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방법 / 구매 구매 방법 외환에서 판매 / 정지 손실을 설정하고보기의 기술적 관점에서 외환에 판매 구매할 때 이익을 설정하는 방법 외환에 판매하는, 당신이 사용하는 거래 플랫폼에 따라 달라집니다. 모든 외환 브로커는 기꺼이 당신에게 외환 거래 플랫폼 설명서를 제공하거나 요청에 따라 구매 / 판매 주문, 이익 목표와 종료를 설정하는 단계를 안내 할 수있을 것입니다. METATRADER4 - 예를 들어, s는 하나의 가장 인기있는 거래 플랫폼에서 기본 순서 설정 단계를 검토 할 수 있습니다. 가격 차트에서 - 마우스 오른쪽을 클릭합니다. 무역, 새로운 순서로 이동합니다. 당신은 주문 사양에 새 창을 제공합니다. 기호 - 당신이 무역이 당신에 대하여가는 경우에 중지 할 가격을 둘 필요가 - 얼마나 많은 많은 당신이 정지 손실을 구입 할 것이다 - 당신이 볼륨을 거래 할 것이다 통화입니다. 이익을 - 당신의 이익 목표를. 코멘트 - 비워 둡니다. 유형 - 즉시 실행으로 둡니다. 그런 다음 두 개의 버튼이 있습니다 주문 및 판매. 이 중 하나를 누르십시오. 승인. 새 무역 열려 있습니다. 당신은 당신의 차트를 볼 수있을 것이며, 또한이 차트 아래에있는 메뉴 전시회를 확인할 수 있습니다. 지금이 무역에 마우스 오른쪽 클릭을하려고하면 수정하거나 거래 환경 설정을 변경할 수있을 것이다 주문을 삭제하는 옵션을 제공합니다. 업자가 가장 낮은 구입하여 거래를 시작 무엇 경우 초보자 1. 외환은, SAY, 환율 LETS 그가 무슨 뜻인지 하루의 끝에서 성공적인 OR NOT으로 간주됩니다 하루의 끝에서이 위치에 STOPS IS (높은 LEVER 속도로 판매하는 IE) 이익을 REALISE하기 위해 다른 사람에 의해 폐쇄 따라야 할 본 위치를 /거나 본 그는, SAY (ANOTHER DAY NEXT를 다른 위치로 만드는 것 경우 자체적하여 작업을 완료입니다 내 질문은 바보 경우, 나는 아직 물론,) 가장 좋은 것은 재생하기 시작하지 않은 미안 DAY) SO 사전에보다 높은 환율 고맙습니다 AT 판매하여 HIS 전날 S의 위치를 완료하는 데 (외환 데모 계정을 얻을하고 주문이 작동하는 방법을 참조하십시오. 당신이 질문을 집결지하지만 이후, 의이 대답 할 수 있습니다. 당신이 어떤 가격에 구입하면, 당신은 너무 주문 순서라고했습니다. 이것은 당신이 지금 예를 유로를 들어, 구입 통화를 개최 것을 의미한다. 낮에는 통화의 가치가 상승하거나 떨어질 것이다. 당신이 획득했습니다 이익을 실현하기 위해, 당신은 당신의 구입 순서를 닫습니다 필요가 거라고. 무역 플랫폼 단순히 닫기 순서로 표시하거나 실제로 어떻게됩니까, 당신은 당신이 그것을 유지하는 동안은 생산 변화를 활용, 이전에 구입 한 통화를 판매하는 무역 등을 닫습니다됩니다. 그것은, 그래서 몇 시간, 몇 분, 일주일, 한 달에 하루가 될 수 있습니다. 외환 초보자 내가 전에이 질문을했지만 나는 질문의 건설이 날 수 없습니다 이해되어야했다 생각합니다. 다시 한번 내가 설정할 수있는 방법을 알고 싶어요하십시오 : 유형 (제한을 구입하거나 정지를 구입), 및 가격에서 이익을 가지고, 손실을 중지합니다. 이러한 모든 기본 analysis. Please 나 지식의 갭이 proplem를 해결하는 데 도움이 무역 보류중인 주문을 기입 할 것입니다. 어제 나는 80 핍까지있어 무역을 배치하지만 때문에 거래를 종료 할 수있는 더의 어려움, 나는 주사위를 잃고 심지어 TP없이 일부 losses. Trading했다 및 SL은 브레이크없는 자동차와 같다. 