В связи с хайпом вокруг искуственных нейронных сетей стало интересно: насколько реально обучить сеть или дерево или иную технологию машинного обучения для восстановления вида неизвестной функции по следующим значениям обучающей выборки:
Сеть или дерево должна вычислить значение этой функции для аргумента x==97853
Философский подтекст состоит в том, что человек в состоянии определить вид этой функции совершенно достоверно и получить нулевую ошибку на валидационной выборке любого размера и сложности.
Если технологии ML не могут дать адекватного ответа на этот вопрос, то могут ли они в принципе быть полезны в торговле?
UPDATE 1: За прошедшие несколько часов 2 человека однозначно продемонстрировали способность восстановить вид искомой функции. Что подтверждает простоту озвученной задачки.
Школьная задачка, но как она подходит для трейдинга.
Задача: В классе 21 ученик. Каждый день проходит один урок математики. (в месяц это 21 урок). На каждом уроке, учитель, в случайном порядке, вызывает одного ученика к доске отвечать домашнее задание. Вопрос.
С какой вероятностью (в процентах) вас могут вызвать в течении месяца. То есть, с какой вероятностью вы попадете в тренд? И надо ли вообще готовить домашние задание каждый день?
P/S
Если что. Тема домашнего задания: Кто такой Цеизн Пока? Написать на доске мелом. Или нарисовать. Кому как удобнее.
А если построить график вызова других учеников, найти там линии поддержки и сопротивления. Можно будет вычислить когда вас точно вызовут?