Da teoria à prática - página 357
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Há um diálogo entre mim e A_K2 sobre Kolmogorov, e hoje eu também fiquei um pouco louco. Não é fácil tirá-los da hipnose).
Há um diálogo entre mim e A_K2 sobre Kolmogorov, e hoje eu também fiquei um pouco louco. É difícil tirá-los da hipnose).
Você faz as contas.
0,01 * 0,01 = 0,0001 - que está sobre os rabos.
5 * 5 = 25 - que está no centro.
qual é a distribuição? - hgngnh
Deixe-os obter um normal, caso contrário já estão se afastando da ciência.
//nada uma palavra sobre física e Schrodinger.
e depois ouviremos os cientistas seniores, é claro...
Pense sobre isso.
0,1 * 0,1 = 0,01 - que está sobre os rabos.
5 * 5 = 25 - está no centro.
Qual é a distribuição? - Eu não sei.
Deixe-os obter o normal, porque não têm vergonha de ter os grãos e a ciência.
//Nem mencionar a física e Schrodinger...Para quê? Para qualquer previsão, não há nenhuma exigência quanto ao tipo de distribuição. Os requisitos de estacionaridade estão apenas dentro da estrutura do artigo, não em geral.
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Da Teoria à Prática
Yuriy Asaulenko, 2018.05.08 15:09
Isso não importa em nada. Já no célebre artigo de Kolmogorov, 1940, não há nenhuma exigência quanto à forma de distribuição. Existe apenas um requisito para a série - a estacionariedade. E o artigo considera a possibilidade e as condições de previsão somente e exclusivamente para as séries temporais estacionárias.
De onde veio o requisito de normalidade no tópico? - Não sei))).
HZ a possibilidade de prever séries não estacionárias no artigo simplesmente não é considerada, ou seja, o artigo em relação a tais séries simplesmente não diz nada. Isso não significa absolutamente impossibilidade de previsão de séries não-estacionárias, mas simplesmente, em relação às séries não-estacionárias, não significa absolutamente nada.
Peço aos comerciantes respeitados que releiam Kolmogorov mais uma vez. Sem emoção.
Observe que este é o único trabalho de um cientista de renome mundial dedicado à previsão. Não há outros métodos na natureza de pessoas iguais a Kolmogorov em inteligência.
É tentador colocar tudo isso em prática.
Aqui eu tenho que concordar com Yury Asaulenko - não há uma palavra sobre a distribuição normal. Somente estacionaridade com condições adicionais para a função de correlação.
É possível transformar a BP em forma estacionária através de fluxos Erlang? Ninguém provou o contrário.
Por que por Erlang flui? COM QUE MAIS?!?
Bem, acabei de reler Feynman novamente. Ele mencionou de passagem que seria bom prever os preços de mercado. E imediatamente começou a fazer analogias com os eventos - gotas de chuva, contador Geiger, etc. Considerado tau=Tempo/número de eventos. Concluíram que o melhor modelo é um fluxo de eventos de Poisson. Em seguida, cobriu tudo com amplitudes de probabilidade. Voila - os temidos integrais triplos descrevem a probabilidade deste ou daquele evento.
Além disso, ele recomenda que se trabalhe em tempos "bastante grandes". Ele não explica quão grandes eles são.
Se este empreendimento com os fluxos de Erlang não me der nada - eu lavarei minhas mãos dele. Mas deve ser levada a sua conclusão lógica.
Peço aos comerciantes respeitados que releiam Kolmogorov mais uma vez. Sem emoção.
Note que este é o único trabalho de um cientista de renome mundial dedicado à previsão. Não há outros métodos na natureza de pessoas iguais a Kolmogorov em inteligência.
É tentador colocar tudo isso em prática.
Aqui eu tenho que concordar com Yury Asaulenko - não há uma palavra sobre a distribuição normal. Somente estacionaridade com condições adicionais para a função de correlação.
É possível transformar a BP em forma estacionária por fluxos Erlang? Ninguém provou o contrário.
Por que por Erlang flui? COM QUE MAIS?!?
Bem, acabei de reler Feynman novamente. Ele mencionou de passagem que seria bom prever os preços de mercado. E imediatamente começou a fazer analogias com os eventos - gotas de chuva, contador Geiger, etc. Considerado tau=Tempo/número de eventos. Concluíram que o melhor modelo é um fluxo de eventos de Poisson. Em seguida, cobriu tudo com amplitudes de probabilidade. Voila - os temidos integrais triplos descrevem a probabilidade deste ou daquele evento.
Além disso, ele recomenda que se trabalhe em tempos "bastante grandes". Ele não explica quão grandes eles são.
Se este empreendimento com os fluxos de Erlang não me der nada - eu lavarei minhas mãos dele. Mas deve chegar a sua conclusão lógica.