도와주세요. 라이오넬 D. L (나이지리아) 정지 손실을 설정하는 정확한 단계는 사용하는 거래 플랫폼에 따라 달라집니다 이익 등을. 일반적으로는 시장 질서 또는 제한의 순서를 정지 손실을 설정하고 무역을 열 요청할 때 순간 동안 이익 주문을 할 수있는 옵션이 있습니다. 새로운 주문 창에서 당신은 중지 및 이익 입력하는 필드를 볼 수 있어야합니다. 당신이 새로운 주문을 때 시간 동안 중지 및 이익 목표를 설정하지 않도록 선택하는 경우, 당신은 항상 기존의 순서를 편집 할 수있는 옵션이 있습니다. 일반적으로 계정에 기존 무역 라인에 오른쪽 마우스 클릭을 수행하여 당신은 순서를 편집 할 초대하는 메뉴 옵션을 볼 수 있습니다. 마지막으로, 당신은 항상 지금 세 번째 여기에 거래를 종료하는 옵션을 선택하고 모든 시간을. 이것은 또한 차트에서 열린 무역에 어느 클릭하여 수행 (플랫폼이 지원하는 경우 거래 차트를 형성) 또는 무역 디스플레이 / 계정 창에서됩니다. 참고 : 대부분의 경우 t 시장 질서를 (예를 들어, 수동 지금 여기) 당신이 주말에 그것을 할 오면 사용하여 거래를 닫을 수 원, 정확합니다 : 5 금요일 오후 오후 5시 일요일. 4 번째 옵션에서 전화로 브로커를 호출하고 거래를 종료하도록 요청합니다. 또한 외환 브로커는 항상 당신에게 그들의 거래 플랫폼을 사용하고 / 닫기 명령을 설정하는 방법을 단계별로 설명을 제공 할 수 있습니다. 내가 구매 또는 판매 PLS 도움말을 배치 오른쪽 때 잘 모릅니다 초보자를위한 외환. 통화 거래는 투기 시장이다. 당신은 통화가 싼 경우 구입하고자하고 더 비싼 될 때 다음을 판매하고 있습니다. 예를 들어, EUR / USD 쌍 (당신이 미국 달러 EUR 구매) 구입, 상인은 않는 경우, 그들은 다시 판매하고 대가로 더 많은 달러를받을 수 있기 때문에 EUR이 값 상승 할 전망이다. 첫째, 좋은 구매 및 판매 기회를 찾을 수있는 통화 쌍의 무료 실시간 차트를 여는 곳의 주제에. 간단하게 살펴보고 다음 가능한 움직임을 예측하려고합니다. 이것은 당신이 종료하게하고 당신이 평가 방법은 시장 예측 뒤에 서 무엇을 배우고 싶은 경우에, 당신은 모든 구매 및 판매하는 방법과시기에 관한 외환의 종료 세계를 가지고했습니다. 당신이 찾을 수있는 모든 것을 읽어보십시오. - 11시 39분 목에 kumba에 의해 제출 외환 차트 책 / 2009년 11월 19일 :에서 시작합니다. 21시 13분 - 화에 이반에 의해 2011년 2월 8일를 제출했다. 안녕하세요, 시장 외환에 새로운 오전 그래서 naturaly 나는 질문의 질량을 가지고 있지만 당연히 나는 단지 몇 :)을 설정합니다. 1. 나는 항상 중지 및 제한을 사용해야합니다. 방법 2. 얼마나 내가 내 마진 4. 어떻게해야 큰 100EUR 예금으로 시작하는 경우가 괜찮는 4.01 s의 경우 공용 폴더를 취할받은 위치를 닫 위치 (3)를 닫습니다 기다려야하는 것이 더 안전하다 (5) 내 무역이 나에 반하는 경우. 때를 막을 수있는 가장 좋은 시간이다. 나는 그것에게 그것의 발에 돌아가 다시 상승하기 시작할 수있는 기회를 제공한다. PIPS 7 촛대를 무엇 때문에 큰 위험 6. 내가 잘 8. 그들을 연구가 있습니까 어떤 수익성 전략을 또는 그것은 단지 우리 자신의 기대를 주문에 따라 기반으로하며 spectulative 기능을 사전에 대단히 감사해야한다는 것입니다. 10시 41분 - 이반은 목에 초급 상인에 의해 2011년 6월 9일를 제출. 필자는 외환에 20 달러를 잃었다. 