하지만 왜 모델에서 시간을 반대하는지 이해가 안 됩니다. 모델에서 시간을 버릴 수 없습니다. 금요일부터 월요일까지의 예보는 목요일부터 금요일까지의 예보와 천지와 같이 서로 다른 예보 지평(예측 시간이 다름)입니다. 그리고 증권 거래소의 개장과 폐쇄도 고려해야 할 요소입니다. 우리에게 평소의 시간 때문이 아니라 시장이 변화하게 놔두는 것은 (시간) 그것과 직접적으로 관련되어 있습니다. 그리고 어떤 시간 간격으로 잘못 수행되는지 말하지 않고 예측에 대해 이야기하는 것은 올바르지 않습니다.
당신은 이 이론이 가격 예측에 좋다고 잘못 가정했다고 진지하게 생각합니다. 그리고 어울리지 않는 것 같아요. 나는 그것을 열고 싶다. 그렇다면 왜 갑자기 이 이론이 나오는지 묻습니다. 전제 조건이있는 경우 (작업의 이름과 목적의 유사점 제외), 나는 틀릴 것입니다. 그래서 저는 이미 토론 중입니다.
당신 말이 맞아, 난 당신이 확실히 좋아! 그래서 저는 Prival 에게 항상 그런 질문을 합니다. 왜 그는 시장 법칙이 뉴턴 미분 방정식 시스템에 적합하다고 결정했을까요? 왜 갑자기 가격이 레이더 화면에 비행기처럼 보이고 추진력의 영향으로 거대한 몸처럼 움직여야합니까?! 그가 자신의 접근 방식에 대한 근거를 제시하도록 하십시오... 지금까지 그는 그렇게 하지 않았습니다. 그는 그냥 눈치채지 못한 척(이해하지 못함)하고 아름다운 사진만 가져와 매트릭스에 대해 묻습니다.
흠. 나는 지난 세기의 50년대에 Kolmogorov가 n 변수 의 기능적 종속성이 기본 가중치 가산기 세트에 의해 주어진 정확도로 근사될 수 있다는 정리를 증명했다는 것을 알고 있습니다. 이 가산기의 입력 가중치를 찾는 것이 남아 있습니다. 이해했나요? 이 설정에서는 기능 의존의 유형을 알 필요가 없으며 상상에 초평면을 그립니다! 가산기의 무게를 찾는 알고리즘을 정당화하는 것으로 충분하며 모든 것을 스스로 끝내고 은색 접시에 가져올 것입니다. 이것은 근본적인 요점이며, 이것이 자기회귀 모델 등과의 주요 차이점입니다. 나는 모델이 필요하지 않습니다. 모델이 있으면 고정되어 있지 않아도 찾을 수 있습니다(NN을 다시 훈련시키기에 충분합니다).
아니, 그럼 바깥 날씨를 예측해 보자. 그러나 이러한 예측을 기반으로 거래 신호를 생성하는 방법은 무엇입니까?
+5
예를 들어, 본질적으로 가격 변환인 지표에 대해 NA를 포함하여 복잡한 메커니즘을 교육하는 데에는 많은 의미가 없습니다. 이게 무슨 소용이야? 표시기에 제공한 것과 동일한 데이터를 NN에 제공하면 NN이 표시기의 기능에 완벽하게 적응합니다. 그렇다면 왜 불필요한 데이터로 그녀의 두뇌를 가루로 만들까요?
bstone, 평범한 포커를 상상해보십시오 ... 특정 각도에서 보면 직선 스틱을 볼 수 있지만 실제로 무엇인지 짐작할 수 없습니다. NN의 입력에 제공된 데이터의 예비 준비 작업은 입력 데이터에 대해 수행해야 하는 작업을 가능한 한 많이 단순화하고 가장 소화하기 쉬운 형식으로 표시하는 것입니다. 그리고 이것은 매우 중요합니다! 그녀는 Gogol의 Viy처럼 눈꺼풀을 들어 사물을 보여줘야 합니다. 하, 당신이 말! - 그들은 그녀를 위해 모든 것을 했고, 그녀에게 무엇이 필요한가요? 그리고 당신은 틀릴 것입니다. Nc는 레스토랑 메뉴를 먹일 필요가 있습니다. 이것은 수학 출신의 귀족입니다.
