Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3640

Новый комментарий
 
Maxim Dmitrievsky #:
Уже раза 3 писалось, что в нейросеть нужно загружать репрезентативные данные, либо аналитические. Тогда все экстраполируется.

Ты же не разбираешься в функциях.))

Пойми, ты не можешь знать наперед какой длины должна быть "репрезентативная выборка", если нет в наличии аналитический формулы. Кроме того, процесс может не иметь строгой периодичности или вообще какой либо периодичности.
[Удален]  
Andrey Dik #:

Ты же не разбираешься в функциях.))

Пойми, ты не можешь знать наперед какой длины должна быть "репрезентативная выборка", если нет в наличии аналитический формулы. Кроме того, процесс может не иметь строгой периодичности или вообще какой либо периодичности.

Я не разбираюсь в стационарных ф-ях, а ты, видимо, да.

Это не проблема МО, а проблема данных. И прокладки между МО и данными.

Тебе просто скучно, правда же? ничего полезного не прозвучит?
[Удален]  

Ты не знаешь что за ф-я, но предполагаешь, что есть периодические компоненты

пробуешь..

# Создаем признаки
X = np.column_stack([
    np.sin(x),
    np.cos(x**4), 
])

получаешь, проверяешь

в чем твоя проблема?

[Удален]  
Ни разу не получил графиков, идущих в разные стороны на ООС на этой ф-ии, как было заявлено изначально. Получаются просто разные ошибки при разных признаках.
 
Andrey Dik #:

Изучите теоремы, подумайте.
Давно уже. Это целая область математики, возникшая в процессе решения Колмогоровым тринадцатой проблемы Гильберта.
Andrey Dik #:
Сделайте выводы.

Непрерывные функции, полностью совпадающие на отрезке (аппроксимации), могут отличаться сколь угодно сильно вне этого отрезка. То есть, близость на отрезке совершенно не означает близость вне отрезка. То же самое верно и для многомерных функций и многомерных множеств.

Был бы небольшой шанс на экстраполяцию, если бы можно было приближать аналитическую функцию аналитическими приближениями, но там как раз есть теоремы Витушкина про гладкость, из которых следует невозможность этого.

[Удален]  

Можете сами проверять. Можете подставлять другие ф-ии. Слезы оптимизаторщиков.

Поэтому проблема считается выдуманной, по моей версии.

 
Andrey Dik #:

Теоремы Цыбенко (1989) и Хорника (1989) об универсальной аппроксимации, основанные на теореме Колмогорова-Арнольда (1957), говорят возможности однослойной сети аппроксимировать любую непрерывную функцию с любой точностью. К функциям нет требования ни стационарности, ни периодичности.

Из этих теорем следует, что если взять любой участок непрерывной функции процесса, то достоверно известно, что существует такой сет сети, аппроксимирующий этой участок, который аппроксимирует и всю функцию целиком, причем с любой точностью.

Эти теоремы говорят только о существовании такого сета сети, но не говорят о способах его нахождения. Об этом я и говорил ранее, что нет никаких теоретических обоснований способов нахождения робастного сета сети, который продолжит аппроксимацию с той же точностью на оос.


Также с лёгкостью можно показать, что все мошники - оптимизаторщики, но не все оптимизаторщики являются мошниками.))

Конечно, нет таких требований, потому что идет речь о детерминированных процессах. 

МО - это часть статистики, которая занимается случайными процессами, в которых цифры (математические ожидания), которые мы написали и видим, НЕ существует, а реально существует совокупность цифр, к которым следует относиться с некоторым уровнем доверия.

Предельная теорема говорит нам о количестве случайных величин, чтобы мы сузить доверительный интервал (увеличить вероятность попадания случайных величин в этот интервал) для цифры, которую мы видим.

Но это касается стационарных процессов.

Мы же занимаемся НЕстационарными процессами, в которых крайне сомнительно существование математических ожиданий и доверительных интервалов к ним.

Вам все это многократно разными словами объясняли. включая GPT. Все писали об одном и том же. Но Вы любую информацию отвергаете, демонстрируя "необучаемость". 


Поэтому закономерен вопрос: Вы троллите или просто дремучий неуч в математической статистике, не понимающий смысла словосочетания "случайная величина"?

 
Aleksey Nikolayev #:
Давно уже. Это целая область математики, возникшая в процессе решения Колмогоровым тринадцатой проблемы Гильберта.

Непрерывные функции, полностью совпадающие на отрезке (аппроксимации), могут отличаться сколь угодно сильно вне этого отрезка. То есть, близость на отрезке совершенно не означает близость вне отрезка. То же самое верно и для многомерных функций и многомерных множеств.

Был бы небольшой шанс на экстраполяцию, если бы можно было приближать аналитическую функцию аналитическими приближениями, но там как раз есть теоремы Витушкина про гладкость, из которых следует невозможность этого.

Ну вот, вы и подтвердили мои слова. Методы МО (и теория это подтверждает) позволяют аппроксимировать любую непрерывную функцию с любой точностью, но экстраполировать с той же точностью что и на участке аппроксимации не могут (достоверно выбрать тот сет, который позволит экстраполировать на оос, ведь этот сет существует, но способов его выбрать нет). А в этом и есть смысл прогнозирования, сначала аппроксимировать имеющуюся информацию а потом экстраполировать. Ровно об этом я и говорил.
 
Maxim Dmitrievsky #:
Тебе просто скучно, правда же? ничего полезного не прозвучит?
От тебя ничего полезного не прозвучит, отвали.

...

...

 
Andrey Dik #:
Ну вот, вы и подтвердили мои слова. Методы МО (и теория это подтверждает) позволяют аппроксимировать любую непрерывную функцию с любой точностью, но экстраполировать с той же точностью что и на участке аппроксимации не могут (достоверно выбрать тот сет, который позволит экстраполировать на оос, ведь этот сет существует, но способов его выбрать нет). А в этом и есть смысл прогнозирования, сначала аппроксимировать имеющуюся информацию а потом экстраполировать. Ровно об этом я и говорил.

Не верно.

Методы МО, как и любые другие методы математической статистики, дают вероятность чего-то, дай Бог с доверительным интервалом. Никаких конкретных цифр, как детерминированных процессах, МО не дает и не может дать.

1...363336343635363636373638363936403641364236433644364536463647...3744
Новый комментарий