하지만 난 다시 복수를위한 것입니다. 10시 22분 - 흠, 일에 초보 상인에 의해 2011년 6월 26일를 제출. 10시 13분 - 토에 초급 상인, 2011년 7월 30일에 의해 제출. 내 동생은 좋은 소식은 내가 삼천오백 달러를 잃어버린 후 수년에 걸쳐 외환 거래의 권한을가했다고한다. 먼저 작은 질문에 대답합니다. EUR / USD를 당신이 달러를 구입하고 통화 쌍의 경우, 이 쌍을 판매 할 예정이다. 통화 쌍의 배열은 USD / CAD이며 달러를 구입하려는 경우, 그들에게 당신은 한 켤레를 구입합니다. 그것은 모든 통화가 배열에 처음 오는에 따라 달라집니다. 구매 또는 판매하는 경우에, 나는 모든 지표를 속이는 의미가 있음을 알려야합니다. 어떤 브로커는 당신이 이제까지 상관없이 외환에 손실을 한 푼도하지 않습니다 싶어. 당신이 살 심지어 거래 시스템은 어느 누구도 나를 제외하고, 무역과 이익을하는 방법을 알려줍니다 seller. 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MT4는 자신의 그림을 나에게 강요하는 경향이있다. 설명은 무엇입니까. 나는 데모 계정입니다. 피터 - 우간다. 17시 39분 - 목에 초급 상인, 2011년 9월 29일에 의해 제출. 얼마나 오래하는 마지막 말 시장 거래를하지 난 오늘 유로 / USD를 판매하고 있습니다. 순서는 서서하는 시간을 일, 주, 나는 CNBC 데모 계정에 거래되고있어 주기적으로 내 위치가 만료되는 것처럼, 사라, 아직 내가 유로 / USD 판매하는 경우 나, 이 용어는 또한 무엇인지 찾을 수 있으며이 만료 영원히 현재 23시 43분 - 몇 가지 방법은, 월에 초급 상인, 10/24/2011에 의해 제출 내 이익 / 손실 실현이 효과적으로 가깝습니다. 어떻게 정지 손실을 계산하면 도움이 높게 평가 될 것이다 통화를 거래 할 때 이익을 않습니다. 신경망 신경 네트워크에 대한 10 오해는 기계 학습 알고리즘의 가장 인기있는 강력한 클래스 중 하나입니다. 양적 금융에 신경 네트워크는 종종 독점 지표, 알고리즘 트레이딩, 증권 분류 및 신용 리스크 모델링을 구성, 시계열 예측에 사용됩니다. 또한 프로세스 모델 및 가격 유도체 확률을 구축하는 데 사용되어왔다. 유용성 신경망에도 불구하고 성능이 변덕 때문에 나쁜 평판을 가지고하는 경향이있다. 내 생각에 이것은 가난한 네트워크 설계 방법 신경망 작업에 대한 오해로 인해 기인 할 수있다. 이 문서에서는 이러한 오해에 대해 설명합니다. 1. 신경 네트워크는 인간의 뇌는 우리 시대의 위대한 신비 중 하나이며 과학자가 작동 정확히 방법에 대한 합의에 도달하지 않은 인간 두뇌의 모델이 없습니다. 뇌의 두 이론 즉 할머니 셀 이론 및 분산 표현론 존재한다. 제 이론 개별 뉴런 높은 정보 용량 및 할머니 또는 제니퍼 애니스톤 복잡한 개념을 표현할 수 있다고 주장한다. 두 번째 이론은 신경 세포는 신경 세포가 훨씬 더 간단하고 복잡한 객체의 표현이 많은 뉴런에 분산되어 있음을 주장한다. 인공 신경망은 느슨하게 두 번째 이론에 의해 영감을. 내가 생물학적 뉴런은 훨씬 더 복잡 인공 뉴런보다 생각 때문에 나는 현재의 세대 신경망이 지각 할 수없는 생각하는 이유를 한 가지 이유 (지능에 다른 개념)입니다. 뇌와 신경망 사이의 또 다른 큰 차이점은 크기와 조직입니다. 인간의 뇌는 신경 네트워크보다 더 많은 뉴런과 시냅스를 포함하고 자기 조직 및 적응이다. 신경 네트워크는 비교하여 아키텍처에 따라 구성됩니다. 신경 네트워크는 훨씬 더 밀접하게 정렬 된 네트워크보다 그래프를 닮은 뇌와 같은 의미에서의 자기 조직화되지 않습니다. 뇌의 일부 매우 흥미로운 뷰와 예술 뇌 기술을 상상의 상태로 만들었습니다. 