Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе
Здесь мы несколько упрощаем ситуацию,
| Здесь мы несколько упрощаем ситуацию, забывая, что участники сделки могут ориентироваться на разные временные масштабы цикла купли-продажи. Это, однако, не меняет кардинально общий вывод о сложности финансовых предсказаний. |
| Закрыть окно |
| График размерностей с ростом глубины погружения не выходит на насыщение, которое зафиксировало бы существование замкнутой детерминистической системы |
| Закрыть окно |
| Напомним, что согласно нашим прошлым оценкам минимальная ошибка нейропредсказаний возрастает с ростом числа входов: , где - число примеров. |
| Закрыть окно |
| Естественно, таким образом можно не только удвоить число примеров, но и учетверить их и т.д. |
| Закрыть окно |
| Это отношение, в принципе, может быть не малым даже при очень маленькой волатильности - за счет механизмов залоговой торговли, практикуемых на биржах |
| Закрыть окно |
| Помимо явного пренебрежения комиссионными, вызывает сомнения само предположение о постоянном перевложении капитала. В более реалистичной игре на фиксированном капитале экспоненциальный рост сменяется линейным |
| Закрыть окно |
