Некоторые нюансы работы в нейросетевом модуле Neural Net
От автора программы Сергея Тарасова:
Когда вы работаете с нейросетевым модулем Neural Net, важный момент - это события, которые вы загружаете на вход. Вроде все просто - программа берет то, что вы ей предлагаете, и пытается с этим работать. Однако, не все так просто - тут важно предварительно найти среди событий, поданных на вход, те, что имеют статистическую важность, отделить, так сказать, зерна от плевел. Единственный способ решить эту проблему - это "предварительно обработать" входные данные, или, проще говоря, провести статистический анализ и отключить статистически неважные события.
Timing Solution выполняет такую предварительную обработку автоматически, эта функция встроена в сам модуль Neural Net. Конечно же, если вы смотрите на это иначе, и вам не нужна подобная предварительная обработка данных, то можно отключить предварительную обработку, снизив значение параметра размера выборки до единицы. Делается это здесь (по умолчанию стоит значение 5):
Но в этом случае вы бы отключаете мозги этого модуля, он проводит только механическое сравнивание данных, поданных на вход, с котировками; как следствие, может возникнуть эффект перетренировки ( Что такое эффект перетренированости сети в нейропрогнозе?).
Визуально эффект такой предварительно обработки представлен здесь:
Как видите в нейросеть подано 10 640 входных данных, TS предварительно обрабатывает эти события и использует только 3 908 событий - событий, которые потенциально могут быть пригодны для прогнозирования. Все другие события могут привнести лишь «эффект механического запоминания», ничего больше.
Также вы должны помнить об этом соотношении:
AMOUNT OF PRICE BARS/AMOINT ACTIVE INPUTS или КОЛИЧЕСТВО ЦЕНОВЫХ БАРОВ/КОЛИЧЕСТВО АКТИВНЫХ ВХОДОВ
В данном конкретном случае (на скрине) это соотношение:
5666/3908=1.45
5666 - количество ценовых баров, что загружены в программу в данный момент.
3908 - это количество событий на входе в нейросеть, после предварительной обработки (оно уменьшилось, изначально, до обработки их было 10 640)
Цифра 1.45 - это соотношение между первым и вторым.
Настоятельно рекомендуется использовать модели, где этот параметр, соотношение между загруженными барами и событиями входа, будет не ниже 2.