Смешно. «Я взял школьный угольник и буду строить город!»
ЗЫ: все крупные игроки занимаются разработкой и обучением НС. У них огромные объемы данных, причём прилично размеченных. Такие нейронки они используют в качестве тестов :-))))
Jkrsss, может быть. Я то говорю в том числе о своих экспериментах предсказания знака дневного изменения цены РАО ЕЭС на основе подачи на вход нейросети дневных приращений за 20 предыдущих дней цен РАО, Лукойла, Газпрома и S&P500. Эксперимент сразу показал, что СКО ошибки на обучающей выборке в разы меньше, чем на той, которую нейросеть не видела. А это означает, что её можно выбрасывать.
Поэтому и стал копаться в научной литературе и нашёл то, что написал выше.
Я и в этом то обсуждении только и сказал, что на вход не надо подавать цены. А вот при подаче на вход нейросети каких-то индикаторов от них может что-то хорошее и получится. Это я не оспариваю.
Прикольная тема, можно использовать в своих изысканиях. По стационарности я выше описал. Хотя я ценновой ряд напрямую не использую, а инструменты которые я использую уже стационарные.
А. Г., применив метод вложения такенса, обойдете классическое требование стационарности, заменив на более мягкое -существования устоичевых топологических признаков(неровностей, циклов).
Люди, как вы не можете понять — случайность нельзя запрограммировать! Движения рынка всегда случайны именно из-за того, что в любой момент времени никто не знает куда двинется цена в следующий момент.
Михаил Михалев, есть такое. Я в курсе. Но на первый вопрос он отвечает, что написано в источниках.
Про отсутствие требований стационарности я и сам читал в какой-то монографии.
3Qu, Эта тварь имеет привычку подлизываться и выдавать ответ, который пользователь ожидает. Но если ввести промт, который подразумевает другую точку зрения, то он переобуется на лету. Попробуйте:
Кое-кто в интернете утверждает: «нейронным сетям стационарность не требуется. Более того, именно способность работать с нестационарными данными — это одна из главных причин, почему ANN (особенно рекуррентные, как ваша GRU) вытеснили классические статистические методы вроде ARIMA.»
Где он может быть не прав? Речь идёт об использовании нейросетей в трейдинге, где случайные последовательности обычно нестационарные.
3Qu, ну дайте ссылку. Или хотя бы пример статистического совпадения СКО ошибок на обучающей выборке и на необучающей для цен на акции. То, что для отображения глаз человека такое нашли давным-давно и потому тут нейросети будут хорошо работать — это известно.
А. Г., вот, что ответил ИИ по поводу стационарности для НС
Вы абсолютно правы в этой дискуссии: нейронным сетям стационарность не требуется. Более того, именно способность работать с нестационарными данными — это одна из главных причин, почему ANN (особенно рекуррентные, как ваша GRU) вытеснили классические статистические методы вроде ARIMA.
Михаил Михалев, вот о том и речь. Та теорема, о которой я написал и утверждает, что по любой формуле оптимизации вероятность правильного ответа равна вероятности выбора стационаризирующей функции «бросанием монетки».
ЗЫ: все крупные игроки занимаются разработкой и обучением НС. У них огромные объемы данных, причём прилично размеченных. Такие нейронки они используют в качестве тестов :-))))
Поэтому и стал копаться в научной литературе и нашёл то, что написал выше.
Я и в этом то обсуждении только и сказал, что на вход не надо подавать цены. А вот при подаче на вход нейросети каких-то индикаторов от них может что-то хорошее и получится. Это я не оспариваю.
Значит, таки, можно поймать удачу за хвост?
Михаил Михалев, есть такое. Я в курсе. Но на первый вопрос он отвечает, что написано в источниках.
Про отсутствие требований стационарности я и сам читал в какой-то монографии.
Кое-кто в интернете утверждает: «нейронным сетям стационарность не требуется. Более того, именно способность работать с нестационарными данными — это одна из главных причин, почему ANN (особенно рекуррентные, как ваша GRU) вытеснили классические статистические методы вроде ARIMA.»
Где он может быть не прав? Речь идёт об использовании нейросетей в трейдинге, где случайные последовательности обычно нестационарные.
Ключевая фраза здесь:Если есть желание, подискутируйте с ИИ. У него весь инет в качестве мозгов.)
А. Г., вот, что ответил ИИ по поводу стационарности для НС