L'apprentissage automatique dans la négociation : théorie, modèles, pratique et algo-trading - page 770
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le coefficient autorégressif d'ordre 1 coïncide avec le coefficient d'autocorrélation d'ordre 1, mais en plus ils ne semblent pas coïncider
Dans la figure de gauche, vous pouvez le voir, mais les graphiques eux-mêmes sont différents pour une raison quelconque.
A propos, j'ai essayé de comprendre l'algorithme ARIMA sur Python et j'en ai eu assez de voir comment il se vérifie en sautant par-dessus une douzaine de fichiers inclus.
Peut-être, comment puis-je saisir l'algorithme complet, comment tout est arrangé ici ?
Au fait, j'ai essayé de comprendre l'algorithme ARIMA en Python et j'en ai eu assez de voir comment il calcule en sautant par une douzaine de fichiers de plug-in.
Peut-être que vous pouvez saisir l'algorithme complet, comment tout est arrangé ici ?
Je devrais lire la théorie, je ne sais pas, je ne l'ai pas codé moi-même - on m'a dit qu'il n'y avait pas de poisson là-dedans donc je ne vais pas plus loin :)
Autre chose : il est inutile d'utiliser un acf sur des cartes non stationnaires.
Mais pourquoi est-elle inutile ? Vous pouvez y voir la tendance) Pour ce faire, seule une aper lissée peut faire l'affaire.
Eh bien pourquoi est-il inutile, vous pouvez voir la tendance sur elle) Juste à cette fin et l'atr lissé peut être approprié.
ou un macdac normal :)
Le modèle est utilisé pour voir si les résidus sont autocorrélés, alors le bruit est normal, ce qui signifie que le modèle est construit correctement.
Si les résidus ne sont pas autocorrélés, le bruit reste, cela signifie que le modèle est normal.
il n'est pas très utile en tant qu'indicateur
Peut-être que vous devriez lire une meilleure théorie, je ne sais pas, je n'ai pas codé moi-même - on m'a dit qu'il n'y avait pas de poissons là-bas, donc je n'y vais pas :)
J'ai entendu ça de vous aussi. Seulement après avoir examiné toutes les théories et les clips, est venu à la conclusion que l'un et le même, comme un verset mémorisé dire, comme des perroquets.
Mais en pratique, personne ne peut faire et montrer un algorithme) une opinion formée que beaucoup ne comprennent pas ce dont ils parlent.
Si vous voulez le vérifier, vous devriez simplement charger le tout dans un testeur et le vérifier. Vous vous fatiguerez en calculant chaque barre avec R et Python, et vous devrez "jouer" avec les paramètres.
J'ai déjà entendu cela de votre part aussi. Ce n'est qu'après avoir regardé toutes les théories et vidéos que je suis arrivé à la conclusion qu'une seule et même chose, comme un verset mémorisé, ils le disent comme des perroquets.
Mais en pratique, personne ne peut faire et montrer un algorithme) une opinion formée que beaucoup ne comprennent pas ce dont ils parlent.
Si vous voulez le vérifier, vous devriez simplement charger le tout dans un testeur et le vérifier. Mais vous vous fatiguerez en calculant chaque barre avec R et Python, et vous devrez "jouer" avec les paramètres.
Oui, mais si les gens me le disent, je les crois... )) Je pense qu'ils le font.
arima fonctionne pour la prévision des cycles périodiques, des ventes saisonnières et autres. Le marché a a priori des cycles non périodiques (peut-être que sur certains indices en croissance constante, cela aura un certain effet).
L'arima travaille pour prévoir les cycles périodiques, les ventes saisonnières et autres bêtises. Sur le marché, les cycles sont a priori non périodiques (enfin, peut-être que sur certains indices en croissance constante, il y aura un certain effet).
Mais, encore une fois, c'est ce que "les gens ont dit"). Je n'y croirai pas tant que je ne l'aurai pas vérifié moi-même, et je ferai quelques ajouts de mon cru, mais pour cela, je dois comprendre comment tout fonctionne.
D'ailleurs, il existe de nombreux exemples d'apprentissage automatique sur les crypto-monnaies. Pourquoi, parce qu'il y a une tendance a priori en eux, donc ça marche là aussi.
Dès qu'ils briseront la tendance, tout cet "apprentissage intelligent" cessera de fonctionner. Mais, il y a probablement une part de vérité dans IO, vous devriez la chercher.....
Ma compréhension de l'ARIMA était suffisante pour commencer à calculer l'AIC avec différents paramètres. Pour calculer l'AIC, nous devons obtenir la Log-Vraisemblance, si je comprends bien, la fonction de vraisemblance maximale. Mais, quelque chose que j'ai avec R ne colle pas du tout.
Il n'y a pas de code source pour les "plus" ? Pour copier et coller, puis trouver au fur et à mesure.
Je me suis épuisé à essayer de le comprendre sur mon propre sujet, jusqu'à ce que je trouve un code source normal avec des explications, et il n'est pas complètement terminé.