sinuskurve . In die Sinuskurve simuliert man nach und nach "abgehackte Kurvenverläufe" und testet sich dann immer weiter vor...