Модуль Neural Net: вкладка Tuning, новые пояснения автора
От автора программы:
В новых версиях Neural Net появилась новая вкладка под названием: Tuning, с опциональными 3 периодами. Как с этим работать?
Пояснения уже были вот в этом посте: Модуль Neural Net: вкладка Tuning (активные и неактивные события в нейросети), но похоже, вопрос требует уточнения.
В целом, это вопрос о риске, который вы готовы принять.
Предположим, у нас есть годовая история котировок с мая 2020 года по май 2021 года; вопрос в том, можем ли мы спрогнозировать по ним динамику цен на сентябрь 2021 года?
Да, мы можем попробовать использовать эти годовые котировки для прогнозирования цен на сентябрь 2021 года (опираясь на данные сентября 2020 года), но, думается, это слишком рискованный вариант. Тем не менее, эта возможность у вас есть, и это будет первый вариант настроек в данной вкладке:
Имея двухлетнюю историю котировок, мы можем использовать уже два ценовых отрезка - сентября 2020 года и сентября 2019 года; это вселяет в нас уверенность уверенность, но все еще слишком рискованно. Это второй вариант:
Я рекомендую использовать как минимум три периода в своих прогнозах, это третий вариант. Иначе говоря, здесь таких периодов как минимум три, но их может быть гораздо больше (неограниченно).
Отсутствие какого-либо лимита в данном модуле (no limit) означало бы, что мы пытаемся сделать прогноз на ценовой истории глубиной всего за 6 месяцев. То есть мы пытаемся сделать прогноз на сентябрь 2021 года вообще без сентябрьских цен за прошлые года, это просто невозможно. В этом случае основную роль в прогнозе играют случайные значения и догадки; Timing Solution не об этом.
Кстати, этот вариант:
означает КАК МИНИМУМ 1 период (или один год котировок), т.е. он будет охватывать 1, 2, 3… периода. Так что этот вариант означает, фактически, без ограничений. Но у нас должно быть хотя что-то для того, чтобы начать анализ, хотя бы один год глубины котировок - это просто здравый смысл, а также математическая необходимость.
И наконец, если хотите, использовать нефильтрованные события (вообще нет никаких фильтров), то просто установите параметр минимального значения на ноль (по умолчанию здесь стоит 5):
Но опять же, это риск - вы пытаетесь использовать события, у которых нет связи с ценой. Программа не оптимизирует эти события просто потому, что нет истории котировок, связанных с этими событиями. В результате у нас есть Хаос, это может работать так: добавили немного новых котировок => все сильно изменилось, рандомизировали нейросеть (сбросили обучение на ноль) => все сильно изменилось.
На английском:
This is question about risk that you can accept.
Suppose we have one year of price history since May 2020 till May 2021, the question is: can we forecast price movement for Sep 2021?
We can try using price chart for Sep 2020, but this is too risky. This is first option in NN:
Having two years of price history we can use two pieces of chart Sep 2020 and Sep 2019, it gives us come confidence but it is still too risky. This is second option:
I recommend to use three years at least, this is third option.
No limit means that we are asking to make forecast having only 6 months of price history as an example. In other words we trying to make forecast for Sep 2021 without September price at all, this is simply impossible. In this case random values play the main role, this is guessing and TS not about that.
BTW, this option
means 1 period AT LEAST, i.e. it will cover 1, 2, 3 … periods. So this option means no limit. But we need to have at least one full period, this is just a common sense as well as mathematical necessity.
in NN there is option No filter now.
If you want to use non filtered events also set min occurrence to zero:
But once again this is risk, you trying to use events not touched by price, price do not optimize these events simply because not price history. As a result we have Chaos, it can work this way: add a bit new price history => everything changed a lot, randomize nn => everything changed a lot.