오 인내심. Vita, 동적 시스템 이론에 대한 지식이 극히 미미하다는 것을 이해합니다. 그렇지 않으면, 동적 시스템 이론을 사용하면 혼돈 시스템에서 자기 조직화와 같은 복잡하고 고유한 것들 까지도 표현할 수 있다는 것을 알게 될 것입니다.
자, 먼저 기본으로 돌아가자. 언급된 이론을 이해하는 체계는 무엇인가? 시스템은 특정 법칙에 따라 시간이 지남에 따라 상태가 변하는 자연의 모든 대상으로 이해됩니다. 만약 시장이 그런 시스템이 아니라면, 이미 제대로 언급된 바와 같이 우리가 여기서 할 수 있는 것은 아무것도 없습니다. 그러나 우리는 완고한 낙관론자입니다. 그렇지 않습니까?
동적 시스템은 초기 조건과 시간에 따라 상태가 고유하게 결정되는 시스템으로 이해됩니다. 이런 형태로 시장에 출시하는 것은 무의미하며 여기 아무도 이 일을 하지 않기를 바랍니다.
그러나 동적 시스템의 별도 클래스는 자가 구성 능력이 있는 혼돈 시스템을 모델링하는 데 탁월합니다 . 그리고 적절한 역학 시스템의 매개변수를 식별하는 문제를 능숙하게 해결하면 연구 중인 혼돈 시스템의 모델 역할을 성공적으로 수행할 수 있습니다.
이제 원래 시스템의 위상 공간에서 보조 시스템의 위상 공간으로 전환하는 방법이 있다고 상상해보십시오. 기존 방법으로 특정 결과를 얻을 수 있는 방법을 분석합니다.
나의 겸손한 지식은 내가 이론의 마법적 속성에 대해 강조한 대담한 blah blah blah 를 볼 수 있게 해 주지만 가격이 이 이론과 관련이 있다는 것을 알 수는 없습니다.
멘델의 법칙도 예측할 수 있지만 내가 이해하는 가격에는 적용되지 않습니다. 당신이 쓴 부조리가 가격에 어떻게 적용됩니까? 나는 멘델의 법칙이나 역학계의 이론을 구걸하지 않습니다. 그런데 왜 멘델의 법칙이 아닌 역학계의 이론을 사용하기로 결정하셨습니까?
개인적으로, 나는 포괄적이고 모든 것을 설명하는 " 만약 능숙하다면 " 가격에 대한 특정 이론의 적용 가능성에 대한 질문에서 시작한다고 믿습니다. " methods exist "라는 철자가 자동으로 이론을 가격 예측에 사용할 수 있게 합니까?
내 무능함을 지적하는 것 외에도 "특정 클래스의 동적 시스템이가격 모델링에 적합"하다는 사실을 지지하는 다른 주장이 있습니까? 가격에는 이론이 허용하는 속성(여기에 속성 나열)이 있기 때문입니다. ? 이러한 " 동적 시스템의 개별 클래스 "에 대한 이론의 입력에서 어떤 가정을 해야 하는지 지적할 수 있습니까?
아니, 그럼 바깥 날씨를 예측해 보자. 그러나 이러한 예측을 기반으로 거래 신호를 생성하는 방법은 무엇입니까? - 당신은 왜곡. 당신을 이해합니다. 나는 이기적인 이익을 남기고 싶지 않습니다. 가격은 얼마이며 일부 예측 이론에는 공통점이 있습니다. 그러므로 우리는 이 점을 나중을 위해 남겨둔다.
예를 들어, 본질적으로 가격 변환인 지표에 대해 NA를 포함하여 복잡한 메커니즘을 교육하는 데에는 많은 의미가 없습니다. 이게 무슨 소용이야? 표시기에 제공한 것과 동일한 데이터를 NN에 제공하면 NN이 표시기의 기능에 완벽하게 적응합니다. 그렇다면 왜 불필요한 데이터로 그녀의 두뇌를 가루로 만들까요? -정확히, 지표도 의미하지 않았습니다.
