좋아, 분명히 이 작업은 내 관심을 끌 만한 가치가 있어 기다림이 영원히 계속될 수 있습니다. :) 요컨대, Bezruchko, Smirnov - Mathematical modelling and chaotic time series 책을 찾아서 읽을 것을 권합니다. 물론 아직 읽지 않았다면 말이다. 이것은 전문가들이 작성하고, 읽기 쉽고, 이해하기 쉽고, 모든 사람이 접근할 수 있는 것입니다. :)
배움에 관해서는, 당신과 대화에 참여하는 포럼 회원들과의 이러한 대화 덕분에 나는 나 자신을 배우고 있고 이 과정이 끝이 없을 것이라고 확신합니다. ... 바랍니다.
고맙습니다!
나는 입력의 차원에서 수익성 함수의 표현에 대해 작업할 것입니다.
추신: 저는 Pastekhov의 발전에 대한 대중적인 소개를 원합니다. 수학 교육 없이는 거기에서 할 일이 없습니다. 상형 문자를 읽는 것과 같지만 이미 적절한 VR에 대한 더 실제적인 실험으로 이동하고 싶습니다. 아마도 당신은 그것에 대해 논의하고 싶지 않을 것입니다.
거리에 d 개의 촉수가 꽂혀 있는 블랙박스가 주어지며, 이를 통해 이 세계를 인지하게 된다. 상자에는 구성 가능한 w 매개변수가 있습니다(또한 w 에는 d 가 포함됨). 질문: 물체를 가능한 한 그럴듯하게 식별하려면 상자가 특정 물체에 대해 얼마나 많은 세부 사항을 느껴야 합니까?
"많을수록 좋다"와 같은 대답은 채널링하지 않습니다. tk. 상자가 항목에 대해 학습하는 모든 것, 동일한 매개변수에 저장하고 단순히 모든 것에 충분하지 않을 수 있습니다. "적을수록 좋다"라는 대답도 채널링되지 않기 때문입니다. 최소한의 정보는 부재입니다. 따라서 이 경우 주제에 대한 그럴듯한 판단을 내리는 것은 불가능합니다. 즉, 기능의 수 면에서 황금 평균(최적)이 있어야 합니다. 그래서 그것은 무엇과 같습니까?
추신: 나는 평등 P=w*w/d 를 이해하기 시작한 것 같습니다. 그림 참조:
이 동등성이 충족되면 네트워크의 예측 분산이 감소하고 예측 정확도(최소 파란색 선)가 아직 떨어지지 않음을 알 수 있습니다(표시되지 않은 다음 단계에서 그리드는 더 이상 너무 잘 훈련). 사실, 분산은 파멸의 위험을 직접적으로 결정합니다. NS의 범위가 예측의 결과로 커질수록 우리가 취하는 예금에 대한 위험이 더 커지고 결과적으로 우리는 더 적은 거래 레버리지를 사용해야 하며, 이는 궁극적으로 , MTS + MM과 함께 거래의 수익성을 감소시킵니다.
1. "효율적인 시장" 가설의 거부. - EMH 가설을 기각하면 자동으로 시장 VR의 준정상으로 이어진다는 말을 제대로 이해하고 있나요?
2. 세 가지 적립 방법 이해:
...
c) 상품 가격의 과거 데이터 분석,
마지막 두 개를 사용할 수 있습니다. 이 중 거시경제 뉴스의 분석은 MTS의 사용을 의미하지 않습니다(최소한 나는 그것을 실제로 구현할 방법을 보지 못합니다). 따라서 마지막 점이 남아 있습니다.
여기에서 나는 당신에게 동의합니다. 실제로 네트워크는 한 가지 예외를 제외하고는 비선형 AR 모델과 유사합니다. 시장 VR의 비정상성을 감안할 때. 물론, 우리는 (첫 번째 지점에 따라) 준정상성을 의미하며 , 그렇지 않으면 NS가 작동할 수 없습니다. 따라서 조건이 충족되는지 여부는 나에게 중요하지 않습니다. " 현재 가격은 과거 가격의 비선형 함수입니다 ." 일반적으로 비선형 NN은 원하는 영역을 강조 표시합니다. 따라서 NS에 대한 대안은 없습니다!
좋아, 분명히 이 작업은 내 관심을 끌 만한 가치가 있어 기다림이 영원히 계속될 수 있습니다. :) 요컨대, Bezruchko, Smirnov - Mathematical modelling and chaotic time series 책을 찾아서 읽을 것을 권합니다. 물론 아직 읽지 않았다면 말이다. 이것은 전문가들이 작성하고, 읽기 쉽고, 이해하기 쉽고, 모든 사람이 접근할 수 있는 것입니다. :)
좋아요. 갖다. 고맙습니다.
나의 우상인 러시아 수학자 오일러 는 약 800편의 논문을 썼는데, 각각의 논문은 현대 논문보다 가치와 참신함이 낮지 않다.
수학 , 내려올 수 있어요!
당신은 문제를 해결합니다 - 재미를!