자세한 내용은 이미지를 클릭하십시오. 그래서 그것을 이런 식으로 무엇을 생각 의미 않습니다 신경망은 베이징 올림픽 경기장이 새의 둥지에서 영감을하는 것과 같은 방법으로 뇌에 의해 영감이다. 즉, 올림픽 경기장 조류의 둥지-A는 것을 의미하지 않는다, 그것은 새 둥지의 일부 요소는 경기장의 디자인에 존재하는 것을 의미한다. 즉, 뇌의 요소는 신경 네트워크의 설계에 존재하지만, 그들은 훨씬 덜 유사한 생각만큼이다. 사실 신경 네트워크는 더 밀접하게 같은 인간의 두뇌보다 커브 피팅 및 회귀 분석과 같은 통계 방법 관련이 있습니다. 양적 금융의 맥락에서 나는 무엇인가는 뇌에서 영감을 말할 멋진 소리로 들리 겠지만 반면 있기 때문에, 이 사항이 비현실적인 기대 또는 공포를 초래할 수 있다는 것을 기억하는 것이 중요하다 생각합니다. 더 많은 정보 없음 인공 지능이 실존 적 위협이되지 않습니다를 참조하십시오. 커브 피팅의 예는 함수 근사라고도. 신경 네트워크는 자주 복잡한 수학 함수를 근사하는 데 사용됩니다. 2. 신경 네트워크는 t에게 신경 네트워크는 상호 연결된 노드의 층으로 구성되어 통계의 약한 형태를 때로 믿을 수. 각각의 노드는 퍼셉트론 즈 (Perceptrons)라고하고, 다중 선형 회귀 분석과 유사합니다. 다중 선형 회귀와 퍼셉트론 차이점은 퍼셉트론은 비선형하지 않을 수도 활성화 함수로 다수의 선형 회귀에 의해 생성 된 신호를 공급한다는 것이다. 다중 계층 퍼셉트론에서 (MLP) 퍼셉트론 즈 (Perceptrons)는 층으로 배치되고, 층이 다른 서로 연결되어있다. MLP에, 즉 층에서의 세 가지 유형의 입력 층, 은닉층 (들), 출력 층이있다. 입력 층은 입력 패턴을 수신하고 상기 출력 분류 레이어 또는 그 입력 패턴을 매핑 할 수있는 출력 신호의리스트를 포함 할 수있다. 신경망의 오류가 최소화 될 때까지 숨겨진 층은 그 입력에 가중치를 조정합니다. 이것의 한 해석 숨겨진 레이어 출력에 대하여 예측 능력을 가진 입력 데이터의 현저한 특징을 추출한다는 것이다. 매핑 입력. 하는 퍼셉트론은 입력 벡터를 수신하고 출력한다. 속성에 구성된. 입력이 벡터는 입력 패턴이라고한다. 이러한 입력은, 그 퍼셉트론에 속하는 가중치 벡터에 따라 가중된다. 다중 선형 회귀의 맥락에서 이러한 회귀 공동 efficients 또는 베타들로 생각 될 수있다. 순 입력 신호. 퍼셉트론 보통 입력 패턴과 가중치의 합 생성물이다. 위한 합 생성물을 사용하여 신경 합산 유닛이라고한다. 순 입력 신호는, 마이너스 바이어스이어서 어떤 활성화 함수로 공급된다. 정품 인증 기능은 일반적으로 단조 (이 문서에 추가에 설명) 중 하나 또는 사이에 경계하는 기능을 증가하고있다. 활성화 함수는 선형 또는 비선형 일 수있다. 신경 네트워크에서 사용되는 일부 인기있는 정품 인증 기능은 간단한 신경 네트워크는 출력에 입력을 매핑 한 신경 세포가 하나, 다음과 같습니다. , 패턴을 감안할 때. 이 네트워크의 목적은, 출력 신호의 오차를 최소화하는 것이다. 어떤 주어진 훈련 패턴은 알려진 목표 값에 대해. 신경 세포 -1에 매핑되어 있지만, 경우 (4)가 될 것이다 뉴런, 합계 제곱 거리를 측정 한 예를 들어, 그것은, 한 후 오류로 매핑. 퍼셉트론 즈 (Perceptrons)이 층으로 구성되어 위와 같이 이미지에 표시 레이어링. 입력 후라는 첫 번째 층 또는 퍼셉트론 즈 (Perceptrons)는, 패턴을받습니다. 트레이닝 세트. 마지막 층은 그 패턴에 대한 예상 출력에 매핑합니다. 이것의 예는 패턴 보안 및 분류 될 수있는 잠재적 인 출력에 관한 다양한 기술 지표에 대한 양의 목록 일 수 있다는 것이다. 