Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 3376
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Ich verstehe das nicht, können Sequenzen nicht im Tabellenformat sein?
Die erste Option, Tabellen - Excel-Tabellen, um alles, was jede Zeile hat eine Zeitmarkierung. Die bekannteste Form von Finanzdaten.
Die zweite Option, handgeschriebene Briefe. Lernen mit einem Lehrer, wo wie ein Lehrer ist ein gedruckter Brief, und die Spalte darunter ist Varianten der handschriftlichen Schreibweise dieses Briefes.
Vergleich von Bousting und NS. Was ist besser geeignet und für welchen Fall? Oder ist es gleichwertig?
PS.
Von Rattle, das rpart (einfacher Baum), rf, ada, SVM, glm, nnet (wahrscheinlich der einfachste NS) hat. Das schlechteste Ergebnis hat rpart, das zweitschlechteste ist nnet, die anderen vier sind ungefähr gleich gut, abhängig von den Eingabedaten.
Theoretische Frage.
Es gibt einen TS, der hervorragend passt. Gleichzeitig ist genau bekannt, dass ein bestimmter Satz von Eingabeparametern das reale Muster gewinnbringend ausnutzt. Das heißt, diese Menge ist nicht passend.
Ist es möglich, diese Menge zu finden?
Theoretische Frage.
Es gibt einen TS, der hervorragend passt. Gleichzeitig ist genau bekannt, dass ein bestimmter Satz von Eingabeparametern das reale Muster gewinnbringend ausnutzt. D.h., dieser Satz ist nicht passend.
Ist es möglich, diese Menge zu finden?
Nein, da es in NICHT stationären Daten keine Muster gibt.
Theoretische Frage.
Es gibt einen TS, der hervorragend passt. Gleichzeitig ist genau bekannt, dass ein bestimmter Satz von Eingabeparametern das reale Muster gewinnbringend ausnutzt. D.h., dieser Satz ist nicht passend.
Ist es möglich, diese Menge zu finden?
Nun, Sie haben es gefunden
Sie sprechen von den Eingangsparametern des TC, ich spreche von der Nicht-Stationarität der Eingangsdaten. Wenn Sie mit Nicht-Stationarität arbeiten, ist es möglich, TCs auf der Grundlage von Garch-Modellen oder im Rahmen von MOEs zu erstellen, die weiterhin mit Nicht-Stationarität zu kämpfen haben. Die Eingangsparameter spielen eine untergeordnete Rolle.
Theoretische Frage.
Es gibt einen TS, der hervorragend passt. Gleichzeitig ist genau bekannt, dass ein bestimmter Satz von Eingabeparametern das reale Muster gewinnbringend ausnutzt. D.h., dieser Satz ist nicht passend.
Ist es möglich, diese Menge zu finden?
Theoretische Frage.
Es gibt einen TS, der hervorragend passt. Gleichzeitig ist genau bekannt, dass ein bestimmter Satz von Eingabeparametern das reale Muster gewinnbringend ausnutzt. D.h., dieser Satz ist nicht passend.
Ist es möglich, diese Menge zu finden?
Keine Anpassung an was und für wie lange? Es ist mir peinlich zu fragen :) es ist wahrscheinlich wichtiger zu beweisen, dass es keine Anpassung an irgendetwas ist.
Die Art der Gewinnkurve ändert sich durch OOS nicht: Size(OOS_Left) = Size(OOS_Right) = Size(Sample). Alles in allem ein Ergebnis, an dem man nicht vorbeikommt.