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O Indicador Zigzag e as Redes Neurais
Prival, 2007.12.01 23:54
Aqui não estou de acordo com você. Existem estes trabalhos, somente eles devem ser aplicados ao mercado Forex.
"As máquinas não aprenderão a pensar até que os humanos aprendam a pensar"
Os primeiros resultados fundamentais na teoria da filtragem em tempo discreto foram obtidos pelo cientista soviético A.N. Kolmogorov [1] (1941), e em tempo contínuo - pelo cientista americano N. Wiener [2] (1942). Resultados completos sobre a teoria da filtração linear dos processos gaussianos em tempo discreto e contínuo foram obtidos por R.E.Kalman e R.S.Bucy [3] (1960, 1961). Resultados fundamentais na teoria da filtragem não linear pertencem ao cientista soviético G.L.Stratonovich que elaborou a teoria da filtragem não linear de processos aleatórios de Markov desde 1959 [4,5,6, etc.].
Há também obras de Levin B.R. http://www.computer-museum.ru/connect/levin.htm e Tikhonov V.I.
Eu daria todos os prêmios Nobel a Stratonovich por sua GRANDE equação. Eu só acho que se deve ser capaz de prepará-la (a equação) para o Forex. Que é o que estou tentando fazer agora.
Peço aos comerciantes respeitados que releiam Kolmogorov mais uma vez. Sem emoção.
Observe que este é o único trabalho de um cientista de renome mundial dedicado à previsão. Não há outros métodos na natureza de pessoas iguais à inteligência de Kolmogorov.
Ora, ora, ora. Não, não há. Mas tem havido muitos trabalhos sobre prognóstico desde o início dos anos 40 do século 20. Ainda não posso citar os autores, mas todos eles são bem conhecidos. E tanto processos estacionários quanto não estacionários foram considerados. Por que você acha que todos eles enlouqueceram, e todos ao mesmo tempo?
É possível transformar a BP em forma estacionária por fluxos Erlang? O contrário não foi provado por ninguém.
Por que Erlang flui? O QUE ELSE?!?
....
Se esta coisa de Erlang flui não funcionar, lavarei minhas mãos dela. Mas, é preciso levá-la a sua conclusão lógica.
Não vai. Basta escrevê-lo em algum lugar para sua memória).
Peço aos comerciantes respeitados que releiam Kolmogorov mais uma vez. Sem emoção.
Observe que este é o único trabalho de um cientista de renome mundial dedicado à previsão. Não há outros métodos na natureza de pessoas iguais a Kolmogorov em inteligência.
É tentador colocar tudo isso em prática.
Seu notório Kolmogorov descreve um modelo autoregressivo comum.
Ele pode ter sido um pioneiro, mas até agora esta classe de modelos já foi encarnada um milhão de vezes em todas as formas concebíveis. Está descrito em qualquer livro sobre análise em série. O Google é a ajuda.
SanSanych escreveu sobre isso em algum lugar no meio da linha. Mas não é essa a questão.
Seu notório Kolmogorov descreve um modelo autoregressivo comum.
Ele pode ter sido um pioneiro, mas até agora esta classe de modelos já foi encarnada em todas as formas possíveis. Está descrito em qualquer livro sobre análise em série. O Google é a ajuda.
SanSanych escreveu sobre isso em algum lugar no meio da linha. Mas não é essa a questão.
Que assim seja. Outros métodos de previsão que eu não encontrei, infelizmente... (A tarefa era encontrar o trabalho de uma pessoa verdadeiramente excepcional).
Mas, acontece uma única coisa - somente levando a BP a uma forma estacionária pode dar resultados em redes neurais. É aí que eu quero chegar. Não há outra maneira e não pode haver. Certo?
PS Para compreensão geral do momento atual - TC baseado em equações de difusão já foi criado, funciona e não tem mais interesse para mim. Eu quero mudar para redes neurais. Talvez esta mudança de raciocínio geral sobre este ramo cause mal-entendidos?
Seu notório Kolmogorov descreve um modelo autoregressivo comum.
Ele pode ter sido um pioneiro, mas até agora esta classe de modelos já foi encarnada um milhão de vezes em todas as formas concebíveis. Está descrito em qualquer livro sobre análise em série. O Google é a ajuda.
SanSanych escreveu sobre isso em algum lugar no meio da linha. Mas isso não ajuda.
))) Falha. A bicha tinha se esgueirado para cima de mim, embora ele fosse visível de longe.
* Squeak é uma raposa polar gorda *
Mas, acontece que uma coisa - apenas levar a BP a uma forma estacionária pode produzir resultados em redes neurais. É aí que eu quero chegar. Não há outra maneira e não pode haver. Certo?
Por quê? NS geralmente não se preocupam em nada com sua estacionaridade. Eu já escrevi ontem sobre o que a NS precisa. Percebi que você não entendeu. Não é essa a questão.