숨겨진 층은 다른 층에서 출력을 입력하고있는 출력이 또 다른 층에 입력을 형성로받는 것입니다. 그래서 한 해석들이 출력에 대한 예측 능력을 가지고있는 입력 데이터의 두드러진 특징을 추출한다는 것이다 숨겨진 층 무엇을해야합니까. 이는 호출 특징 추출 및 방법으로는 주성분 분석으로 통계 기법과 유사한 기능을 수행한다. 딥 신경망 숨겨진 레이어의 수가 많은 데이터의 더 깊은 피쳐를 추출 할 수있다. 최근 깊은 신경망 화상 인식 문제를 특히 잘 수행 하였다. 화상 인식의 맥락에서 피쳐 추출의 도면은 다음과 같다, 나는 (overfitting의 명백한 위험에 더하여) 거래에 대한 깊은 신경망 사용 직면하는 문제들 중 하나는 뉴럴 네트워크로 입력 있음이라고 생각 거의 항상 크게 입력이 어느 정도 기능에 이미 있기 때문에 몇 가지 기능이 실제로 추출있을 수 있음을 의미하는 전처리. 이전 신경망의 목표 된 바와 같이 규칙을 학습하면, 몇몇 에러 측정을 최소화하는 것이다. 이 메트릭은 이상치에 민감하고 금융 시장의 상황에서 오류를 추적보다 적합 할 수 있지만 오류의 가장 일반적인 측정 합 제곱 오류입니다. 합은 네트워크의 목적은 우리가 신경망의 가중치를 조정하는 최적화 알고리즘을 사용하여 최소화 할 수 있음을 감안할 때, 오류 (SSE)를 제곱. 다른 잠재적으로 더 최적화 알고리즘이 사용될 수 있지만, 신경망의 가장 일반적인 학습 알고리즘 그래디언트 디센트 알고리즘이다. 그라디언트 강하 뉴럴 네트워크의 각 층에 대한 가중치에 대하여 에러의 편미분을 계산하고 (우리는 신경 네트워크의 에러를 최소화 할 때문에) 그 기울기는 반대 방향으로 이동하여 작동한다. 오류를 최소화함으로써 우리의 샘플 뉴럴 네트워크의 성능을 최대화. 주어진다 신경망의 가중치 ()에 대한 업데이트 규칙은 수학적으로 표현하면, 여기서 뉴럴 네트워크 수렴 얼마나 빠르게 또는 느리게 조절 학습 속도이다. 이것은 패턴의 순 입력 신호에 대한 편미분의 계산은 다른 최적화 알고리즘이 사용될 수있는 이유 중 하나 인 임의의 불연속적인 활성 기능에 문제를 나타낸다 가치 뿐이다. 학습 속도의 선택은 뉴럴 네트워크의 성능에 큰 영향을 미친다. 교육에 변화를 많이 될 수 있습니다 높은 값 반면 매우 느린 수렴 될 수 있습니다에 대한 작은 값. 내가 시간에 만난 통계 중 일부는 무엇을 믿는에도 불구하고 요약, 신경 네트워크는 게으른 분석에 대한 통계 단지 약한 형태 (I 실제로 전에이 말되었고, 그것은 아주 재미 있었다) 신경망 고체 통계의 추상화를 나타낼 수 없습니다 수백 년을 거슬러 기술. 신경망 뒤에 통계의 환상적인 설명은 내가이 장을 읽어 보시기 바랍니다. 그게 내가 어떤 실무자가 먼저 문제의 본질을 이해하기 위해 시간을내어없이 신경 네트워크가 적절한 선택인지 여부 문제에서 발생 될 수있는 블랙 박스로 신경망을 치료하기 위해 좋아하는 것을 동의했다졌습니다. 이러한 예는 거래 시장 신경망을 사용하면서도 동적 신경망은 입력 패턴의 분포는 시간의 경과에 고정 유지되어지지된다. 이 여기에 자세히 설명되어있다. 지금까지 많은 구조까지 올 3. 신경 네트워크는 우리는 단지 가장 간단한 신경 네트워크 아키텍처, 즉 다층 퍼셉트론을 논의했다. 다양한 뉴럴 네트워크 아키텍처 (너무 많은 여기 언급) 및 뉴럴 네트워크의 성능의 구조와 가중치의 함수가있다. 기계 학습 분야에서 많은 현대의 발전은 퍼셉트론 즈 (Perceptrons) 및 최적화 알고리즘은 이러한 구성 요소가 함께 맞는 방법에 대한 창조적 인에서가 아니라 작동하지만 방법을 다시 생각에서 오지 않습니다. 