확률 분포가 있는 모든 종류의 과잉 파괴에 관해서는 순수 통계에 기반한 모델에서 시장에서 작동할 수 있는 합리적인 것을 아직 보지 못했습니다. AR, ARM, ARMA, GARCH, EGARCH와 같은 모델이 왜 그렇게 많다고 생각하십니까? 목록은 수십 개까지 계속될 수 있습니다. 변동성을 예측하는 훨씬 간단한 문제를 해결하지만 단순히 작동하지 않습니다. - 훌륭한! 그들은 결정하지만 포트폴리오 수익률의 변동성을 예측할 뿐입니다. 그들은 이 포트폴리오 수익률의 정규 분포를 가정하기 때문에 결정합니다. 이는 이론적으로만 사실이며 상품의 독립성에 대한 새로운 유보가 있습니다. 그러나 이러한 모델로 가격을 예측하려면 가격이 정규 분포 법칙, 더 엄격하게는 모수 통계와 공통점이 있다는 데 동의해야 합니다. 이것이 내가 포트폴리오 변동성을 모델링하는 데 적합한 방법이 가격 예측에 적합하다고 의심하는 이유입니다. 가격을 두는 적용할 수 없는 가정 때문입니다.
맞아요, 정말 좋아해요! 그래서 저는 Prival 에게 항상 그런 질문을 합니다. 왜 그는 시장 법칙이 뉴턴 미분 방정식 시스템에 적합하다고 결정했을까요? 왜 갑자기 가격이 레이더 화면에 비행기처럼 보이고 추진력의 영향으로 거대한 몸처럼 움직여야합니까?! 그가 자신의 접근 방식에 대한 근거를 제시하도록 하십시오... 지금까지 그는 그렇게 하지 않았습니다. 그는 그냥 눈치채지 못한 척(이해하지 못함)하고 아름다운 사진만 가져와 매트릭스에 대해 묻습니다. - 맞아요. 숙련된 손만 잡으면 대가가 어떤 이론에도 뛰어들 수 있다는 것은 말할 필요도 없이 여기에 모두가 침묵합니다.
흠. 나는 지난 세기의 50년대에 Kolmogorov 가 n 변수 의 기능적 종속성 이 기본 가중치 가산기 세트에 의해 주어진 정확도로 근사될 수 있다는 정리를 증명했다는 것을 알고 있습니다. - 내 영혼은 우리에게 알려지지 않은 경우에도 특정 매개 변수 에 대한 기능적 의존성에 대해 이야기하고 있다고 생각합니다. 가격에는 그러한 속성이 없으며 매개 변수 통계 상자에 속하지 않으므로 이것이 대부분의 기능적 의존성이 존재하는지 의심됩니다. 불행히도, 매개변수 통계는 시스템에 특정 매개변수 가 있는 경우에만 강력하며, 그래야만 아름다운 결과를 얻을 수 있습니다.
bstone, 평범한 포커를 상상해보십시오 ... 특정 각도에서 보면 직선 스틱을 볼 수 있지만 실제로 무엇인지 짐작할 수 없습니다. NN의 입력에 제공된 데이터의 예비 준비 작업은 입력 데이터에 대해 수행해야 하는 작업을 가능한 한 많이 단순화하고 가장 소화하기 쉬운 형식으로 표시하는 것입니다. 그리고 이것은 매우 중요합니다! 그녀는 Gogol의 Viy처럼 눈꺼풀을 들어 사물을 보여줘야 합니다. 하, 당신이 말! - 그들은 그녀를 위해 모든 것을 했고, 그녀에게 무엇이 필요한가요? 그리고 당신은 틀릴 것입니다. Nc는 레스토랑 메뉴를 먹일 필요가 있습니다. 이것은 수학 출신의 귀족입니다.
이것은 내가 동의할 수 없는 것입니다. 완전히 다른 영역에서 응용 프로그램을 매우 매력적으로 만드는 신경망의 잘 연구된 속성은 복잡성의 비선형 종속성을 연구하고 성공적으로 근사하는 능력입니다.
내가 동의할 수 있는 것은 예를 들어 이전 공개 가격 차이와 계산에 이전 50개 막대의 가격을 사용하는 두 개의 지표를 입력하여 네트워크를 훈련하면 NN이 국회에서 얻은 결과로, 입력 시 이전 가격의 차액만 입력됩니다. 그러나 실제로 이전 50개의 따옴표를 입력으로 제공하여 이러한 네트워크를 훈련하는 경우 이론적으로 표시기를 사용할 때 발생하는 입력에 대한 출력의 결합된 종속성을 학습해야 합니다.
