De la teoría a la práctica - página 357
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Hay un diálogo entre A_K2 y yo sobre Kolmogorov, y hoy también me he desmelenado un poco. No es fácil sacarlos de la hipnosis).
Hay un diálogo entre A_K2 y yo sobre Kolmogorov, y hoy también me he desmelenado un poco. Es difícil sacarlos de la hipnosis).
Haz las cuentas.
0,01 * 0,01 = 0,0001 - eso es en las colas.
5 * 5 = 25 - que está en el centro.
¿cuál es la distribución? - hgngnh
Que les den uno normal, si no ya se alejan de la ciencia.
//ni una palabra sobre física y Schrodinger...
y luego escucharemos a los científicos superiores, por supuesto...
Piensa en ello.
0,1 * 0,1 = 0,01 - eso es en las colas.
5 * 5 = 25 - está en el centro.
¿Cuál es la distribución? - No lo sé.
Que se hagan con la normal, porque no se avergüenzan de tener los griales y la ciencia.
// Por no hablar de la física y de Schrodinger...¿Para qué? Para cualquier previsión, no hay ningún requisito en cuanto al tipo de distribuciones. Los requisitos de estacionariedad son sólo en el marco del artículo, no en general.
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De la teoría a la práctica
Yuriy Asaulenko, 2018.05.08 15:09
No importa en absoluto. Ya en el famoso artículo de Kolmogorov, de 1940, no hay ningún requisito para la forma de distribución. Sólo hay un requisito para la serie: la estacionariedad. Y el artículo considera la posibilidad y las condiciones de previsión sólo y exclusivamente para las series temporales estacionarias.
¿De dónde viene el requisito de normalidad en el tema? - No lo sé)).
HZ la posibilidad de predecir series no estacionarias en el artículo simplemente no se considera, es decir, el artículo en relación con tales series simplemente no dice nada. No significa en absoluto la imposibilidad de prever las series no estacionarias, sino que simplemente, en relación con las series no estacionarias, no significa nada en absoluto.
Pido a los respetados comerciantes que relean a Kolmogorov una vez más. Sin emoción.
Tenga en cuenta que esta es la única obra de un científico de renombre mundial dedicada a la previsión. No hay otros métodos en la naturaleza de personas iguales a Kolmogorov en inteligencia.
Es tentador ponerlo todo en práctica.
Aquí tengo que estar de acuerdo con Yury Asaulenko: no hay ni una palabra sobre la distribución normal. Sólo estacionariedad con condiciones adicionales a la función de correlación.
¿Es posible transformar el PA a la forma estacionaria mediante flujos Erlang? Nadie ha demostrado lo contrario.
¿Por qué por los flujos de Erlang? ¿CON QUÉ MÁS?
Bueno, acabo de releer a Feynman de nuevo. Mencionó de pasada que sería bueno predecir los precios del mercado. Y de inmediato comenzó a dar analogías con eventos - gotas de lluvia, contador Geiger, etc. Considerado tau= Tiempo/número de eventos. Concluyó que el mejor modelo es un flujo de eventos de Poisson. Inmediatamente cubrió todo con amplitudes de probabilidad. Voilà - las temidas integrales triples describen la probabilidad de tal o cual evento.
Además, recomienda trabajar en tiempos "bastante grandes". No explica lo grandes que son.
Si esta empresa con los flujos de Erlang no me aporta nada, me lavaré las manos. Pero hay que llevarla a su conclusión lógica.
Pido a los respetados comerciantes que relean a Kolmogorov una vez más. Sin emoción.
Tenga en cuenta que esta es la única obra de un científico de renombre mundial dedicada a la previsión. No hay otros métodos en la naturaleza de personas iguales a Kolmogorov en inteligencia.
Es tentador ponerlo todo en práctica.
Aquí tengo que estar de acuerdo con Yury Asaulenko: no hay ni una palabra sobre la distribución normal. Sólo estacionariedad con condiciones adicionales a la función de correlación.
¿Es posible transformar el PA a la forma estacionaria mediante flujos Erlang? Nadie ha demostrado lo contrario.
¿Por qué por los flujos de Erlang? ¿CON QUÉ MÁS?
Bueno, acabo de releer a Feynman de nuevo. Mencionó de pasada que sería bueno predecir los precios del mercado. Y de inmediato comenzó a dar analogías con eventos - gotas de lluvia, contador Geiger, etc. Considerado tau= Tiempo/número de eventos. Concluyó que el mejor modelo es un flujo de eventos de Poisson. Luego cubrió todo con amplitudes de probabilidad. Voilà - las temidas integrales triples describen la probabilidad de tal o cual evento.
Además, recomienda trabajar en tiempos "bastante grandes". No explica lo grandes que son.
Si esta empresa con los flujos de Erlang no me aporta nada, me lavaré las manos. Pero debe llegar a su conclusión lógica.
