Der Markt ist ein kontrolliertes dynamisches System. - Seite 339
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Zur Frage der Stationarität/Nicht-Stationarität.
Viele Leute hier im Forum versuchen seit langem (manche seit Jahren), zur "Stationarität" zu gelangen, die in Anführungszeichen stehen soll, und sagen, dass wir sie nur zu finden brauchen, und dann wird alles leicht und einfach sein. Gleichzeitig geben sie zu, dass der Prozess (BP) nicht stationär ist. Aber sie verstehen das Wesen des Phänomens nicht. Sie verstehen nicht den Unterschied zwischen einem stationären und einem nicht-stationären Prozess.
Ich werde diese Unterscheidung an einem einfachen Beispiel zeigen.
Beschreibung des Prozesses in der allgemeinsten Form :
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1) Stationäres Verfahren :
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2) Instabiler Prozess :
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Nur in Abschnitten, in denen die Übergangsmatrix konstant (oder nahezu konstant) ist
degeneriert der nicht-stationäre Prozess zu einem stationären Prozess.
Keine Tricks (Differenzen in der ersten, zweiten, ..., Hundertstel) beseitigen die bestehende Nicht-Stationarität.
Dies bedeutet jedoch nicht, dass der nichtstationäre Prozess nicht kontrolliert werden kann. Sie können. Zu diesem Zweck ist es jedoch zunächst erforderlich, das Wesen des Phänomens zu verstehen.
Ich wünsche allen Suchenden vor Ort viel Erfolg bei der Aneignung eines solchen Verständnisses.
Zur Frage der Stationarität/Nicht-Stationarität.
Nur in Abschnitten, in denen die Übergangsmatrix konstant (oder nahezu konstant) ist
degeneriert der nicht-stationäre Prozess zu einem stationären Prozess.
Keine Tricks (Unterschiede erste, zweite, ..., Hundertstel) beseitigen die bestehende Nicht-Stationarität.
Oleg, zunächst einmal möchte ich mich für einige allzu freche Äußerungen und Urteile entschuldigen.
Aber meine Beiträge sollten sich nicht in den Fall einmischen. Und wir haben ein Geschäft - den Gral, nicht wahr?
Die Frage ist also:
Wenn Marktprozesse grundsätzlich nicht stationär sind und das Auffinden stationärer Bereiche äußerst problematisch ist, dann zeigt sich, dass die Verwendung neuronaler Netze als Prognoseinstrument grundsätzlich nicht anwendbar ist.
Ich glaube, ich bin nicht der Einzige, der diesen Punkt verstehen muss. Um nicht wertvolle Zeit mit dem Studium neuronaler Netze zu verschwenden.
Oleg, zunächst einmal möchte ich mich für einige meiner anmaßenden Äußerungen und Urteile entschuldigen.
Aber meine Beiträge sollten sich nicht in den Fall einmischen. Und wir haben ein Geschäft - den Gral, nicht wahr?
Die Frage ist also:
Wenn Marktprozesse grundsätzlich nicht stationär sind und das Auffinden stationärer Bereiche äußerst problematisch ist, dann zeigt sich, dass die Verwendung neuronaler Netze als Prognoseinstrument grundsätzlich nicht anwendbar ist.
Ich glaube, ich bin nicht der Einzige, der diesen Punkt verstehen muss. Um nicht wertvolle Zeit mit dem Studium neuronaler Netze zu verschwenden.
Hmm ... "einige..."... einige "kindische Streiche" gefolgt von "ich werde es nicht wieder tun"... so stromlinienförmig... Nein, diesen Weg werde ich mit Ihnen nicht gehen. Und wir sind nicht auf demselben Weg.
Ihre Beiträge arbeiten für Ihre Sache. Was Ihr Geschäft ist, weiß ich nicht. Aber ich weiß, dass ich mit Ihnen nichts zu tun habe und auch nichts zu tun haben werde.
Und um Ihre Frage zu beantworten:
Sie wollen Ihre wertvolle Zeit nicht mit dem Studium neuronaler Netze verschwenden. Aber ohne sie werden Sie nicht verstehen, welche Möglichkeiten neuronale Netze haben und welche nicht. Übrigens braucht man nicht viel Zeit, um sie zu studieren, aber wenn man das Wissen hat, kann man sie verstehen. Sie haben es noch nicht verstanden: Warum glauben Sie, dass neuronale Netze nur auf stationäre Teile anwendbar sind und auf nicht-stationäre nicht anwendbar sind? Das stimmt nicht, und Sie sollten sich auch fragen, womit Sie das neuronale Netz belasten wollen.
Sie wollen nicht "unschätzbare Zeit mit dem Studium neuronaler Netze verbringen". Aber ohne sie werden Sie nicht verstehen, welche Eigenschaften neuronale Netze haben und welche nicht. Übrigens braucht man nicht viel Zeit, um sie zu studieren, aber wenn man sie einmal kennengelernt hat, wird man sie wahrscheinlich auch verstehen. Sie haben es noch nicht verstanden: Warum glauben Sie, dass neuronale Netze nur auf stationäre Teile anwendbar sind und nicht auf nicht-stationäre? Und Sie sollten sich lieber fragen, womit Sie das neuronale Netz laden wollen.
Der nächste inkrementelle Wert, natürlich. Mehr gibt es nicht vorherzusagen.
GUT. Können Sie zum Thema "Maschinelles Lernen..." Hinweise auf Literatur zur Approximation nichtstationärer Reihen geben, deren Autoren auf einer Stufe mit Kolmogorow und Wiener stehen? Ich habe solche Werke nicht gefunden, und ich denke, dass viele daran interessiert wären.
P.S. Ich bin wegen des Grals hierher gekommen und nicht, um Beziehungen zu Forumsteilnehmern aufzubauen. Bitte haben Sie dafür Verständnis und beteiligen Sie sich aktiver an den Spitzenverbänden.
1) Der nächste inkrementelle Wert, natürlich. Da gibt es nichts weiter vorauszusagen.
2) OK. Können Sie zum Thema "Maschinelles Lernen..." Hinweise auf Literatur zur Approximation nichtstationärer Reihen geben, auf Autoren, die Kolmogorov und Wiener ebenbürtig sind? Ich habe solche Werke nicht gefunden, und ich denke, dass viele daran interessiert wären.
3) P.S. Ich bin hierher gekommen, um einen Gral zu finden, und nicht, um Beziehungen zu den Forumsteilnehmern aufzubauen. Bitte verstehen Sie das und beteiligen Sie sich aktiver an den Top-Themen.
1) Sie sehen und verstehen einfach nicht , was außer Inkrementen noch vorhergesagt werden kann.
2) Ihr Screening ist zu starr, mit einem solchen Screening "nach Namen" werden Sie keine neuen, frischen Ideen für Sie finden.
3) Sie glauben, hierden "Gral" zu finden, ohne Beziehungen aufzubauen? aber das ist es, was Sie tun. Oder verstehen Sie das auch nicht...? Und in den so genannten "Top-Branchen" hat es in letzter Zeit viel Dreck gegeben, und deshalb habe ich keine Lust, dort mitzumachen.
Veröffentlicht: 18 Apr. 2013 г
Ein Gespräch zwischen S.P. Kapitsa und V.I. Arnold zum 100. Geburtstag von A.N. Kolmogorov.
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