Нейронные сети и машинное обучение

Sergey Pavlov, а что значит «восстанавливать среднюю»?

SergeyJu, если отвлечься от трейдинга, то нейросеть это универсальный (в техническом плане) решатель двух задач: аппроксимация (регрессия) и классификация. При определенном взгляде это одно и то же, поскольку классификация строится над аппроксимацией. Восстановление зависимости (средней) это и есть аппроксимация. Нейросеть (почти любая) может аппроксимировать любой набор данных (доказано в теоремах Цыбенко, Горбаня, Колмогорова и пр.). Можно такую метафору использовать. Вот есть в математике разложение в ряд тейлора скажем. И любую функцию (дифференцируемую) можно в этот ряд разложить. Точно также нейросеть поступает с любым набором данных. По любому набору может восстановить любые выводы. Товарищ ELab примерно на это намекает, что это почти бессмысленная процедура применительно к трейдингу. Поток данных почти случаен, в нем почти нет зависимостей. Реально прогнозируемы движения в несколько дней на нашем рынке и локальные тиковые события. Всё что между ними может торговаться только по инсайду.

Sergey Pavlov, существует масса более прямых методов регрессии (аппроксимации). Более того, почти под любой вменяемый критерий качества аппроксимации можно построить в своем роде оптимальную численную оценку. 
И вот, собственно, главный вопрос, а какой критерий подходит нам. И перед ним я останавливаюсь, единственное, что мне приходит в голову — простая эмпирика, перебор методов. 

SergeyJu, перебор — да. Но в этом мы проиграем нейросети. Она при прочих равных переберет больше и качественнее. В чем мы можем опередить ИНС — понимание рынка, идея, логика. Например, если я понимаю, по каким причинам невозможны системы на ликвидных инструментах с временем удержания позиции 2-3 часа и средней сделкой хотя бы в 0,2%, то я не буду тратить на это время. Реальная торговля очень помогает в этом.

Sergey Pavlov, так и для НС нужен какой-никакой критерий качества. Как с этим — то быть?

SergeyJu, а в чем проблема? Если используете НС для торговли, то критерий качества один — приращение денег на счету. Если для аппроксимации данных и построения красивых кривых на истории — критериев тьма от известных и банальных до хитрых и авторских. Поставьте перед нейросетью осмысленную задачу и подходящие под эту задачу критерии. Желательно один критерий.

Sergey Pavlov,  может быть, что я Вас понял.

ELab, а краткосрочные? По мне так гораздо более предсказуемо.

Чёрный кот, а зачем тогда нейронная сеть? Я не просто спрашиваю — свой первый продукт с использованием нейронной сети написал 15 лет назад

ELab, хз, просто я ей ни разу не пользовался. Есть в дальних планах попробовать.

ELab, и как фамилия этого чувака?

SergeyJu, гугли теория неэффективного рынка. я хз на память этих ученых не помню

ELab, Вы что-то голословно утверждали  - Вам и гуглить.