나는 시간이 지남에 개발 된 매우 재미 있고 창조적 인 신경 네트워크 아키텍처에 대해 설명 아래, 재발 성 신경 회로망은 - 일부 또는 모든 연결은 루프를 피드백 의미 거꾸로 흐르는 네트워크에 존재합니다. 이러한 네트워크는 시계열 데이터에 더 잘 수행 할 것으로 생각된다. 이와 같이, 그것들은 금융 시장 상황에 특히 관련이있다. 자세한 내용은 여기라는 제목의 환상적인 문서, 재발 깊은 신경 네트워크의 불합리한 성능에 대한 링크입니다. 이 그림은 세 가지 인기있는 재발 성 신경 네트워크 아키텍처, 즉 엘만 신경망, 요르단 신경 네트워크 및 홉 필드 단층 신경망을 보여줍니다. 더 최근 관심 재발 뉴럴 네트워크 아키텍처는 신경 튜링 기계이다. 이 네트워크는 메모리 재발 뉴럴 네트워크 아키텍처를 결합한다. 이들 신경망이 완료 튜링 것을 표시 및 정렬 알고리즘 및 기타 컴퓨팅 작업을 배울 수 있었다되었습니다. 볼츠만 신경망 - 첫번째로 완벽하게 연결된 신경 네트워크 중 하나는 볼츠만 기계 a. k.a 볼츠만 신경망이었다. 이러한 네트워크는 내부 표현을 학습하고 매우 어려운 combinatoric 문제를 해결할 수있는 첫 번째 네트워크했다. 볼츠만 머신 중 하나 해석 홉 필드가 재발 성 뉴럴 네트워크의 몬테카를로 버전이라는 것이다. 그럼에도 불구하고, 신경 네트워크는 훈련을하는 것은 매우 어려울 수 있지만 제약이 때 기존의 신경망보다 더 효율적으로 증명할 수 있습니다. 볼츠만 머신에서 가장 인기있는 제약 조건은 숨겨진 뉴런 사이의 직접 연결을 허용하는 것입니다. 이 특별한 구조는 제한된 볼츠만 기계라고합니다. 이는 깊은 Botlzmann 기계에 사용됩니다. 이 그림은 서로 다른 노드 사이의 연결과 다른 볼츠만 기계가 상당히 깊은 신경망 (상기 네트워크의 오른쪽 그래프)를 신경망의 결과에 영향을 미칠 수있는 방법을 보여줍니다 - 여러 숨겨진 레이어 신경망이 있습니다. 깊은 신경망으로 인해 이미지와 음성 인식 문제에서의 독보적 인 성공에 최근 몇 년 동안 매우 인기를 끌고있다. 깊은 뉴럴 네트워크 아키텍처의 수는 매우 빠르게 성장하고 있지만, 가장 대중적인 아키텍처의 일부는 깊은 믿음 네트워크를 포함한다. 길쌈 신경망. 깊은 제한 볼츠만 기계, 자동 인코더, 그리고 더 많은 쌓여있다. 특히 비 정지하고있는 금융 시장의 문맥 깊은 신경망 가장 큰 문제 중 하나는 overfitting된다. 더 자세한 정보는 딥 러닝을 참조하십시오. 이 그림은 여러 개의 숨겨진 레이어로 구성되어 깊은 신경망을 보여줍니다. 적응 신경망 - 동시에 적응 학습 동안 그 구조를 최적화 신경망이다. 이것은 하나가 아키텍처 (더 숨겨진 뉴런을 추가)을 성장 또는 (불필요한 숨겨진 뉴런을 치기)을 축소하여 수행됩니다. 나는 시장이 아닌 고정이기 때문에 적응 신경망 금융 시장에 가장 적합한 있다고 생각합니다. 내가 말할이 강화 또는 시장 역학에 따라 시간이지나면서 약해질 수있다 신경망에 의해 추출 된 특징 때문이다. 이것의 의미는 과거에 최적으로 작동하는 구조는 현재 최적으로 작동하도록 변경 될 필요가 있다는 것이다. 이 다이어그램은 적응 뉴럴 네트워크 구조의 두 가지 유형을 보여준다. 왼쪽 이미지는 캐스케이드 신경망이고, 오른쪽 그림은 자기 조직화지도이다. 방사형 기저 네트워크 - 아니지만 perceptron은과 연결 감지 아키텍처의 다른 형태는, 방사형 기저 함수는이 실제 출력이 특정 지점까지의 거리에 따라 함수 값 때문에, 그 활성화 함수로 방사 기저 함수를 사용한다. 가장 일반적으로 사용되는 방사 기저 함수는 가우시안 분포이다. 방사형 기저 함수가 더욱 복잡한 형태를 취할 수 있기 때문에, 원래 함수 보간을 수행하기 위해 사용되었다. 