그러나 50개의 입력이 있는 네트워크를 훈련하는 것이 3개의 입력이 있는 네트워크보다 기술적으로 훨씬 더 어렵다는 것은 분명합니다. 그러나 이것은 지표 자체의 유용성에 대해 아무 말도하지 않습니다. 기술적인 난관을 헤쳐나가는 데 도움이 되는 목발에 불과하지만, 결국 국회의 역량을 크게 협소하게 만든다. 그렇지 않습니까?
나의 겸손한 지식은 내가 이론의 마법적 속성에 대해 강조한 대담한 blah blah blah를 볼 수 있게 해 주지만 가격이 이 이론과 관련이 있다는 것을 알 수는 없습니다.
네 맞아요! 글쎄, 어떻게 그것에 대해 더 물을 수 있니? 나는 이미 시장이 시스템이라고 말했다. 시장에서 거래되는 모든 상품의 가격이 이 시스템의 매개변수라고 상상해 보십시오. 그리고 그것들은 모두 우리에게 알려지지 않은 어떤 법칙에 따라 진화합니다. 이제 가격이 시스템 이론과 어떤 관련이 있는지 알 수 있습니까?
멘델의 법칙이 아닌 역학계의 이론?
시스템 이론은 잘 알고 있고 멘델의 법칙은 전혀 익숙하지 않기 때문입니다. 시스템 이론의 적용과 멘델의 법칙(ceteris paribus) 적용 중 어디에서 내가 더 성공적일 것이라고 생각합니까?
내 무능함을 지적하는 것 외에도 "특정 클래스의 동적 시스템이 가격 모델링에 적합"하다는 사실을 지지하는 다른 주장이 있습니까? 가격에는 이론이 허용하는 속성(여기에 속성 나열)이 있기 때문입니다. ? 이러한 "별도의 역학 시스템 클래스"에 대한 이론 입력 시 어떤 가정을 해야 하는지 지정할 수 있습니까?
글쎄, 나는 세 번째로 반복한다. 시스템 이론은 시장에 적용할 수 있습니다. 시장은 어떤 법칙에 따라 매개변수(가격)가 진화하는 시스템이기 때문입니다. 그렇다고 해서 모든 질문에 대한 답을 얻을 수 있는 것은 아니지만 연구 중인 시스템에 맞는 일관된 이론이 있다면 사용하지 않겠습니까? 아니면 바퀴를 재발명하고 손가락으로 하늘을 가리키고 날씨를 예측하는 것이 더 낫습니까?
훌륭한! 그들은 결정하지만 포트폴리오 수익률의 변동성을 예측할 뿐입니다. 그들은 이 포트폴리오 수익률의 정규 분포를 가정하기 때문에 결정합니다. 이는 이론적으로만 사실이며 상품의 독립성에 대한 새로운 유보가 있습니다. 그러나 이러한 모델로 가격을 예측하려면 가격이 정규 분포 법칙, 더 엄격하게는 모수 통계와 공통점이 있다는 데 동의해야 합니다. 이것이 내가 포트폴리오 변동성을 모델링하는 데 적합한 방법이 가격 예측에 적합하다고 의심하는 이유입니다. 가격을 두는 적용할 수 없는 가정 때문입니다.
잘. 당신은 또한 이 문제의 본질을 충분히 이해하지 못했습니다. 이 모든 모델은 변동성이 표준 정규 분포에 맞지 않는다는 사실을 고려하기 때문에 "일종의" 작동합니다. 포트폴리오 수익률의 경우 이는 전혀 적절하지 않습니다. 변동성 예측은 포트폴리오의 수익률과 그 분포에 어떤 식으로든 의존하지 않습니다. 또 다른 점은 변동성 예측이 주로 포트폴리오의 위험을 평가하는 데 사용되지만 이는 완전히 다른 이야기입니다.
Neutron писал(а)>> 아니, 아니, 우리는 어떤 것에 대해 이야기하고 있습니다!
그러나 기능적 의존성 에 대해 - 즉. 매개변수 법칙에 대해 그러나 그것은 요점이 아닙니다. 가격 뒤에 어떤 종류의 기능적 종속성이 있다고 갑자기 가정할 수 있는 이유는 무엇입니까? 전제 조건이 없습니다. 세상의 기계적인 본성에 대한 믿음과 노스트로다무스의 월계관을 부러워하는 것뿐입니다.
