O mercado é um sistema dinâmico controlado. - página 339
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Sobre a questão da estacionariedade/não estacionariedade.
Muitas pessoas aqui no fórum vêm tentando há muito tempo (algumas há anos) chegar à "estacionaridade", que supostamente está nas citações, dizendo que só precisamos encontrá-la, e então tudo será fácil e simples. Ao mesmo tempo, eles admitem que o processo (BP) é não-estacionário. Mas eles não entendem a essência do fenômeno. Eles não entendem a diferença entre um processo estacionário e um processo não-estacionário.
Mostrarei esta distinção em um exemplo simples.
Descrição do processo na forma mais geral :
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1) Processo estacionário :
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2) Processo não preparado :
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Somente em seções onde a matriz de transição é constante (ou quase constante)
o processo não estacionário degenera em um processo estacionário.
Nenhum truque (diferenças de primeiro, segundo, ..., centésimos) elimina a não-estacionaridade existente.
Entretanto, isto não significa que o processo não-estacionário não possa ser controlado. Você pode. Mas para este fim é necessário, antes de tudo, compreender a essência do fenômeno.
Desejo sucesso na aquisição de tal entendimento para todos os buscadores locais.
Sobre a questão da estacionaridade/não estacionaridade.
Somente em seções onde a matriz de transição é constante (ou quase constante)
o processo não estacionário degenera em um processo estacionário.
Nenhum truque (diferenças primeiro, segundo, ..., centésimos) elimina a não-estacionaridade existente.
Oleg, antes de mais nada, gostaria de pedir desculpas por algumas declarações e julgamentos excessivamente impudentes.
Mas meus cargos não devem interferir no caso. E nós temos um negócio - o Graal, não é mesmo?
Portanto, a questão é:
Se os processos de mercado são fundamentalmente não estacionários e encontrar áreas estacionárias é extremamente problemático, então acontece que o uso de redes neurais como uma ferramenta de previsão não é aplicável em princípio.
Acho que não sou o único que precisa entender este ponto. A fim de não desperdiçar tempo inestimável no estudo de redes neurais.
Oleg, antes de mais nada, gostaria de pedir desculpas por algumas das minhas declarações e julgamentos arrogantes.
Mas, meus cargos não devem interferir no caso. E nós temos um negócio - o Graal, não temos?
Portanto, a questão é:
Se os processos de mercado são fundamentalmente não estacionários e encontrar áreas estacionárias é extremamente problemático, então acontece que o uso de redes neurais como uma ferramenta de previsão não é aplicável em princípio.
Acho que não sou o único que precisa entender este ponto. Para não desperdiçar tempo inestimável estudando redes neurais.
hmm... "algumas...".... algumas "brincadeiras infantis" seguidas de "não voltarei a fazê-lo"... tão racionalizada... cortando cantos... Não, eu não vou por esse caminho com você. E nós não estamos na mesma estrada.
Seus postos trabalham para sua causa. Qual é o seu negócio, eu não sei. Mas eu sei que não tenho e não terei nenhum negócio com você.
E para responder à sua pergunta:
Você não quer perder seu precioso tempo estudando redes neurais. Mas sem isso você não terá uma compreensão do que as redes neurais têm e do que elas não têm. A propósito, não demorará muito tempo para estudá-los, mas uma vez que você tenha o conhecimento, você pode chegar a um entendimento. Por enquanto você não tem compreensão: por que você acha que as redes neurais são aplicáveis apenas a partes estacionárias, e são inaplicáveis a partes não estacionárias? Isso não é verdade, e você também deve se perguntar com o que você vai carregar uma rede neural.
Você não quer "passar um tempo inestimável estudando redes neurais". Mas sem ela, você não terá uma compreensão do que as características das redes neurais têm e do que elas não têm. A propósito, não levará muito tempo para estudá-los, mas uma vez que você tenha adquirido conhecimento, você provavelmente ganhará um entendimento. Por enquanto você não tem compreensão: por que você acha que as redes neurais são aplicáveis apenas a partes estacionárias, e são inaplicáveis a partes não estacionárias? E é melhor se perguntar com o que você vai carregar a rede neural.
O próximo valor incremental, é claro. Não há mais nada a prever.
OK. No tópico "Aprendizagem de máquinas..." você pode dar referências à literatura sobre aproximação de séries não estacionárias cujos autores estão no mesmo nível de Kolmogorov e Wiener? Eu não encontrei tais trabalhos e acho que muitos estariam interessados.
P.S. Eu vim aqui para o Graal, e não para construir relações com os participantes do fórum. Por favor, entenda isto e participe mais ativamente dos ramos superiores.
1) O próximo valor incremental, é claro. Não há mais nada a prever lá.
2) OK. No tópico "Aprendizagem de máquinas..." você pode dar referências à literatura sobre aproximação de séries não estacionárias, autores iguais em nível a Kolmogorov e Wiener? Eu não encontrei tais trabalhos e acho que muitas pessoas estariam interessadas.
3) P.S. Eu vim aqui para um graal, e não para construir relações com os participantes do fórum. Por favor, entenda isso e participe mais ativamente dos fios superiores.
1) Na verdade, você simplesmente não vê nem entende o que, além de incrementos, pode ser previsto.
2) Sua triagem é muito rígida, com tal triagem "pelo nome" você não vai pegar novas idéias novas para você.
3) Você pensa em encontraro "graal" aqui, sem construir relacionamentos? mas é isso que você faz. Ou você também não entende que...? E nos chamados "ramos superiores" tem havido muita sujeira ultimamente, e por isso não tenho nenhum desejo de participar deles.
Publicado em: 18 Abr. 2013 г
Uma conversa entre S.P. Kapitsa e V.I. Arnold no 100º aniversário de A.N. Kolmogorov.
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