이와 같이, 방사 기저 함수 신경망은 훨씬 더 높은 정보 용량을 가질 수있다. 방사형 기저 함수는 또한 서포트 벡터 머신 커널에서 이용된다. 이 다이어그램은 커브 피팅이 요약 방사 기저 함수를 사용하여 수행하는 방법을 보여주는, 뉴럴 네트워크 아키텍처 수백 존재 한 뉴럴 네트워크의 성능은 서로 상당히 우수 할 수있다. 이러한 정량적 분석은 신경 네트워크를 사용하여 관심으로해야 아마 여러 신경 네트워크 아키텍처를 테스트하고 투자 성과를 극대화하기 위해 앙상블 함께 자신의 출력을 결합하는 것이 좋습니다. 내 기사를 읽어 보시기 바랍니다, 귀하의 모든 모델은 모델 위험의 7 근원은 잘못이다. 많은 문제가 여전히 적용되기 때문에 거래에 대한 신경망을 사용하기 전에. 4. 크기 문제지만 더 큰 ISN의 t는 항상 더 나은 사람이 다음 방법 크고 작은 신경망이 있어야 할 결정해야 아키텍처를 선택한 데. 얼마나 많은 입력 거기 (우리는 깊은 신경 네트워크를 사용하는 경우) 얼마나 많은 출력 뉴런이 질문이 중요한 이유 필수입니다 사용해야합니다 얼마나 많은 숨겨진 레이어를 사용해야합니다 얼마나 많은 숨겨진 뉴런 신경 네트워크 인 경우 때문에 너무 큰 (너무 작은) 신경망 수 잠재적으로 overfit (underfit) 네트워크가 샘플에서 잘 일반화하지 않을 것을 의미 데이터. 입력은 입력의 개수, 수량 및 이용 가능한 데이터의 품질이, 그리고 아마도 몇몇 창의력을 해결되는 문제에 따라 사용되어야하는 어느. 입력은 단순히 우리가 종속 변수가 예상되는 동안 일부 예측 능력을 믿습니다 변수입니다. 문제에 대한 입력이 불분명 한 경우에, 당신은 체계적으로 상관 관계 및 잠재적 독립 변수와 종속 변수 사이의 상호 상관보고에 포함되어야하는 변수를 확인할 수 있습니다. 이 방법은 문서에 자세히 설명되어 있습니다, 실질 GDP 성장 드라이브 어떤 입력 변수를 선택할 수의 상관 관계를 이용하여 두 가지 문제가 있습니다. 당신이 선형 상관 관계 메트릭을 사용하는 경우 첫째, 당신은 실수로 유용한 변수를 제외 할 수 있습니다. 둘째로, 두 개의 비교적 상관 변수는 잠재적으로 강력한 상관 변수를 생성하기 위해 결합 될 수있다. 당신이 고립 변수를 보면 당신은이 기회를 놓칠 수 있습니다. 두 번째 문제를 해결하려면 입력 유용한 고유 벡터 (변수들의 선형 결합)을 추출하기 위해 주성분 분석을 사용할 수있다. 즉, 이 문제는 고유 벡터 잘 일반화되지 않을 수 있으며 또한 입력 패턴의 분포가 고정되어 있다는 가정 인 방법. 변수를 선택하는 또 다른 문제는, 다중 공선이다. 두 독립 변수의 이상이 높은 상관 관계를 모델로 공급 될 때 다중 공선이다. 회귀 모델의 맥락에서이 회귀 공동 efficients 모델 또는 데이터의 작은 변화에 응답하여 불규칙적으로 변화시킬 수있다. 신경망과 회귀 모델 나는이 또한 신경 네트워크에 문제가 의심되는 유사하다는 것을 감안할 때. 마지막으로, 하지만 적어도, 선택 변수가 생략 된 변수 될 때 편견을 도입 할 수있다 하나의 통계에 편차. 모델은 하나 이상의 인과 중요한 변수를 남긴다하는 생성시 생략 가변 바이어스가 발생한다. 모델이 잘못 이상 또는 가중치가 이러한 변수에 너무 커질 수 또는 SSE가 클 것, 즉 다른 변수 중 하나의 효과를 과소 평가하여 누락 된 변수를 보정 할 때 바이어스가 생성됩니다. 얼마나 많은 숨겨진 뉴런 나는 숨겨진 단위의 최적의 수는 문제가 특정 사용해야합니다. overfitting이됩니다의 엄지 손가락의 일반적인 규칙은 더 숨겨진 유닛이 더 가능성이 위험에 사용 된 즉, 말했다. Overfitting 신경망 데이터의 기본 통계적 특성 학습하지 않는 경우이지만, 오히려 패턴들이 포함 할 수있는 잡음을 기억한다. 