O mercado é um sistema dinâmico controlado. - página 339

 

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Sobre a questão da estacionariedade/não estacionariedade.

Muitas pessoas aqui no fórum vêm tentando há muito tempo (algumas há anos) chegar à "estacionaridade", que supostamente está nas citações, dizendo que só precisamos encontrá-la, e então tudo será fácil e simples. Ao mesmo tempo, eles admitem que o processo (BP) é não-estacionário. Mas eles não entendem a essência do fenômeno. Eles não entendem a diferença entre um processo estacionário e um processo não-estacionário.

Mostrarei esta distinção em um exemplo simples.

Descrição do processo na forma mais geral :

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1) Processo estacionário :

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2) Processo não preparado :

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Somente em seções onde a matriz de transição é constante (ou quase constante)

o processo não estacionário degenera em um processo estacionário.


Nenhum truque (diferenças de primeiro, segundo, ..., centésimos) elimina a não-estacionaridade existente.

Entretanto, isto não significa que o processo não-estacionário não possa ser controlado. Você pode. Mas para este fim é necessário, antes de tudo, compreender a essência do fenômeno.

Desejo sucesso na aquisição de tal entendimento para todos os buscadores locais.

 
Олег avtomat:

Sobre a questão da estacionaridade/não estacionaridade.

Somente em seções onde a matriz de transição é constante (ou quase constante)

o processo não estacionário degenera em um processo estacionário.

Nenhum truque (diferenças primeiro, segundo, ..., centésimos) elimina a não-estacionaridade existente.

Oleg, antes de mais nada, gostaria de pedir desculpas por algumas declarações e julgamentos excessivamente impudentes.

Mas meus cargos não devem interferir no caso. E nós temos um negócio - o Graal, não é mesmo?

Portanto, a questão é:

Se os processos de mercado são fundamentalmente não estacionários e encontrar áreas estacionárias é extremamente problemático, então acontece que o uso de redes neurais como uma ferramenta de previsão não é aplicável em princípio.

Acho que não sou o único que precisa entender este ponto. A fim de não desperdiçar tempo inestimável no estudo de redes neurais.

 
Alexander_K2:

Oleg, antes de mais nada, gostaria de pedir desculpas por algumas das minhas declarações e julgamentos arrogantes.

Mas, meus cargos não devem interferir no caso. E nós temos um negócio - o Graal, não temos?

Portanto, a questão é:

Se os processos de mercado são fundamentalmente não estacionários e encontrar áreas estacionárias é extremamente problemático, então acontece que o uso de redes neurais como uma ferramenta de previsão não é aplicável em princípio.

Acho que não sou o único que precisa entender este ponto. Para não desperdiçar tempo inestimável estudando redes neurais.

hmm... "algumas...".... algumas "brincadeiras infantis" seguidas de "não voltarei a fazê-lo"... tão racionalizada... cortando cantos... Não, eu não vou por esse caminho com você. E nós não estamos na mesma estrada.

Seus postos trabalham para sua causa. Qual é o seu negócio, eu não sei. Mas eu sei que não tenho e não terei nenhum negócio com você.

E para responder à sua pergunta:

Você não quer perder seu precioso tempo estudando redes neurais. Mas sem isso você não terá uma compreensão do que as redes neurais têm e do que elas não têm. A propósito, não demorará muito tempo para estudá-los, mas uma vez que você tenha o conhecimento, você pode chegar a um entendimento. Por enquanto você não tem compreensão: por que você acha que as redes neurais são aplicáveis apenas a partes estacionárias, e são inaplicáveis a partes não estacionárias? Isso não é verdade, e você também deve se perguntar com o que você vai carregar uma rede neural.

 
Олег avtomat:

Você não quer "passar um tempo inestimável estudando redes neurais". Mas sem ela, você não terá uma compreensão do que as características das redes neurais têm e do que elas não têm. A propósito, não levará muito tempo para estudá-los, mas uma vez que você tenha adquirido conhecimento, você provavelmente ganhará um entendimento. Por enquanto você não tem compreensão: por que você acha que as redes neurais são aplicáveis apenas a partes estacionárias, e são inaplicáveis a partes não estacionárias? E é melhor se perguntar com o que você vai carregar a rede neural.

O próximo valor incremental, é claro. Não há mais nada a prever.

OK. No tópico "Aprendizagem de máquinas..." você pode dar referências à literatura sobre aproximação de séries não estacionárias cujos autores estão no mesmo nível de Kolmogorov e Wiener? Eu não encontrei tais trabalhos e acho que muitos estariam interessados.

P.S. Eu vim aqui para o Graal, e não para construir relações com os participantes do fórum. Por favor, entenda isto e participe mais ativamente dos ramos superiores.

 
Alexander_K2:

1) O próximo valor incremental, é claro. Não há mais nada a prever lá.

2) OK. No tópico "Aprendizagem de máquinas..." você pode dar referências à literatura sobre aproximação de séries não estacionárias, autores iguais em nível a Kolmogorov e Wiener? Eu não encontrei tais trabalhos e acho que muitas pessoas estariam interessadas.

3) P.S. Eu vim aqui para um graal, e não para construir relações com os participantes do fórum. Por favor, entenda isso e participe mais ativamente dos fios superiores.

1) Na verdade, você simplesmente não vê nem entende o que, além de incrementos, pode ser previsto.

2) Sua triagem é muito rígida, com tal triagem "pelo nome" você não vai pegar novas idéias novas para você.

3) Você pensa em encontraro "graal" aqui, sem construir relacionamentos? mas é isso que você faz. Ou você também não entende que...? E nos chamados "ramos superiores" tem havido muita sujeira ultimamente, e por isso não tenho nenhum desejo de participar deles.

 

Publicado em: 18 Abr. 2013 г

Uma conversa entre S.P. Kapitsa e V.I. Arnold no 100º aniversário de A.N. Kolmogorov.

 

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