El mercado es un sistema dinámico controlado. - página 339
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Sobre el tema de la estacionariedad/no estacionariedad.
Mucha gente aquí en el foro lleva mucho tiempo (algunos años) intentando llegar a la "estacionariedad", que se supone que está entre comillas, diciendo que sólo hay que encontrarla, y entonces todo será fácil y sencillo. Al mismo tiempo, admiten que el proceso (BP) no es estacionario. Pero no entienden la esencia del fenómeno. No entienden la diferencia entre un proceso estacionario y un proceso no estacionario.
Mostraré esta distinción con un ejemplo sencillo.
Descripción del proceso en su forma más general :
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1) Proceso estacionario :
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2) Proceso inestable :
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Sólo en las secciones en las que la matriz de transición es constante (o casi constante)
el proceso no estacionario degenera en un proceso estacionario.
Ningún truco (diferencias de primera, segunda, ..., centésimas) elimina la no estacionalidad existente.
Sin embargo, esto no significa que el proceso no estacionario no pueda ser controlado. Puedes hacerlo. Pero para ello es necesario, en primer lugar, comprender la esencia del fenómeno.
Deseo que todos los buscadores locales tengan éxito en la adquisición de dicha comprensión.
Sobre la cuestión de la estacionariedad/no estacionariedad.
Sólo en las secciones en las que la matriz de transición es constante (o casi constante)
el proceso no estacionario degenera en estacionario.
Ningún truco (diferencias primera, segunda, ..., centésimas) elimina la no estacionalidad existente.
Oleg, en primer lugar, me gustaría disculparme por algunas declaraciones y juicios excesivamente insolentes.
Pero mis mensajes no deberían interferir en el caso. Y tenemos un negocio: el Grial, ¿no?
Así que la pregunta es:
Si los procesos de mercado son fundamentalmente no estacionarios y encontrar zonas estacionarias es extremadamente problemático, resulta que el uso de redes neuronales como herramienta de previsión no es aplicable en principio.
Creo que no soy el único que necesita entender este punto. Para no perder un tiempo inestimable en el estudio de las redes neuronales.
Oleg, en primer lugar me gustaría pedirte disculpas por algunas de mis afirmaciones y juicios exagerados.
Pero, mis mensajes no deben interferir con el caso. Y tenemos un negocio: el Grial, ¿no?
Así que la pregunta es:
Si los procesos de mercado son fundamentalmente no estacionarios y encontrar zonas estacionarias es extremadamente problemático, resulta que el uso de redes neuronales como herramienta de previsión no es aplicable en principio.
Creo que no soy el único que necesita entender este punto. Para no perder un tiempo inestimable en el estudio de las redes neuronales.
hmm... "algunas..."... algunas "bromas infantiles" seguidas de "no volveré a hacerlo"... tan racionalizado... cortar esquinas... No, no voy a ir por ese camino contigo. Y no estamos en el mismo camino.
Sus puestos trabajan para su causa. Cuál es su negocio, no lo sé. Pero sé que no tengo ni tendré ningún negocio contigo.
Y para responder a su pregunta:
No querrás perder tu precioso tiempo estudiando redes neuronales. Pero sin ella no entenderás qué oportunidades tienen las redes neuronales y cuáles no. Por cierto, no te llevará mucho tiempo estudiarlos, pero una vez que tengas los conocimientos podrás llegar a entenderlos. Por el momento no lo has entendido: ¿por qué crees que las redes neuronales son aplicables sólo a las partes estacionarias, y son inaplicables a las no estacionarias? Eso no es cierto, y también deberías preguntarte con qué vas a cargar la red neuronal.
No quieres "dedicar un tiempo inestimable a estudiar las redes neuronales". Pero sin ella, no se entenderá qué características tienen las redes neuronales y cuáles no. Por cierto, no le llevará mucho tiempo estudiarlos, pero una vez que haya adquirido conocimientos, es probable que logre comprenderlos. Por el momento no lo has entendido: ¿por qué crees que las redes neuronales son aplicables sólo a las partes estacionarias, y son inaplicables a las no estacionarias? No lo son. Y será mejor que te preguntes con qué vas a cargar la red neuronal.
El siguiente valor incremental, por supuesto. No hay nada más que predecir.
DE ACUERDO. En el tema "Aprendizaje automático...", ¿puede dar referencias a la literatura sobre aproximación de series no estacionarias cuyos autores estén a la altura de Kolmogorov y Wiener? No he encontrado esas obras, y creo que a muchos les interesaría.
P.D. He venido aquí por el Grial, y no por entablar relaciones con los participantes del foro. Por favor, entiendan esto y participen más activamente en las ramas superiores.
1) El siguiente valor incremental, por supuesto. No hay nada más que predecir ahí.
2) OK. En el tema "Aprendizaje automático..." ¿puede dar referencias de la literatura sobre aproximación de series no estacionarias, autores iguales en nivel a Kolmogorov y Wiener? No he encontrado esas obras, y creo que a mucha gente le interesaría.
3) P.D. He venido aquí por un grial, y no por entablar relaciones con los participantes del foro. Por favor, comprendedlo y participad más activamente en los hilos superiores.
1) De hecho, no ves ni entiendes qué, aparte de los incrementos, se puede predecir.
2) Su criba es demasiado rígida, con esa criba "por el nombre" no captará nuevas ideas frescas para usted.
3) Crees encontrarel "grial" aquí, sin construir relaciones... pero eso es exactamente lo que haces. ¿O es que tampoco entiendes eso...? Y en las llamadas "ramas superiores" ha habido mucha suciedad últimamente, y por lo tanto no tengo ningún deseo de participar en ellas.
Publicado: 18 Abr. 2013 г
Conversación entre S.P. Kapitsa y V.I. Arnold con motivo del centenario de A.N. Kolmogorov.
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