하지만 왜 모델에서 시간을 반대하는지 이해가 안 됩니다. 모델에서 시간을 버릴 수 없습니다. 금요일부터 월요일까지의 예보는 목요일부터 금요일까지의 예보와 천지와 같이 서로 다른 예보 지평(예측 시간이 다름)입니다. 그리고 증권 거래소의 개장과 폐쇄도 고려해야 할 요소입니다. 우리에게 평소의 시간 때문이 아니라 시장이 변화하게 놔두는 것은 (시간) 그것과 직접적으로 관련되어 있습니다. 그리고 어떤 시간 간격으로 잘못 수행되는지 말하지 않고 예측에 대해 이야기하는 것은 올바르지 않습니다.
등. 1분에 +10포인트, 1년에 +10포인트 :-)
당신은 이 이론이 가격 예측에 좋다고 잘못 가정했다고 진지하게 생각합니다. 그리고 어울리지 않는 것 같아요. 나는 그것을 열고 싶다. 그렇다면 왜 갑자기 이 이론이 나오는지 묻습니다. 전제 조건이있는 경우 (작업의 이름과 목적의 유사점 제외), 나는 틀릴 것입니다. 그래서 저는 이미 토론 중입니다.
당신 말이 맞아, 난 당신이 확실히 좋아! 그래서 저는 Prival 에게 항상 그런 질문을 합니다. 왜 그는 시장 법칙이 뉴턴 미분 방정식 시스템에 적합하다고 결정했을까요? 왜 갑자기 가격이 레이더 화면에 비행기처럼 보이고 추진력의 영향으로 거대한 몸처럼 움직여야합니까?! 그가 자신의 접근 방식에 대한 근거를 제시하도록 하십시오... 지금까지 그는 그렇게 하지 않았습니다. 그는 그냥 눈치채지 못한 척(이해하지 못함)하고 아름다운 사진만 가져와 매트릭스에 대해 묻습니다.
흠. 나는 지난 세기의 50년대에 Kolmogorov가 n 변수 의 기능적 종속성이 기본 가중치 가산기 세트에 의해 주어진 정확도로 근사될 수 있다는 정리를 증명했다는 것을 알고 있습니다. 이 가산기의 입력 가중치를 찾는 것이 남아 있습니다. 이해했나요? 이 설정에서는 기능 의존의 유형을 알 필요가 없으며 상상에 초평면을 그립니다! 가산기의 무게를 찾는 알고리즘을 정당화하는 것으로 충분하며 모든 것을 스스로 끝내고 은색 접시에 가져올 것입니다. 이것은 근본적인 요점이며, 이것이 자기회귀 모델 등과의 주요 차이점입니다. 나는 모델이 필요하지 않습니다. 모델이 있으면 고정되어 있지 않아도 찾을 수 있습니다(NN을 다시 훈련시키기에 충분합니다).
이것은 NS와 연구 방향에 찬성하는 나의 선택을 결정했습니다.
아니, 그럼 바깥 날씨를 예측해 보자. 그러나 이러한 예측을 기반으로 거래 신호를 생성하는 방법은 무엇입니까?
+5
예를 들어, 본질적으로 가격 변환인 지표에 대해 NA를 포함하여 복잡한 메커니즘을 교육하는 데에는 많은 의미가 없습니다. 이게 무슨 소용이야? 표시기에 제공한 것과 동일한 데이터를 NN에 제공하면 NN이 표시기의 기능에 완벽하게 적응합니다. 그렇다면 왜 불필요한 데이터로 그녀의 두뇌를 가루로 만들까요?
bstone, 평범한 포커를 상상해보십시오 ... 특정 각도에서 보면 직선 스틱을 볼 수 있지만 실제로 무엇인지 짐작할 수 없습니다. NN의 입력에 제공된 데이터의 예비 준비 작업은 입력 데이터에 대해 수행해야 하는 작업을 가능한 한 많이 단순화하고 가장 소화하기 쉬운 형식으로 표시하는 것입니다. 그리고 이것은 매우 중요합니다! 그녀는 Gogol의 Viy처럼 눈꺼풀을 들어 사물을 보여줘야 합니다. 하, 당신이 말! - 그들은 그녀를 위해 모든 것을 했고, 그녀에게 무엇이 필요한가요? 그리고 당신은 틀릴 것입니다. Nc는 레스토랑 메뉴를 먹일 필요가 있습니다. 이것은 수학 출신의 귀족입니다.
