Une fois de plus, GARCH est la théorie sur laquelle repose le commerce mondial, qui représente des milliers de milliards de dollars, dans tous les bureaux professionnels.
D'où vient l'information ? Et pourquoi y croyez-vous ? S'il vous plaît, passons outre l'autorité. Soumettez vos perceptions à une remise en question minimale.
Lerééchantillonnage avancé face au GMM et à d'autres modèles génératifs donne de bons résultats.
J'ai obtenu des valeurs de caractéristiques synthétiques à partir des valeurs originales, j'ai entraîné le modèle sur ces valeurs et il a fonctionné sur les données originales.
Il y a toute une vidéo sur Renaissance sur la façon dont ils ont généré des données s'il n'y avait pas assez de données.
Inspired form the book about Jim Simons “The man who solved the market” and how they simulated or created data to perform quantitative analysis we discuss in...
En matière de simulation commerciale, je vois deux possibilités.
1. Vous pouvez modifier la TS en fonction des données.
2. On peut modifier les données par rapport au TS.
En principe, rien n'empêche de combiner les deux.
De Prado a choisi la première méthode dans son article sur le recyclage, Saber a choisi la seconde.
Je suggérerais de comparer d'abord ces deux méthodes, de choisir la meilleure, puis de creuser les détails d'une mise en œuvre particulière.
La première méthode me semble plus correcte, parce que nous comprenons les paramètres du TS et qu'ils sont objectifs, mais il y a beaucoup d'incertitudes dans la question de la simulation des prix
mytarmailS #: Dans la simulation commerciale, je vois deux façons de procéder.
1. Vous pouvez modifier le TS en fonction des données.
2. Vous pouvez modifier les données par rapport au TS.
En principe, rien ne s'oppose à la fusion.
De Prado a choisi la première voie dans son article sur la reconversion, Saber a choisi la seconde.
Je suggérerais de comparer ces deux méthodes, de choisir la meilleure, puis de creuser les détails d'une mise en œuvre particulière.
La première méthode me semble plus correcte, car nous comprenons les paramètres du CT et ils sont objectifs, mais il y a beaucoup de questions sur la simulation des prix
C'est une tâche de modifier les données lorsqu'il n'y a pas assez de données. Et pour une compréhension plus complète du fonctionnement du TS. En outre, les tests de résistance nécessitent certaines données, qui peuvent ne pas être disponibles.
Il s'agit d'une tâche consistant à modifier les données lorsqu'il n'y a pas assez de données. Et pour une compréhension plus complète du fonctionnement de la CT. En outre, les tests de résistance nécessitent certaines données, qui peuvent ne pas être disponibles.
mytarmailS #: Nous n'avons pas de problème de pénurie de données
Il existe un arima.sim qui modélise les paramètres d'arima.
Et pour les autres fonctions, je n'en vois aucune. En connaissez-vous d'autres ? Pour les fonctions MO ? Si elles ne sont pas dans les paquets de R, vous n'avez pas à le faire, mais si elles le sont, vous pouvez le faire tout fait.
Une fois de plus, GARCH est la théorie sur laquelle repose le commerce mondial, qui représente des milliers de milliards de dollars, dans tous les bureaux professionnels.
D'où vient l'information ? Et pourquoi y croyez-vous ? S'il vous plaît, passons outre l'autorité. Soumettez vos perceptions à une remise en question minimale.
Lerééchantillonnage avancé face au GMM et à d'autres modèles génératifs donne de bons résultats.
J'ai obtenu des valeurs de caractéristiques synthétiques à partir des valeurs originales, j'ai entraîné le modèle sur ces valeurs et il a fonctionné sur les données originales.
Il y a toute une vidéo sur Renaissance sur la façon dont ils ont généré des données s'il n'y avait pas assez de données.
Il y a toute une vidéo sur Renaissance sur la façon dont ils ont généré les données si elles n'étaient pas suffisantes.
Où
https://www.youtube.com/watch?v=K10PVDm0LVw
C'est la dernière, mais celle du dessus est sympa aussi, quelques réflexions))))))
Ici))
https://www.youtube.com/watch?v=K10PVDm0LVw
C'est la dernière, mais celle du dessus est aussi jolie, quelques pensées))))))
Ici))
Eh bien, il y a Monte Carlo.
vous savez, Monte Carlo.
on dirait que c'est la fin des années 90).
prendre une ligne et la bruiter, la première chose qui vient à l'esprit).
Obtenir un modèle mathématique en supprimant le bruit, et le bruiter différemment.
Quelles autres idées peut-on avoir, si le but est d'obtenir approximativement la même série, mais différente).
Dans la simulation commerciale, je vois deux façons de procéder.
C'est une tâche de modifier les données lorsqu'il n'y a pas assez de données. Et pour une compréhension plus complète du fonctionnement du TS. En outre, les tests de résistance nécessitent certaines données, qui peuvent ne pas être disponibles.
Il s'agit d'une tâche consistant à modifier les données lorsqu'il n'y a pas assez de données. Et pour une compréhension plus complète du fonctionnement de la CT. En outre, les tests de résistance nécessitent certaines données, qui peuvent ne pas être disponibles.
Nous n'avons pas de problème de pénurie de données
Il existe un arima.sim qui modélise les paramètres d'arima.
Et pour les autres fonctions, je n'en vois aucune. En connaissez-vous d'autres ? Pour les fonctions MO ? Si elles ne sont pas dans les paquets de R, vous n'avez pas à le faire, mais si elles le sont, vous pouvez le faire tout fait.