이것은하지만 제대로 샘플 중 샘플에서 잘 수행 신경망을 초래한다. 우리가 overfitting 피할 수있는 방법을 따라서 산업, 즉 초기 정지 및 정규화에 사용되는 두 개의 인기있는 방법이 있습니다 다음 내 개인 좋아하는 접근 방식, 글로벌 검색이, 조기 정지는 기본 트레이닝 세트 및 유효성 검증 집합으로 설정하여 훈련을 분할 포함한다. 검증 집합 뉴럴 네트워크의 성능이 저하되기 시작 때까지 대신 고정 된 횟수의 반복을 위해 신경망을 트레이닝, 그 후 훈련. 기본적으로 이는 가능한 모든 파라미터를 사용하여 신경망을 방지하고 단순히 보는 모든 패턴을 기억하는 능력이 제한이야. 오른쪽 이미지는 신경망 (a 및 b) 두 전위 정류소를 나타낸다. 아래의 이미지 성능을 나타내고, 위에 피팅 A 또는 B에서 정지 할 때 신경망, 정규화 (regularization)는 복잡한 구조를 사용하기위한 신경망 불리. 이러한 접근 방식은 복잡성 신경망 가중치의 크기에 의해 측정된다. 정규화는 가중치의 크기에 따라 대물 제곱 오차 함수를 합계 용어를 추가함으로써 이루어진다. 이것은 본질적 뉴럴 네트워크를 만드는 종래의 뉴럴 네트워크의 가중치의 수이며가 근사 된 함수는 매끄럽다 생각 첨가하는 것과 같다. 파라미터 및 뉴럴 네트워크를 통해 또는 데이터 underfits되는 정도를 제어한다. 과에 대한 좋은 값은 베이지안 분석 및 최적화를 사용하여 유도 될 수있다. 이것은, 그리고 상기 방법이 뛰어난 장에서 훨씬 더 상세히 설명한다. 지금까지 가장 많은 계산하여도 나의 마음에 드는 기술은 글로벌 검색입니다. 이 방식에서 검색 알고리즘은 다른 뉴럴 네트워크 아키텍처를 시도하고 근사 최적의 선택에 도달하기 위해 이용된다. 이것은 대부분의 경우이 문서에서에 더 논의 유전자 알고리즘을 사용하여 수행됩니다. 무엇이 출력 신경 네트워크는 회귀 또는 분류 중 하나를 사용할 수 있습니다. 회귀 모델에서 하나의 값을 하나의 출력 뉴런이 필요하다는 것을 의미 실수의 세트로 매핑 될 수있는 출력된다. 분류 모델에서 출력 뉴런은 패턴이 속할 수있는에 각 잠재적 클래스가 필요합니다. 클래스는 자기 조직지도 알 수없는 자율 신경 네트워크 기술을 경우 사용되어야한다. 결론적으로, 가장 좋은 방법은 Ockhams 면도기를 수행하는 것입니다. 오컴의 면도날은 동일한 성능의 두 가지 모델, 적은 무료 매개 변수를 사용하여 모델이 더 일반화 것이라고 주장한다. 한편, 하나의 성능을 희생 지나치게 단순한 모델을 선택하지 않을 것이다. 마찬가지로, 하나는 신경 네트워크가 더 숨겨진 뉴런을 가지고 있으며, 어쩌면 숨겨진 레이어 만 있기 때문에 훨씬 간단하게 네트워크를 능가 할 것이라고 가정해서는 안된다. 불행하게도 너무 많은 중점은 대규모 네트워크에 배치되고, 너무 적은 강조가 좋은 디자인 의사 결정에 배치되는 것을 날 것으로 보인다. 신경 네트워크, 더 큰 ISN의 t 항상 더 나은의 경우. 엔티티가 필요 이상으로 곱하면 안됩니다 - 오캄 엔티티의 윌리엄 부적절 점으로 감소하지 않아야합니다 - 칼 멩거 5. 많은 훈련 알고리즘 신경망을 위해 존재 신경망의 학습 알고리즘은 일부까지 신경망의 가중치를 최적화하기 위해 시도 정지 조건이 충족되었습니다. 이 조건은 일반적으로 어느 네트워크의 오류 검증 집합 네트워크의 에러가 저하하기 시작하거나, 지정된 연산 예산이 소진되었을 때 트레이닝 세트에 정밀도의 허용 레벨에 도달 할 때. .
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