Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 2365
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Dann ist es an der Zeit , zu R) zu wechseln.
die Sprache ist zu ekelhaft, wie eine saure Gurke.
dann Julia, wenn Sie es schneller als Python wollen.
Was auch immer Sie einbringen, das wird geschehen.
Was auch immer du reinsteckst, es wird immer Brei sein!!!
Die Regeln, die während des Trainings in der Matrix X erschienen sind, werden aufgrund der Nicht-Stationarität des Marktes in der Zukunft niemals funktionieren.
Regeln sind an Indizes in Matrixspalten gebunden, und Indizes "fließen" ständig aufgrund von Nicht-Statsynarität...
Die Wiederholbarkeit der Regeln wird immer gegen Null gehen...
Wie soll ich es sonst erklären, ich habe es schon in Worten und Bildern gesagt und es ist alles vorbei...
Okay, ich verstehe. Sie brauchen keine Hilfe.
Wobei helfen?
Zu eklige Zunge, wie saurer Lachs.
Sind Sie sicher, dass es sich um eine Zunge handelt? ))
die Sprache ist zu ekelhaft, wie eine saure Gurke.
dann Julia, wenn Sie es schneller als Python wollen.
Einige Dinge, die ich im Nachhinein sehr mag, erscheinen mir zunächst unangenehm - Kaffee, Kaviar, Wasabi, Rockmusik usw. Ich kann nichts über die Saurier sagen, aber sie essen Surströmming).
Meine persönliche Wahl ist C und der C-Interpreter von Cern's ROOT, aber ich musste auf R umsteigen, weil ein Großteil der Matstat-Sachen nur in R verfügbar ist.
Wichtig ist, dass R-Pakete meist von Mathematikern und nicht von Programmierern geschrieben werden, wie z.B. in Python oder in unserem mcl5 - das macht sie viel sinnvoller)
Einige Dinge, die ich im Nachhinein sehr mag, erscheinen mir zunächst unangenehm - Kaffee, Kaviar, Wasabi, Rockmusik usw. Ich kann nichts über Saurier sagen, aber sie essen Surströmming).
Meine persönliche Wahl ist C und der C-Interpreter von Cern's ROOT, aber ich musste auf R umsteigen, weil ein Großteil der Matstat-Sachen nur in R verfügbar ist.
Wichtig ist auch, dass R-Pakete meist von Mathematikern geschrieben werden, nicht von Programmierern wie in Python oder in unserem mcl5 - das macht sie viel sinnvoller).
Ich denke schon, aber ich bin kein Mathematiker (Gott sei Dank) und nicht einmal ein Statistiker.
Was auch immer du reinsteckst, wird immer Brei sein!!!
Die Regeln, die während des Trainings in der Matrix X auftauchten, werden in der Zukunft aufgrund der Nicht-Statistik des Marktes niemals funktionieren.
Regeln sind an Indizes in Matrixspalten gebunden, und Indizes "fließen" ständig aufgrund von Nicht-Statistiken...
Die Wiederholbarkeit der Regeln wird immer gegen Null gehen...
Wie soll ich es sonst erklären? Ich habe es bereits in Worten und Bildern gesagt, und es ist alles vorbei...
Daher müssen wir die Prädiktoren auf ihre Robustheit und Vergleichbarkeit über verschiedene Zeiträume hinweg überprüfen.
Wobei helfen?
Rechnerische Ressourcen.
Ich habe bereits geschrieben, wie man die serielle Korrelation im gleitenden Fenster bei der Aufbereitung der Daten auf fast Null reduziert
Erinnern Sie mich noch einmal daran, wie? MGC?
Oder einfach die korrelierten Spalten wegwerfen und eine von ihnen stehen lassen?Erinnern Sie mich noch einmal daran, wie? MGC?
Oder einfach die korrelierten Spalten wegwerfen und eine von ihnen stehen lassen?Ich habe mgc verwendet, um zu sehen, ob es eine serielle Korrelation gibt.
wenn ja, dann entfernen Sie die Reihe der korrelierten Stichproben und / oder führen Sie gm durch, wodurch die Verteilung automatisch normaler wird
Es geht nicht darum, die Stichproben im Laufe der Zeit mit sich selbst zu korrelieren, deshalb heißt es ja auch serielle Korrelation.
einige lokale Fachleute haben Angst davor, verweigern Funktionen in Schiebefenstern, sie wissen einfach nicht, wie man Datensätze bereinigt)
nach dieser Verzerrung funktionieren die Modelle für die gesamte Tiefe der Geschichte (ohne Streuung), aber nicht mit Streuung
warum und wo liegt der Fehler - meine Idee ist seit diesem Moment nicht weitergekommen
und niemand gab mir einen HinweisIch habe mgm benutzt, um zu sehen, ob es eine serielle Korrelation gibt.
Wenn ja, entfernen Sie die Reihe der korrelierten Stichproben und / oder lassen Sie sie durch gm laufen, was die Verteilung automatisch normaler macht.
Es geht nicht darum, die Stichproben mit sich selbst über die Zeit zu korrelieren, deshalb heißt es ja auch serielle Korrelation.
einige lokale Spezialisten haben Angst davor, verweigern Funktionen in Schiebefenstern, sie wissen einfach nicht, wie man Datensätze bereinigt).