Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3105
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Es ist an der Zeit, dass wir uns alle auf die Sonnenseite begeben - auf die Matte).
Die dunkle Seite ist, wie immer, dagegen) Dunkel in dem Sinne, dass sie immer versucht, alles auf das Dunkle und Unklare zu reduzieren - in der extremen Version auf ein bestimmtes "Gefühl").
Es ist an der Zeit, dass wir uns alle auf die Sonnenseite begeben - auf die Matte).
Die dunkle Seite ist wie immer dagegen) Dunkel in dem Sinne, dass sie immer versucht, alles auf das Dunkle und Unklare zu reduzieren - in der Extremversion auf ein bestimmtes "Bauchgefühl").
Was hat Matstat damit zu tun?
Der Mann trainiert auf STATIONÄREN Reihen, und wir diskutieren allen Ernstes über den Clip! Das hat mit uns und seinen Nullhypothesen überhaupt nichts zu tun.
Es ist an der Zeit, dass wir uns alle auf die Sonnenseite begeben - auf die Matte).
oder reproduzierbare Beispiele in Form von Code
Was hat Matstat damit zu tun?
Das Video ist ein gelungener Versuch, Dinge, die für das Verständnis von matstat wichtig sind, auf einer einfachen, aber sinnvollen Ebene zu erklären.
Ein Mann trainiert auf STATIONÄREN Reihen, und wir diskutieren das Video allen Ernstes! Es hat mit uns und seinen Nullhypothesen überhaupt nichts zu tun.
Und "Nullhypothesen" ist einfach eine grundlegende Matstat-Terminologie, die man einfach kennen und verstehen muss.
Das Video ist ein gelungener Versuch, Dinge, die für das Verständnis von Matstat wichtig sind, auf einer einfachen, aber sinnvollen Ebene zu erklären.
Aus allgemeiner pädagogischer Sicht natürlich, aber es ist viel wichtiger, nur das zu diskutieren, was auf finanzielle Zeitreihen anwendbar ist.
Sie haben, wenn ich mich recht erinnere, mit Garchas geübt, die in der Regel ebenfalls stationär sind)
Seit wann sind Garchas stationär?
Die Prämisse bei Garchas ist, dass die ursprüngliche Reihe NICHT stationär ist, außerdem ist eine differenzierte Zeitreihe NICHT stationär. Und garch ist ein Versuch, die NICHT-Stationarität der ursprünglichen Reihe zu modellieren. Schauen wir uns rugarch an, so werden in der Funktion selbst drei Merkmale der vordifferenzierten Reihe modelliert, die (Merkmale) die Reihe als nicht stationär bezeichnen.
Seit wann sind Garci stationär?
Sie waren immer stationär (GARCH(p,q)), vorausgesetzt, die Summe aller p+q-Koeffizienten ist kleiner als eins.
Das Gefühl (und es ist kein Gefühl) ist, dass die negative Profdeformation ein solches Ausmaß erreicht hat, dass kein Material mehr "so wie es ist" wahrgenommen wird, sondern einen komplexen Weg durch die Verklebungen ehemaliger neuronaler Siege nimmt, und diese angereicherte "Wahrheit" unter Druck durch den Mund wieder ausgestoßen wird
So wahr) Und es zeigt mit erschreckender Klarheit, dass die meisten von uns intellektuell durch KI ersetzt werden könnten)
Und es zeigt mit erschreckender Deutlichkeit, dass die meisten von uns intellektuell durchaus durch KI ersetzt werden könnten)