좋아요. 갖다. 고맙습니다.
비밀 재료에 익숙해진 결과 보고하세요!
상의하자.
배움에 관해서는, 당신과 대화에 참여하는 포럼 회원들과의 이러한 대화 덕분에 나는 나 자신을 배우고 있고 이 과정이 끝이 없을 것이라고 확신합니다. ... 바랍니다.
고맙습니다!
나는 입력의 차원에서 수익성 함수의 표현에 대해 작업할 것입니다.
추신: 저는 Pastekhov의 발전에 대한 대중적인 소개를 원합니다. 수학 교육 없이는 거기에서 할 일이 없습니다. 상형 문자를 읽는 것과 같지만 이미 적절한 VR에 대한 더 실제적인 실험으로 이동하고 싶습니다. 아마도 당신은 그것에 대해 논의하고 싶지 않을 것입니다.
수학으로
그리고 정말로, Alexei ... 당신은 그것을 받아 들일 수 있습니까? 커뮤니티에서 묻습니다... -:)
물론 공동체는 존중받아야 합니다.
그리고 과제는 무엇입니까? 왼눈으로 이 쓰레드를 보고 가끔은 센스 있는 댓글을 삽입하기도 하지만 본질을 잘 못 꿰뚫는다. 너무 엉뚱한 질문으로 여기 들어오는 과도하게 똑똑한 동료들을 이기고 있을 뿐이다.
내 기분 좋은 조언을 추가하고 데모에 올려 보겠습니다. 그러면 알겠습니다. 그러기 위해서는 며칠이 필요합니다.
기다리 자! 시간은 충분합니다.
그 동안 잠재 의식의 경우 문제의 조건은 다음과 같습니다.
거리에 d 개의 촉수가 꽂혀 있는 블랙박스가 주어지며, 이를 통해 이 세계를 인지하게 된다. 상자에는 구성 가능한 w 매개변수가 있습니다(또한 w 에는 d 가 포함됨). 질문: 물체를 가능한 한 그럴듯하게 식별하려면 상자가 특정 물체에 대해 얼마나 많은 세부 사항을 느껴야 합니까?
"많을수록 좋다"와 같은 대답은 채널링하지 않습니다. tk. 상자가 항목에 대해 학습하는 모든 것, 동일한 매개변수에 저장하고 단순히 모든 것에 충분하지 않을 수 있습니다. "적을수록 좋다"라는 대답도 채널링되지 않기 때문입니다. 최소한의 정보는 부재입니다. 따라서 이 경우 주제에 대한 그럴듯한 판단을 내리는 것은 불가능합니다. 즉, 기능의 수 면에서 황금 평균(최적)이 있어야 합니다. 그래서 그것은 무엇과 같습니까?
추신: 나는 평등 P=w*w/d 를 이해하기 시작한 것 같습니다. 그림 참조:
이 동등성이 충족되면 네트워크의 예측 분산이 감소하고 예측 정확도(최소 파란색 선)가 아직 떨어지지 않음을 알 수 있습니다(표시되지 않은 다음 단계에서 그리드는 더 이상 너무 잘 훈련). 사실, 분산은 파멸의 위험을 직접적으로 결정합니다. NS의 범위가 예측의 결과로 커질수록 우리가 취하는 예금에 대한 위험이 더 커지고 결과적으로 우리는 더 적은 거래 레버리지를 사용해야 하며, 이는 궁극적으로 , MTS + MM과 함께 거래의 수익성을 감소시킵니다.
얻은 결과는 투명하지 않으며 내가 공식화한 형식으로 질문이 열려 있습니다.
일반적으로 거래 작업은 크게 세 가지 주요 문제를 해결하는 것으로 귀결됩니다.
1. "효율적인 시장" 가설의 거부. - EMH 가설을 기각하면 자동으로 시장 VR의 준정상으로 이어진다는 말을 제대로 이해하고 있나요?
2. 세 가지 적립 방법 이해:
...
c) 상품 가격의 과거 데이터 분석,
마지막 두 개를 사용할 수 있습니다. 이 중 거시경제 뉴스의 분석은 MTS의 사용을 의미하지 않습니다(최소한 나는 그것을 실제로 구현할 방법을 보지 못합니다). 따라서 마지막 점이 남아 있습니다.
여기에서 나는 당신에게 동의합니다. 실제로 네트워크는 한 가지 예외를 제외하고는 비선형 AR 모델과 유사합니다. 시장 VR의 비정상성을 감안할 때. 물론, 우리는 (첫 번째 지점에 따라) 준정상성을 의미하며 , 그렇지 않으면 NS가 작동할 수 없습니다. 따라서 조건이 충족되는지 여부는 나에게 중요하지 않습니다. " 현재 가격은 과거 가격의 비선형 함수입니다 ." 일반적으로 비선형 NN은 원하는 영역을 강조 표시합니다. 따라서 NS에 대한 대안은 없습니다!
보다 정확하게는 준비정상성이라는 진술에서 시장의 완전한 효율성이 뒤따르는 것은 아니다.