Модуль Neural Net: вкладка Tuning (активные и неактивные события в нейросети)
От автора программы:
Я внес некоторые изменения в ИНТЕРФЕЙС (не алгоритм) данного модуля, чтобы сделать его более понятным в работе.
Смотрите, я запускаю модель Dynamic NN, и она указывает общее количество входов и количество АКТИВНЫХ входов в этом общем количестве:
Эта динамическая модель содержит 401 событие ULE (динамические термины), но только 347 событий из них являются активными. Как понять, какие активные, а какие нет?
Новая функция появилась в обновлениях за октябрь 2020 года, когда я проводил массовое тестирование на истории. И это важно, очень важно.
Итак, новая вкладка Tuning:
Как видите, здесь вы можете понять, какие циклы, поданные на вход, работают (активные), а какие отключены (помечены серым).
Тут все просто: если вы загрузили в программу ценовую историю за 15 лет, программа блокирует астрономические циклы со слишком большим периодом обращения.
На этой картинке заблокированы события с периодом 12 лет (Юпитер-Юпитер) и 19 лет (Юпитер-Сатурн). Если мы оставим все как было до октября 2020 года => мы получим много шума, вызванного этими долгосрочными циклами.
Если мы установим интервал обучения на 500 (это будет 2 года для котировок на конец дня, EOD), мы получим еще меньше, только 27 активных событий из 401, остальные программа отключит, сделает неактивными:
На самом деле, когда вы проводите какой-либо циклический анализ, вы всегда должны помнить о двух ключевых параметрах:
- Глубина загруженных котировок
- Период используемых циклов
Это должно соотноситься между собой. Вы можете не использовать долгосрочные астро-циклы, если вам не хватает глубины котировок. В NN эти циклы блокируются автоматически. Я писал об этом здесь «Be aware of cycles period (Помните о периоде циклов)»: http://www.timingsolution.com/TS/Study/first/