Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 1994
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Es gibt dort keine Schichten, es ist ein Baumverstärker
Mann, die Funktion ist nicht linear und komplex zwischen Quelle und Prognose. Doch zunächst geht es um Konsistenz und korrekte Vorhersage, weshalb die Korrelation in der Regel positiv ist. Nicht linear. Und für den Vorhersagealgorithmus macht das keinen Unterschied. Die Daten werden zum Zweck einer korrekten Vorhersage aufbereitet. Für eine zuverlässige Vorhersage reicht das alles aber noch nicht aus.))))
heck ist die Funktion zwischen Quelle und Prognose nicht linear und komplex. Zunächst geht es jedoch darum, die richtigen Ergebnisse zu finden und vorherzusagen, so dass die Korrelation in der Regel positiv ist. Nicht linear. Und für den Vorhersagealgorithmus macht das auch keinen Unterschied. Die Daten werden zum Zweck einer korrekten Vorhersage aufbereitet. Für eine zuverlässige Vorhersage reicht das alles aber noch nicht aus. ))))
F-Quadrat ist einfach linear, p-Quadrat Fehler
Nun, wir reden über unterschiedliche Dinge. p-Quadrat-Fehler ist eine Schätzung der Prognose. nicht eine Abhängigkeit - eine Funktion der Rohdaten auf die Prognose. in der Schätzung ist einfach, die Daten sind real und Prognose, aber die Abhängigkeit von der Prognose Rohdaten ist komplex. Und sie wird normalerweise nicht gemacht. Es ist kompliziert. Es ist einfacher, das Ergebnis zu schätzen.
Nun, wir sprechen über unterschiedliche Dinge. p quadrierte Fehler ist eine Schätzung der Prognose. nicht eine Abhängigkeit - eine Funktion der Rohdaten auf die Prognose. in der Schätzung ist einfach, die Daten sind real und Prognose, aber die Abhängigkeit von der Prognose Rohdaten ist komplex. Und das ist normalerweise nicht der Fall. Es ist kompliziert. Es ist einfacher, das Ergebnis zu schätzen.
Nun, er fragte nach dem Ergebnis, ob das Modell eine Abhängigkeit aufweist oder nicht. Die klassische Version nicht. Vielleicht wird es ein schickes Exemplar.
Mann, ich fühle mich ein bisschen unwohl... Ich hatte nicht den Eindruck, Sie zu belehren. )))) Lassen Sie mich Ihnen eine Frage stellen. Sie haben das Python-Tutorial richtig verstanden. Die globale Lokalität von Namen wird durch den Ort des Namens bestimmt, aber die Aktionen mit ihnen, wenn sie in einem anderen Namensraum liegen, werden durch globale Gebietsschema-Präfixe bestimmt, und wenn keine Präfixe vorhanden sind, hat der Namensraumname Vorrang. Interessante Namespace-Logik, insbesondere nach BASIC))))
gegenüber den fünf vorherigen Werten:
60%ige Genauigkeit
auf 10 vorherige Werte verschlechtert sich, Genauigkeit 50
bei der 3. ist die Genauigkeit 57
Blaue Grundlinie, orangefarbene Vorhersage. Letzte 300 Werte
Danke, Maxim!
Eigentlich habe ich vergessen zu sagen, dass es ausreicht, wenn das Modell das nächste Vorzeichen (+-) der Reihe, den Zielwert + plus, vorhersagt. Die genaue Genauigkeit ist nicht wichtig.
Stichprobenlänge n = 54, deckt alle möglichen Werte ab.
Mann, ich fange an, mich ein wenig unwohl zu fühlen... Ich hätte dich nicht belehren müssen. )))) Ich möchte dir eine Frage stellen. Sie haben das Python-Tutorial richtig verstanden. Die globale Lokalität von Namen wird durch den Ort des Namens bestimmt, aber die Aktionen mit ihnen, wenn sie sich in einem anderen Namensraum befinden, werden durch globale Gebietsschema-Präfixe bestimmt, und wenn keine Präfixe vorhanden sind, hat der Namensraumname Vorrang. Interessante Namespace-Logik, insbesondere nach BASIC))))
Danke, Maxim!
Eigentlich habe ich vergessen zu sagen, dass es ausreicht, wenn das Modell das nächste Vorzeichen (+-) der Reihe, den Zielwert + Plus, vorhersagt. Und die spezifische Genauigkeit ist nicht wichtig.
Die Stichprobenlänge n = 54 deckt alle möglichen Werte ab.
Ich werde das heute noch nachholen, wenn ich Zeit habe.
Ja
cp. alles ist etwas wert. explizite freiheit in variablen typen entpuppt sich als explizite typenangabe. Wenn es jedoch keine identischen Namen gibt, sollte es auch ohne Präfixe funktionieren.
Die scheinbare Freiheit bei den Variablentypen entpuppt sich als ausdrücklicher Hinweis auf den Typ. Wenn es jedoch keine identischen Namen gibt, sollte es auch ohne Präfixe funktionieren.