Cálculo de diferencias, ejemplos. - página 7
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He aquí una posible aplicación de este enfoque. No hay que redibujar ni desplazar. Esta es la segunda derivada de su línea.
Sí.
Y me gusta. )))
Gracias por su participación.
Lo veremos "sobre la marcha".
Polinomios, splines, procesos gaussianos...
Puntos azules - entrenamiento, rojo - prueba. Generar un montón de curvas en los azules, comprobar
la métrica que te gusta en las rojas y elige la mejor. Puedes eliminar al azar algunos de los azules...
Polinomios, splines, procesos gaussianos...
Los puntos azules son puntos de entrenamiento, los rojos son puntos de prueba. Genera un montón de cualquier curvatura en los azules, prueba
la métrica que te gusta en las rojas y elige la mejor. Puedes eliminar al azar algunos de los azules...
Y así, y... sí. Las redes neuronales son un señuelo muy serio.
"Dicen que nadie ha vuelto de allí" :))))
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Vizard_, 2018.01.19 07:31
Y así, y... sí. Las redes neuronales son un señuelo muy serio.
"Dicen que nadie ha vuelto de ella" :))))
El tema es tan interesante que no quiero volver).
)))
Por lo que he visto sobre las redes neuronales, parece que las ecuaciones de diferencia están presentes allí de forma bastante amplia, sólo que en las explicaciones están escritas de otra forma, aparentemente ya adaptada a los problemas.
Y es lógico, si hablamos de análisis de información discreta.)))
Por lo que he visto sobre las redes neuronales, parece que las ecuaciones de diferencia están presentes allí de forma bastante amplia, sólo que en las explicaciones están escritas de forma diferente, aparentemente ya adaptadas a las tareas.
Tengo que leer el tema. Sigo sin entender realmente cuál es el problema con la RU.
He releído el tema. Lo he entendido todo, pero sigo sin entender de qué se trata.
Las funciones analíticas sobre la historia se pueden dibujar con facilidad, hasta la 4ª derivada inclusive, por cualquier método. La regresión polinómica es una buena aproximación.
¿Cuál es la ventaja de la RU?
Directamente a partir de las ecuaciones de diferencia para puntos igualmente espaciados, las fórmulas de interpolación también se pueden derivar de otra manera.
-3*Y3 =1*Y1-3*Y2-1*Y4
-6*Y3 =1*Y1-4*Y2-4*Y4+1*Y5
-10*Y3 =1*Y1-5*Y2-10*Y4+5*Y5-1*Y6
-15*Y3 =1*Y1-6*Y2-20*Y4+15*Y5-6*Y6 +1*Y7
-21*Y3 =1*Y1-7*Y2-35*Y4+35*Y5-21*Y6 +7*Y7-1*Y8
Tomando como nueva información no el último valor del precio, sino su último incremento (la primera diferencia).
Como un código:
La figura muestra el inicio del gráfico.
Y puedes ver claramente que esto nos permitió manejar las auto-oscilaciones en una etapa determinada.
Por supuesto, las diferencias posteriores también pueden considerarse información nueva.
Sin embargo, ya en la primera diferencia no me queda muy claro qué línea algebraica estamos dibujando. Y a medida que aumenta el "apalancamiento" todo se complica ahí. ))))
Y las líneas construidas por polinomios de grado 5,6 (rojo, amarillo) caen en algo parecido a la resonancia o la autooscilación, y acumulan gradualmente la amplitud. El aumento de la palanca para polinomios de 5 y mayores potencias no cambia la situación.
Alexey, dime: ¿en qué se diferencia fundamentalmente tu indicador con epítetos oscuros (polinomio, binomio de Newton, diferencia, interpolación) de una media móvil ordinaria? Para ser más precisos, se diferencia de una media móvil simple con un periodo de 72 de una media móvil con el mismo periodo.
Su indicador es amarillo.
La SMA de una SMA con un período de 72 es de color púrpura.