Одно из главных свойств нейросетей – их обучаемость. При этом обучаемость означает, что нейросеть способна самостоятельно отследить ошибку и её исправить. В случае с простыми типами нейросетей – например, многослойный персептрон – о полностью самостоятельном обучении нейросети говорить, правда, не приходится.
«Быки» и «медведи» – самые активные участники рынка. Именно они больше всего влияют на то, куда пойдёт цена и как в целом будут развиваться события.
Однослойная нейронная сеть прямого распространения (персептрон) была первой моделью искусственной нейросети, которая появилась ещё в середине 20 века. Однослойность помогала в том, чтобы анализировать работу персептрона и узнавать его функции.
Открыть сделку на бирже и ждать, к какому результату она приведёт – не самый правильный подход для опытного трейдера. Намного более правильно – проводить грамотное управление сделкой.
2 комментария
Именно многослойные нейросети сегодня пользуются наибольшим спросом, потому что они позволяют выполнять такие функции и проводить такие вычисления, которые для однослойных сетей (персептронов) уже невозможны. Когда сегодня говорят о развитии нейросетей, почти во всех случаях имеются в виду многослойные сети.
Продолжаем публиковать результаты управления нагим счетом, на основе портфеля алгоритмов, собранного на QuantPro Platform. В ноябре наша эквити вновь обновила свои максимумы. Положительный результат торговли по итогам прошедшего месяца составил +3.83%, а доходность с начала 2017 года +13.37%.
Персептрон – это одна из самых первых и довольно примитивных моделей нейросети. Сразу стоит сказать, что персептроны сегодня почти не применяются в практических целях. Технологии шагнули далеко вперёд, поэтому для решения реальных задач в основном используются многослойные сети.
Оптимальное соотношение между доходностью и риском
