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El término más sencillo es fundación.
Aquí, como ejemplo, está el procesamiento de los datos semanales del 02 al 06 de mayo de 2016:
La ecuación resulta Euro = 1,79847 + 0,000413*$ - 0,00039*oro - 0,83114*franco +0,422074*libra. Vemos una completa coincidencia de los precios reales y calculados del euro/dólar, ya que sólo hay 5 puntos de datos iniciales. No podía ser de otra manera, ya que este procedimiento es una especie de prueba de la impecabilidad de las fórmulas y el algoritmo. Cuando la cantidad de datos sea mayor, cada herramienta mostrará su verdadera cara. Si se intenta recalcular en una calculadora, no se obtendrá una coincidencia, porque no se dan todas las cifras significativas, que están en las entrañas del ordenador. Supongo que es comprensible. Muestro a los que dudan que las fórmulas de cálculo y el propio algoritmo son impecables. Ahora, el algoritmo puede manejar cualquier cantidad de datos y cualquier herramienta o factor.
¡Ojalá pudiera encontrar un algoritmo para cambiar estos coeficientes!
Si los coeficientes cambian, es que se han tomado los factores equivocados y/o la dependencia no es lineal.
Si los coeficientes cambian, es que se han tomado los factores equivocados y/o la dependencia no es lineal.
Los coeficientes cambiarán de todos modos.
otra tontería.
Si el modelo es adecuado para un proceso estacionario - los coeficientes no cambiarán o lo harán de forma insignificante
Tome una red neuronal ordinaria, de tipo MLP, introduzca sus 4 o más factores y dé salida al precio, entrénela y luego compruebe los resultados en la sección de control. Entrené más de una capa de neuronas )) resultado, en la mayoría de los casos, será nada... pero quizás algún día tengas suerte ) Y sí, tendrás que esperar mucho tiempo.
otra tontería.
Si el modelo es adecuado a un proceso estacionario - los coeficientes no cambiarán o lo harán de forma insignificante
Estás diciendo tonterías.
No ves la diferencia entre el modelo y el proceso de entrada... entiende estos conceptos, entonces quizás no digas tonterías como esta última.