über die Prognose eines möglicherweise wahren Wertes in der Zukunft nachgedacht haben.

Also wie kann ich irgendwas über die Unsicherheit meiner eigenen Prognosen sagen?

Und die, die ich jetzt hier in der Tat schon mal vorgeschlagen habe,

die ich jetzt hier in der Tat schon mal vorgeschlagen habe,

die ich jetzt hier in der Tat schon mal vorgeschlagen habe,

den Prognosen sagen. Den ersten Ansatz für die kleinen Normalnetze,

die wir gemacht haben, der versuchte, den Gedankengang von den Feedforward-Überlegungen

zu übertragen. Also bei den Feedforward-Überlegungen hatte ich ja also gut ein Modell für die

Mittelwertprognose, dann macht ein zweites Modell für die Unsicherheitsprognose und

setzt das so zusammen, dass sich das gegenseitig in einer Zielfunktion aussteuert.

Bei dem Rekorentenfall wird man jetzt sagen, für die Mittelwertprognose macht man das normale

Modell, was wir schon hatten. Hier habe ich halt damals ein eCNN genommen, um das zu tun.

Und dann tut man für die Risikoprognose jetzt genauso ein Modell, sprich, die wieder ein

eCNN nehmen. Das springende Punkt ist nur, dass die Daten, die das System dann kriegt,

die das System vorher sagen soll, sind jetzt nicht irgendwelche Messdaten, sondern sind

die Fehler von einem anderen Modell. Ja gut, wenn ich das tue, dann könnte ich das als

Architektur so hinmalen und würde dann hier unten das Grüne als übliches eCNN sehen.

Entschuldigung, nicht eCNN, als eCNN sehen. Und hier oben das dann als ein eCNN sehen,

dass sich da drauf fokussiert, zu erklären, wie denn nun die Fehler, die von hier unten

kommen, aussehen. Wenn ich das einfach so rechne, dann habe ich nicht mal das Problem

mit den Nennern, wie ich das hier zunächst erklärt habe. Man könnte natürlich auch

hingehen und aus dem und aus dem eine zusammengesetzte Zielfunktion machen, die dann so funktioniert,

wie das hier unten beschrieben ist. Aber wenn ich das einfach gerade ausrechne, hätte

ich sogar eine nennafreie Analyse des Themas. Ich muss natürlich zuerst hingehen und das

Grüne rechnen, dann kann ich das einfrieren und dann kann ich das Blaue hier rechnen.

Einfrieren ist gar nicht unbedingt nötig, weil was hier oben passiert, beeinflusst die

Rechnung, die da unten steht, hier erstmal nicht. Es gibt keine Leitung, die von hier

oben hier ein Fehlersignal zurückführt. Stimmt gar nicht. Wenn ich hier rückwärts über

die Fehlersignale laufe, dann muss ich ja hier die, mein gegensatz zur Fallrichtung gehen.

Er laufe also hier zurück, hier zurück, hier zurück und so weiter. Also nur wenn ich hingehen

würde und hier zum Beispiel eine gestrichelte Linie reinmachen würde, sodass das untere

bis obere ausschließlich bricht, dann hätte ich eine tatsächliche Unterbrechung. Aber

so wie ich es hier gemacht habe, beeinflussen die sich auch gegenseitig. Wenn man dann ein

Bild anguckt, dann würde man sowas sehen. Hier in dem Bild sieht man halt Kanäle jetzt.

Das rote ist die Targetlinie, das blaue ist µ plus Sigma und das andere ist µ minus

Sigma. Sodass ich also in der Vergangenheit um die Trainingsdaten herum so einen Kanal

kriege, der wird natürlich in Zukunft breiter sein. Dann habe ich hier die Hoffnung des

meistens meine rote Linie, also die Targetlinie, die beobachtete Linie, innerhalb von dem Kanal

liegt, was natürlich nicht immer stimmt, aber immer sollte halt öfter stimmen. Das ist

also eine Möglichkeit mit dem Thema umzugehen. Jetzt wollen wir immer von dem eCNN weggehen

aus das HCNN. Wie sieht eine Untersuchung von Unsicherheit in so einem Kontext jetzt aus?

Dafür muss ich Ihnen erstmal eine Folie erklären, die das Ganze ein bisschen abstrakter anguckt,

aber die, die uns dann weiterführen wird. Also jetzt vergessen wir mal, das war schon

mal das eCNN Modell für Unsicherheit gesehen haben und gucken uns hier die generelle Frage

nochmal an. Ich habe hier eine rote Linie, also das ist eine targetlinige rote Linie

hier. Das hier soll dann, bis hierhin soll gelernt werden, danach nicht mehr. Das waren

übrigens Wochendaten. So, jetzt habe ich diese rote Linie und frage mich, was ist Unsicherheit

in so einem Kontext? Und wenn Sie in Finance-Veranstaltungen gehen, dann finden Sie auch auf Konferenzen

immer noch Leute, die sagen, Unsicherheit ist einfach die Volatilität dieser Zeitreihe,

die Sie da anschauen. Also das heißt, es ist das Gewackel von der roten Linie, was Sie