Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 770
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der autoregressive Koeffizient 1. Ordnung stimmt mit dem Autokorrelationskoeffizienten 1. Ordnung überein, aber darüber hinaus scheinen sie nicht übereinzustimmen
Nun, in der Abbildung auf der linken Seite können Sie es sehen, aber die Diagramme selbst sind aus irgendeinem Grund anders.
By the way versucht, herauszufinden, ARIMA-Algorithmus auf Python und wurde müde zu beobachten, wie es berechnet wird, indem Sie um ein Dutzend oder so include-Dateien.
Wie kann ich vielleicht den gesamten Algorithmus erfassen, wie alles dort angeordnet ist?
Übrigens habe ich versucht, den ARIMA-Algorithmus in Python zu verstehen und war es leid, zu sehen, wie er berechnet wird, indem ich durch ein Dutzend Plug-in-Dateien sprang.
Vielleicht können Sie irgendwie den ganzen Algorithmus erfassen, wie alles dort angeordnet ist?
Ich sollte die Theorie lesen, ich weiß nicht, ich habe es nicht selbst codiert - mir wurde gesagt, dass es dort keinen Fisch gibt, also gehe ich nicht weiter :)
Und noch etwas: Es ist nutzlos, ein acf auf nicht-stationären Karten zu verwenden.
Aber warum ist es nutzlos? Sie können den Trend darauf sehen) Für diesen Zweck kann nur ein geglättetes Aper ausreichen.
Nun, warum ist es nutzlos, können Sie den Trend auf sie zu sehen) Gerade für diesen Zweck und geglättet atr geeignet sein kann.
oder ein normaler Macdac :)
Das Modell wird verwendet, um festzustellen, ob die Residuen autokorreliert sind, d. h. ob das Rauschen normal ist, was bedeutet, dass das Modell richtig aufgebaut ist.
Wenn die Residuen nicht autokorreliert sind, bleibt das Rauschen bestehen, was bedeutet, dass das Modell normal ist.
er ist als Indikator nicht sehr nützlich
Vielleicht solltest du eine bessere Theorie lesen, ich weiß es nicht, ich habe es nicht selbst codiert - mir wurde gesagt, dass es dort keine Fische gibt, also gehe ich nicht hinein :)
Das habe ich auch schon von Ihnen gehört. Erst nach Überprüfung aller Theorien und Clips, kam zu dem Schluss, dass ein und dasselbe, wie ein Vers auswendig sagen, wie Papageien.
Aber in der Praxis kann niemand einen Algorithmus erstellen und vorzeigen) eine Meinung gebildet, dass viele nicht verstehen, worüber sie reden.
Wenn Sie das überprüfen wollen, sollten Sie einfach alles in ein Prüfgerät laden und es überprüfen. Sie werden müde, wenn Sie jeden Balken mit R und Python berechnen, und Sie müssen mit Parametern "spielen".
Das habe ich auch schon von Ihnen gehört. Erst nachdem ich mir all die Theorien und Videos angesehen hatte, kam ich zu dem Schluss, dass sie wie Papageien ein und dasselbe sagen, etwa einen auswendig gelernten Vers.
Aber in der Praxis kann niemand einen Algorithmus erstellen und vorzeigen) eine Meinung gebildet, dass viele nicht verstehen, worüber sie reden.
Wenn Sie das überprüfen wollen, sollten Sie einfach alles in ein Prüfgerät laden und es überprüfen. Aber man wird müde, wenn man jeden Balken mit R und Python berechnet, und man muss mit Parametern "spielen".
Ja, aber wenn die Leute mir das sagen, glaube ich ihnen... )) Ich glaube, das tun sie.
arima eignet sich für die Vorhersage periodischer Zyklen, saisonaler Verkäufe und anderer Dinge. Der Markt hat a priori nichtperiodische Zyklen (vielleicht hat dies bei einigen ständig wachsenden Indizes eine gewisse Wirkung).
Die arima arbeitet, um periodische Zyklen, saisonale Verkäufe und anderen Unsinn vorherzusagen. Auf dem Markt sind die Zyklen a priori nicht periodisch (gut, vielleicht gibt es bei einigen ständig wachsenden Indizes einen gewissen Effekt).
Aber auch hier gilt, was die Leute sagen"). Ich glaube es erst, wenn ich es selbst überprüfe, und ich werde einige eigene Ergänzungen vornehmen, aber dazu muss ich verstehen, wie alles funktioniert.
Übrigens gibt es eine Menge Beispiele für maschinelles Lernen bei Kryptowährungen. Warum? Weil es in ihnen von vornherein einen Trend gibt, also funktioniert es auch dort.
Sobald sie den Trend brechen, wird dieses ganze "intelligente Lernen" nicht mehr funktionieren. Aber wahrscheinlich ist an IO etwas Wahres dran, Sie sollten danach suchen....
Mein Verständnis von ARIMA reichte aus, um mit der AIC-Berechnung mit verschiedenen Einstellungen zu beginnen. Um AIC zu berechnen, brauchen wir Log-Likelihood, wenn ich das richtig verstehe, die Funktion der maximalen Wahrscheinlichkeit. Aber etwas, das ich mit R habe, passt überhaupt nicht.
Gibt es keine Quellcodes für die Pluspunkte? Zum Kopieren und Einfügen, und dann finden Sie es heraus, wie Sie es machen
Ich habe mich bei dem Versuch, es auf meinem eigenen Gebiet herauszufinden, verausgabt, bis ich einen normalen Quellcode mit Erklärungen gefunden habe, und er ist nicht ganz fertig.