Foro sobre comercio, sistemas de comercio automatizados y pruebas de estrategias de comercio
El indicador de zigzag y las redes neuronales
Prival, 2007.12.01 23:54
Aquí no estoy de acuerdo con usted. Existen estos trabajos, sólo que deben ser aplicados al mercado Forex.
"Las máquinas no aprenderán a pensar hasta que los humanos aprendan a pensar"
Los primeros resultados fundamentales en la teoría del filtrado en tiempo discreto fueron obtenidos por el científico soviético A.N. Kolmogorov [1] (1941), y en tiempo continuo - por el científico estadounidense N. Wiener [2] (1942). Resultados completos sobre la teoría de la filtración lineal de los procesos gaussianos en tiempo discreto y continuo fueron obtenidos por R.E.Kalman y R.S.Bucy [3] (1960, 1961). Los resultados fundamentales de la teoría del filtrado no lineal pertenecen al científico soviético G.L.Stratonovich, que elaboró la teoría del filtrado no lineal de los procesos aleatorios de Markov desde 1959 [4,5,6, etc.].
También hay obras de Levin B.R. http://www.computer-museum.ru/connect/levin.htm y Tikhonov V.I.
Yo le daría todos los premios Nobel a Stratonovich por su GRAN ecuación. Sólo creo que uno debería ser capaz de prepararla (la ecuación) para el Forex. Que es lo que estoy tratando de hacer ahora.
Pido a los respetados comerciantes que relean a Kolmogorov una vez más. Sin emoción.
Tenga en cuenta que esta es la única obra de un científico de renombre mundial dedicada a la previsión. No hay otros métodos en la naturaleza de personas iguales a la inteligencia de Kolmogorov.
Bueno, bueno. No, no lo hay. Pero ha habido muchos trabajos sobre el pronóstico desde principios de los años 40 del siglo XX. Todavía no puedo nombrar a los autores, pero todos son muy conocidos. Y se consideraron tanto los procesos estacionarios como los no estacionarios. ¿Por qué crees que se han vuelto todos locos, y todos al mismo tiempo?
¿Es posible transformar el PA a la forma estacionaria mediante flujos Erlang? Lo contrario no ha sido demostrado por nadie.
¿Por qué los flujos Erlang? ¿¡QUÉ MÁS!?
....
Si esto de los flujos de Erlang no funciona, me lavaré las manos. Pero, hay que llevarla a su conclusión lógica.
No lo hará. Apúntalo en algún sitio para que lo recuerdes).
Pido a los respetados comerciantes que relean a Kolmogorov una vez más. Sin emoción.
Tenga en cuenta que esta es la única obra de un científico de renombre mundial dedicada a la previsión. No hay otros métodos en la naturaleza de personas iguales a Kolmogorov en inteligencia.
Es tentador ponerlo todo en práctica.
Su notorio Kolmogorov describe un modelo autorregresivo común.
Puede que haya sido un pionero, pero a estas alturas esta clase de modelos se ha plasmado un millón de veces en todas las formas imaginables. Se describe en cualquier libro de texto sobre análisis de series. Google es la ayuda.
SanSanych escribió sobre ello en algún punto del hilo. Pero esa no es la cuestión.
Su notorio Kolmogorov describe un modelo autorregresivo ordinario.
Puede que haya sido un pionero, pero a estas alturas esta clase de modelos se ha plasmado en todas las formas imaginables. Se describe en cualquier libro de texto sobre análisis de series. Google es la ayuda.
SanSanych escribió sobre ello en algún punto del hilo. Pero no se trata de eso.
Que así sea. No he encontrado otros métodos de previsión, por desgracia... (La tarea consistía en encontrar la obra de una persona realmente destacada).
Pero, resulta una sola cosa - sólo llevando BP a una forma estacionaria puede dar resultados en las redes neuronales. Eso es lo que quiero decir. No hay otra manera y no puede haberla. ¿Verdad?
PS Para la comprensión general del momento actual - TC basado en ecuaciones de difusión ya ha sido creado, funciona y ya no es de mi interés. Quiero cambiar a las redes neuronales. ¿Quizás este cambio de razonamiento general en esta rama provoca malentendidos?
Su notorio Kolmogorov describe un modelo autorregresivo ordinario.
Puede que haya sido un pionero, pero a estas alturas esta clase de modelos se ha plasmado un millón de veces en todas las formas imaginables. Se describe en cualquier libro de texto sobre análisis de series. Google es la ayuda.
SanSanych escribió sobre ello en algún punto del hilo. Pero no sirve de nada.
))) Falla. El maricón se había acercado sigilosamente, aunque era visible desde lejos.
* Squeak es un zorro polar gordo *
Pero, resulta una cosa - sólo llevando BP a una forma estacionaria puede producir resultados en las redes neuronales. Eso es lo que quiero decir. No hay otra manera y no puede haberla. ¿Verdad?
¿Por qué? En general, a NS no le importa en absoluto su estacionalidad. Ya escribí ayer sobre lo que necesita la NS. Me he dado cuenta de que no lo has entendido. No se trata de eso.