오 인내심. Vita, 동적 시스템 이론에 대한 지식이 극히 미미하다는 것을 이해합니다. 그렇지 않으면, 동적 시스템 이론을 사용하면 혼돈 시스템에서 자기 조직화와 같은 복잡하고 고유한 것들 까지도 표현할 수 있다는 것을 알게 될 것입니다.
자, 먼저 기본으로 돌아가자. 언급된 이론을 이해하는 체계는 무엇인가? 시스템은 특정 법칙에 따라 시간이 지남에 따라 상태가 변하는 자연의 모든 대상으로 이해됩니다. 만약 시장이 그런 시스템이 아니라면, 이미 제대로 언급된 바와 같이 우리가 여기서 할 수 있는 것은 아무것도 없습니다. 그러나 우리는 완고한 낙관론자입니다. 그렇지 않습니까?
동적 시스템은 초기 조건과 시간에 따라 상태가 고유하게 결정되는 시스템으로 이해됩니다. 이런 형태로 시장에 출시하는 것은 무의미하며 여기 아무도 이 일을 하지 않기를 바랍니다.
그러나 동적 시스템의 별도 클래스는 자가 구성 능력이 있는 혼돈 시스템을 모델링하는 데 탁월합니다 . 그리고 적절한 역학 시스템의 매개변수를 식별하는 문제를 능숙하게 해결하면 연구 중인 혼돈 시스템의 모델 역할을 성공적으로 수행할 수 있습니다.
이제 원래 시스템의 위상 공간에서 보조 시스템의 위상 공간으로 전환하는 방법이 있다고 상상해보십시오. 기존 방법으로 특정 결과를 얻을 수 있는 방법을 분석합니다.
나의 겸손한 지식은 내가 이론의 마법적 속성에 대해 강조한 대담한 blah blah blah 를 볼 수 있게 해 주지만 가격이 이 이론과 관련이 있다는 것을 알 수는 없습니다.
멘델의 법칙도 예측할 수 있지만 내가 이해하는 가격에는 적용되지 않습니다. 당신이 쓴 부조리가 가격에 어떻게 적용됩니까? 나는 멘델의 법칙이나 역학계의 이론을 구걸하지 않습니다. 그런데 왜 멘델의 법칙이 아닌 역학계의 이론을 사용하기로 결정하셨습니까?
개인적으로, 나는 포괄적이고 모든 것을 설명하는 " 만약 능숙하다면 " 가격에 대한 특정 이론의 적용 가능성에 대한 질문에서 시작한다고 믿습니다. " methods exist "라는 철자가 자동으로 이론을 가격 예측에 사용할 수 있게 합니까?
내 무능함을 지적하는 것 외에도 "특정 클래스의 동적 시스템이 가격 모델링에 적합"하다는 사실을 지지하는 다른 주장이 있습니까? 가격에는 이론이 허용하는 속성(여기에 속성 나열)이 있기 때문입니다. ? 이러한 " 동적 시스템의 개별 클래스 "에 대한 이론의 입력에서 어떤 가정을 해야 하는지 지적할 수 있습니까?
아니, 그럼 바깥 날씨를 예측해 보자. 그러나 이러한 예측을 기반으로 거래 신호를 생성하는 방법은 무엇입니까? - 당신은 왜곡. 당신을 이해합니다. 나는 이기적인 이익을 남기고 싶지 않습니다. 가격은 얼마이며 일부 예측 이론에는 공통점이 있습니다. 그러므로 우리는 이 점을 나중을 위해 남겨둔다.
예를 들어, 본질적으로 가격 변환인 지표에 대해 NA를 포함하여 복잡한 메커니즘을 교육하는 데에는 많은 의미가 없습니다. 이게 무슨 소용이야? 표시기에 제공한 것과 동일한 데이터를 NN에 제공하면 NN이 표시기의 기능에 완벽하게 적응합니다. 그렇다면 왜 불필요한 데이터로 그녀의 두뇌를 가루로 만들까요? -정확히, 지표도 의미하지 않았습니다.
