Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 3640
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Можете сами проверять. Можете подставлять другие ф-ии. Слезы оптимизаторщиков.
Поэтому проблема считается выдуманной, по моей версии.
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.
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"?
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.
Тебе просто скучно, правда же? ничего полезного не прозвучит?
...
Форум по трейдингу, автоматическим торговым системам и тестированию торговых стратегий
Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля
Maxim Dmitrievsky, 2024.11.18 08:03
Я не разбираюсь в ф-ях....
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.
Ты экстраполяцией кривой занимаешься или аппроксимацией ф-ии? ))
Поэтому закономерен вопрос: Вы троллите или просто дремучий неуч в математической статистике, не понимающий смысла словосочетания "случайная величина"?
Уважаемый, что вы делаете в ветке МО, если считаете, что на рынке имеете дело со случайными процессами? Значит, троллите вы, а не я. Вам нужно создать отдельную ветку по случайным процессам и постить там, про матстат и прочее.
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.
Прочитайте теоремы, которые я приводил выше. Если вы отвергаете их, то о чем вообще можно с вами говорить в этой конкретно ветке. Ваши посты, впредь, включаю в игнор.
Я же ноутбук скинул с твоей задачей, ты можешь хотя бы найти там ошибку, не знаю? Чтобы был предметный разговор.
Может тебе нужна экстраполяция кривой по последним ее точкам, а не аппроксимация ф-ии?
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.
Утомили ваши фигуры высшего пилотажа по переобуванию в воздухе.
Экстраполяция возможна только при а) существовании закономерности не сильно меняющейся со временем и б) правильном определении этой закономерности если она существует. Ваша схоластика никак не помогает в ответах на эти вопросы, поэтому она не нужна.