リアルタイム予測システムのテスト - ページ 59

 

今のところ、絵は平等ではないので、取引はしないことにしている。

 

マーケット担当者まで

Какая-то неувязка получается: прогноз на 3 дня, а отпуск на 3 недели ;-).

逆に言えば、発散もしていないという意味で、すべてがフィットしているのです。3日分の予報で、3週間分の休日。ところで、深さ2mのウツボカズラが原因現場から30cmのところでアゴを鳴らすと、特殊な相場師がやってくる...と言わざるを得ない。:о)


tomarketeer, Yurixx

なぜ、最小エントロピーではなく、最大エントロピーで受賞者が選ばれたのでしょうか?

実感を識別する考え方は同じで、最尤法である。具体的な実現方法はいくつかあります。ここでは、情報理論に基づくNSから取り出した最大エントロピーの原理を「現代風にアレンジ」したものを、原文のまま示しているそうです。

結論が不完全な情報に基づいている場合、与えられた 分布制約の 下でエントロピーを最大化する確率分布から 選択されなければならない

単純な話、決定論的な信号は新しい情報を運ばないのです。確率だけが新しい情報を運んでくる。それが唯一の方法であり、それ以外の方法はないのです。問題は、どの程度の「新しさ」を期待するかということです。軌道の基本特性はそれに依存する。統計的に 妥当なのは、エントロピーが最大の信号、つまり最もランダムな信号、より正確には最も「新しい情報で飽和した」信号であろう。しかし、今のところ私の理論(と完全な理解 :o)は、創造的な構築の段階です。スクリーンショットでは「スナップショット」と表示されていますが、大雑把に言うと「永久に」です。

:о)


作者にリスペクトを !

ありがとうございます。尊敬を集めるのはいつでも嬉しいことですし、私が感謝し尊敬する意見を持つ同僚からもらうのは、さらに嬉しいことです。はい、システムは非常にしつこく1.5レベルを表示し始めていましたし、マーケットもこのレベルが表示される 瞬間が何度かありました。

 
セルゲイさん、おかえりなさい。
grasn >> :

ところで、深さ2メートルのウツボが原因部位から30センチのところでアゴを鳴らすと、市場には特別な理解があると言わざるを得ない・・・。:о)

その後、死人を見ることはありません^_^。

 
grasn >> :

単純な話、決定論的な信号は新しい情報を運ばないのです。ストキャスティクスだけが新しい情報を運んでくる。それが唯一の道であり、それ以外の道はないのです。問題は、どの程度の「新しさ」を期待するかだ。軌道の基本特性はそれに依存する。統計的に 妥当なのは、エントロピーが最大の信号、つまり最もランダムな信号、より正確には最も「新しい情報に飽和した」信号となることです。

私が間違っているのかもしれませんが、予測の質と情報の量は同じではないはずです。情報に偽りがある場合もある。よく知られた公式(ポタポフも持っている)によれば、予測の水平線T = 1/K*log(1/d0) つまり、エントロピーが大きいと予測が短期的になり、情報のオーバーフローが起こるのである。もしかしたら、異なる種類のエントロピーを意味しているのでしょうか?

 
ところで、この式の解釈について、特に離散時間の場合、また一般的な場合の測定の単位Tについて疑問がある。d0 = 0.001とすると、log - は式によると自然であるべきなので、6.9となり、エントロピーを13程度とするとT = 0.5となります。この「パロット」とは何でしょうか?バーで答えを出す必要がある。;-)
 
NEKSUS_ >> :
セルゲイさん、おかえりなさい。

ありがとうございました。まだ休暇中なので、そんなに頻繁に登場することはないでしょう:o)

その後、死人を見ることはありません^_^。

この野郎!!!ウツボはそれなりに美しい。ダイビングでサメは見なかったが、マンタを見た(https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9C%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%B0)。信じられないほどの美しさだった。

 
marketeer >> :

私の勘違いかもしれませんが、予測の質と情報の量は同列ではないはずです。情報に偽りがある場合もある。既知の公式(ポタポフも持っている)によれば、予測期間T = 1/K*log(1/d0) つまり、エントロピーが大きいと予測が短期的になり、情報の過多が起こる。エントロピーの種類が違うということでしょうか?

予測の質は、プロセスモデルと同定方法の適切さによってのみ決定され、それ以外の何ものでもない。私が上に書いたことは正しいのですが、私の文盲の説明のため、理解できなかったのかもしれません。ところで、偽情報の情報エントロピーはどの程度なのでしょうか?:о)

 
marketeer >> :
ところで、この式の解釈には、特に離散時間の場合、また一般的な場合、単位Tの場合について疑問がある。d0 = 0.001とすると、log - は式によると自然であるべきなので、6.9となり、エントロピーを13程度とするとT = 0.5となります。この「パロット」とは何でしょうか?鉄格子で答えを出す必要がある。;-)

質問に答えていない!!!:о)やっぱり落ち着きますね:o)。ここではよくわからなかったので、後で読み直してみます。しかし、ここで

既知の公式(Potapovも持っている)によれば、予測期間T = 1/K*log(1/d0) つまり、エントロピーが大きいと予測が短期的になり、情報のオーバーフローが発生するのです。エントロピーの種類が違うということでしょうか?

文章が少し間違っている。エントロピーは関係ない。システムのネスティング(次元性)で全て決まる。これだけで、他にはない。次元が高くなればなるほど、システムの予測が難しくなる、それだけです。それぞれの次元に、それぞれのエントロピーの "切り口 "があるのです。エントロピーは「たくさん」あっても、システムはかなり「わかりやすい」ものであることがあります。

 

写真をお願いします。

セルゲイさん、こんにちは。このスレの主人公として、休日前に立てた予想と実際に撮れた写真でリピートしてくれませんか?

つまり、1枚の絵の上に、すべての -teen 予想軌道と実際の値動きがあるのです。

 
Yurixx >> :

写真をお願いします。

セルゲイさん、こんにちは。このスレの主人公として、休日前に立てた予想と実際に撮れた写真でリピートしてくれませんか?

つまり、1枚の絵の中に、10人の予測した軌跡と実際の値動きがすべて含まれているのです。

Yuriさん、はじめまして。残念ながら、私の研究室の近くにはありません。少なくとも1週間後、あるいはそれ以降にしかできない。もう手遅れかな :o( でも大丈夫!!!!私はもっと多くの予測、新しいnteenの軌道を作り、そのうちの1つはおそらく成功することがわかり、エントロピーを正当化することができるだろう:о))))))))))