확률 분포가 있는 모든 종류의 과잉 파괴에 관해서는 순수 통계에 기반한 모델에서 시장에서 작동할 수 있는 합리적인 것을 아직 보지 못했습니다. AR, ARM, ARMA, GARCH, EGARCH와 같은 모델이 왜 그렇게 많다고 생각하십니까? 목록은 수십 개까지 계속될 수 있습니다. 변동성을 예측하는 훨씬 간단한 문제를 해결하지만 단순히 작동하지 않습니다. - 훌륭한! 그들은 결정하지만 포트폴리오 수익률의 변동성을 예측할 뿐입니다. 그들은 이 포트폴리오 수익률의 정규 분포를 가정하기 때문에 결정합니다. 이는 이론적으로만 사실이며 상품의 독립성에 대한 새로운 유보가 있습니다. 그러나 이러한 모델로 가격을 예측하려면 가격이 정규 분포 법칙, 더 엄격하게는 모수 통계와 공통점이 있다는 데 동의해야 합니다. 이것이 내가 포트폴리오 변동성을 모델링하는 데 적합한 방법이 가격 예측에 적합하다고 의심하는 이유입니다. 가격을 두는 적용할 수 없는 가정 때문입니다.
맞아요, 정말 좋아해요! 그래서 저는 Prival 에게 항상 그런 질문을 합니다. 왜 그는 시장 법칙이 뉴턴 미분 방정식 시스템에 적합하다고 결정했을까요? 왜 갑자기 가격이 레이더 화면에 비행기처럼 보이고 추진력의 영향으로 거대한 몸처럼 움직여야합니까?! 그가 자신의 접근 방식에 대한 근거를 제시하도록 하십시오... 지금까지 그는 그렇게 하지 않았습니다. 그는 그냥 눈치채지 못한 척(이해하지 못함)하고 아름다운 사진만 가져와 매트릭스에 대해 묻습니다. - 맞아요. 숙련된 손만 잡으면 대가가 어떤 이론에도 뛰어들 수 있다는 것은 말할 필요도 없이 여기에 모두가 침묵합니다.
흠. 나는 지난 세기의 50년대에 Kolmogorov 가 n 변수 의 기능적 종속성 이 기본 가중치 가산기 세트에 의해 주어진 정확도로 근사될 수 있다는 정리를 증명했다는 것을 알고 있습니다. - 내 영혼은 우리에게 알려지지 않은 경우에도 특정 매개 변수 에 대한 기능적 의존성에 대해 이야기하고 있다고 생각합니다. 가격에는 그러한 속성이 없으며 매개 변수 통계 상자에 속하지 않으므로 이것이 대부분의 기능적 의존성이 존재하는지 의심됩니다. 불행히도, 매개변수 통계는 시스템에 특정 매개변수 가 있는 경우에만 강력하며, 그래야만 아름다운 결과를 얻을 수 있습니다.
bstone, 평범한 포커를 상상해보십시오 ... 특정 각도에서 보면 직선 스틱을 볼 수 있지만 실제로 무엇인지 짐작할 수 없습니다. NN의 입력에 제공된 데이터의 예비 준비 작업은 입력 데이터에 대해 수행해야 하는 작업을 가능한 한 많이 단순화하고 가장 소화하기 쉬운 형식으로 표시하는 것입니다. 그리고 이것은 매우 중요합니다! 그녀는 Gogol의 Viy처럼 눈꺼풀을 들어 사물을 보여줘야 합니다. 하, 당신이 말! - 그들은 그녀를 위해 모든 것을 했고, 그녀에게 무엇이 필요한가요? 그리고 당신은 틀릴 것입니다. Nc는 레스토랑 메뉴를 먹일 필요가 있습니다. 이것은 수학 출신의 귀족입니다.
이것은 내가 동의할 수 없는 것입니다. 완전히 다른 영역에서 응용 프로그램을 매우 매력적으로 만드는 신경망의 잘 연구된 속성은 복잡성의 비선형 종속성을 연구하고 성공적으로 근사하는 능력입니다.
내가 동의할 수 있는 것은 예를 들어 이전 공개 가격 차이와 계산에 이전 50개 막대의 가격을 사용하는 두 개의 지표를 입력하여 네트워크를 훈련하면 NN이 국회에서 얻은 결과로, 입력 시 이전 가격의 차액만 입력됩니다. 그러나 실제로 이전 50개의 따옴표를 입력으로 제공하여 이러한 네트워크를 훈련하는 경우 이론적으로 표시기를 사용할 때 발생하는 입력에 대한 출력의 결합된 종속성을 학습해야 합니다.
