🚀 go-pugleaf

Si me gustaria que me mandaras esos programas, si crees que son
interesantes, son de codigo libre o solo tienes los ejecutables?

La diea que me dio To�o no me acabo de convencer. Hay muchos mas datos para
meter que eso, y tener esas salidas no me convence. Para empezar habr�a que
tener una parte de entradas num�ricas y otras de no num�ricas que actuar�an
como entradas de "temperatura". Adem'qs no basta con meter las cotizaciones
de cada dia. Es necesario meter indicadores (ex.media de los ultimos 8 dias)
y m�s cosas as�. Adem�s la arquitectura no estoy muy seguro de usar un
percetron multicapa u otra, hace falta definir el numero de unidades por
capa....

:-))

En fin, que hay que currarselo mazo.

Bueno, a ver si alegramos el grupoy conseguimos algo d trabajo hecho!!

Alguien tiene libros, papers... al respecto, en formato digital que me pueda
enviar??

Saludos

Sergio
"Strips" <strips@wanadoo.es> a �crit dans le message news:
9uol10$q2g$1@news.wanadoo.es...
>
> To�o <toramos@wanadoo.es> escribi� en el mensaje de noticias
> 9uj38l$rhf$1@news.wanadoo.es...
> > No te puedo ayudar directamente... pero  yo estaria interesado en algo
> > parecido, lo que pasa es que yo no tengo ni idea de redes neuronales....
> :-(
> >
> > Lo que si puedo es darte una idea de como plantear el problema, si lo
> pones
> > en practica me comentas, vale???.
> >
> > Mi idea seria hacer un perceptron multicapa ( pongamos 3 o 4 ) donde la
> > salida serian  ( comprar, vender, mantener, esperar ) y las entradas :
> > ( para corto plazo ) una serie de datos de unos 20 ( o mas definible por
> > programa) dias entre los que figuren al menos los cambios de cierre del
> > valor en cuestion, se podian utilizar tambien otros datos como serian
> > valores de referencia, volumenes de negocio, indices.... todo lo que se
> > quiera y para largo plazo, igual pero tomando periodos mas largos....
>  mas
> > calculo, pero para llegar a resultados fiables, posiblemente se
necesiten
> > menos parametros, o menos entrenamiento...).
> >
> > El entrenamiento seria una serie de datos de las cotizaciones ( reales )
> de
> > al menos un a�o.... teniendo en cuenta que para cada serie de valores
> > tomados ( 20 dias por ejemplo, el valor de referencia para el
aprendizaje
> > seria el del dia siguiente al ultimo, o algo asi).
> >
> > El problema es que yo no sabria hacer el perceptron... ni otra red que
se
> > precie...  pues me perderia en los rollos del aprendizaje... y todo
> eso...,
> > no se como tendria que hacer para retroprogramar la red ( si me lo
> pudieras
> > decir de una forma sencilla... coges esto, lo multiplicas por lo otro...
y
> > tal... y cual ) lo haria yo...
> >
> > Hay un programa que hace esto... ( mas o menos pero le he perdido la
> pista,
> > en una de mis reformateadas de disco lo he perdido... me parece que se
> llama
> > neurostock o algo parecido...
> >
> > Espero que tre sea de utilidad...
> >
> >                     Un SaludeT:                    To�o.
> >
> > "SERGIO" <sergio.dominguez@sergi-france.com> escribi� en el mensaje
> > news:9uiuen$20s$1@s1.read.news.oleane.net...
> > > Veo que este grupo esta bastante callado, hay listas de redes
neuronales
> a
> > > las que se puedan acudir, foros o algo??
> > >
> > > Aprendi bastante de RN con mi proyecto fin de carrera y no me gustaria
> > > dejarlo ahora que estoy currando.
> > >
> > > Pero me gustar�a aplicarlo a un campo distinto, lo aplique a robotica.
> > > Alguien conoce libros, documetnaci�n, foros, lo que sea para redes
> > > neuronales aplicadas a bolsa??
> > >
> > > Saludos y gracias
> > >
> > > Sergio
> > >
> > >
> >
> >
>
> Me alegro de encontrar por fin a gente interesado en Redes Neuronales.
> Con respecto a la pregunta de To�o respecto al programa yo utilizo
> NeuroSolutions, si estas interesado, respondeme en este grupo o env�ame un
> E-Mail a: strips@wanadoo.es
> la versi�n que poseo es una versi�n Shareware pero creo que te puede valer
> para lo que quieres.
>
> Aqu� te mando algunas p�ginas de Redes Neuronales, si quieres m�s, mandame
> un E-Mail
>
>
> http://electronica.com.mx/neural/
> http://www.cemr.wvu.edu/~virtsens/
> http://www.anc.ed.ac.uk/~mjo/rbf.html
> http://www.gc.ssr.upm.es/inves/neural/ann2/anntutorial.html
> http://www.lania.mx/~ccoello/
> http://www.wins.uva.nl/research/ias/learn/nncol/matprac.html
>
>