그러나 50개의 입력이 있는 네트워크를 훈련하는 것이 3개의 입력이 있는 네트워크보다 기술적으로 훨씬 더 어렵다는 것은 분명합니다. 그러나 이것은 지표 자체의 유용성에 대해 아무 말도하지 않습니다. 기술적인 난관을 헤쳐나가는 데 도움이 되는 목발에 불과하지만, 결국 국회의 역량을 크게 협소하게 만든다. 그렇지 않습니까?
나의 겸손한 지식은 내가 이론의 마법적 속성에 대해 강조한 대담한 blah blah blah를 볼 수 있게 해 주지만 가격이 이 이론과 관련이 있다는 것을 알 수는 없습니다.
네 맞아요! 글쎄, 어떻게 그것에 대해 더 물을 수 있니? 나는 이미 시장이 시스템이라고 말했다. 시장에서 거래되는 모든 상품의 가격이 이 시스템의 매개변수라고 상상해 보십시오. 그리고 그것들은 모두 우리에게 알려지지 않은 어떤 법칙에 따라 진화합니다. 이제 가격이 시스템 이론과 어떤 관련이 있는지 알 수 있습니까?
멘델의 법칙이 아닌 역학계의 이론?
내 무능함을 지적하는 것 외에도 "특정 클래스의 동적 시스템이 가격 모델링에 적합"하다는 사실을 지지하는 다른 주장이 있습니까? 가격에는 이론이 허용하는 속성(여기에 속성 나열)이 있기 때문입니다. ? 이러한 "별도의 역학 시스템 클래스"에 대한 이론 입력 시 어떤 가정을 해야 하는지 지정할 수 있습니까?
글쎄, 나는 세 번째로 반복한다. 시스템 이론은 시장에 적용할 수 있습니다. 시장은 어떤 법칙에 따라 매개변수(가격)가 진화하는 시스템이기 때문입니다. 그렇다고 해서 모든 질문에 대한 답을 얻을 수 있는 것은 아니지만 연구 중인 시스템에 맞는 일관된 이론이 있다면 사용하지 않겠습니까? 아니면 바퀴를 재발명하고 손가락으로 하늘을 가리키고 날씨를 예측하는 것이 더 낫습니까?
Vita писал(а) >>
나는 이기적인 이익을 남기고 싶지 않습니다. 가격은 얼마이며 일부 예측 이론에는 공통점이 있습니다. 그러므로 우리는 이 점을 나중으로 미룬다.
훌륭한! 그들은 결정하지만 포트폴리오 수익률의 변동성을 예측할 뿐입니다. 그들은 이 포트폴리오 수익률의 정규 분포를 가정하기 때문에 결정합니다. 이는 이론적으로만 사실이며 상품의 독립성에 대한 새로운 유보가 있습니다. 그러나 이러한 모델로 가격을 예측하려면 가격이 정규 분포 법칙, 더 엄격하게는 모수 통계와 공통점이 있다는 데 동의해야 합니다. 이것이 내가 포트폴리오 변동성을 모델링하는 데 적합한 방법이 가격 예측에 적합하다고 의심하는 이유입니다. 가격을 두는 적용할 수 없는 가정 때문입니다.
잘. 당신은 또한 이 문제의 본질을 충분히 이해하지 못했습니다. 이 모든 모델은 변동성이 표준 정규 분포에 맞지 않는다는 사실을 고려하기 때문에 "일종의" 작동합니다. 포트폴리오 수익률의 경우 이는 전혀 적절하지 않습니다. 변동성 예측은 포트폴리오의 수익률과 그 분포에 어떤 식으로든 의존하지 않습니다. 또 다른 점은 변동성 예측이 주로 포트폴리오의 위험을 평가하는 데 사용되지만 이는 완전히 다른 이야기입니다.
아니, 아니, 우리는 어떤 것에 대해 이야기하고 있습니다!
그러나 기능적 의존성 에 대해 - 즉. 매개변수 법칙에 대해 그러나 그것은 요점이 아닙니다. 가격 뒤에 어떤 종류의 기능적 종속성이 있다고 갑자기 가정할 수 있는 이유는 무엇입니까? 전제 조건이 없습니다. 세상의 기계적인 본성에 대한 믿음과 노스트로다무스의 월계관을 부러워하는 것뿐입니다.