Effet de bord sur le chemin du GRAAL - page 10
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Je dirais plutôt que c'est un modèle de recherche... mais souvent la recherche se résume à un ajustement...
En principe, tout algorithme s'adapte... donc plus l'échantillon est grand lors de la recherche d'un modèle, mieux c'est (pour la même erreur par exemple)... et ça vaut la peine d'y prêter une grande attention...
Je ne sais pas ce qu'est la "crédibilité", mais je sais ce qu'est la stabilité d'un modèle. Sur les données historiques, vous devez atteindre la stabilité du modèle.
La probabilité que l'erreur ne dépasse pas le seuil assigné.
Je ne comprends pas ce qu'est la stabilité du modèle. Je vous en serais reconnaissant :)
La probabilité que l'erreur ne dépasse pas le seuil assigné.
Si le seuil est une constante, que se passe-t-il si ce n'est pas le cas, que se passe-t-il si c'est une variable aléatoire, que se passe-t-il si c'est une variable aléatoire non stationnaire ?
Je ne comprends pas ce qu'est la stabilité du modèle. Je vous en serais reconnaissant :)
Regardez le graphique d'erreur de prédiction, pour obtenir une ligne régulière, vous devez effectuer un certain nombre de tests et prendre une décision en fonction de ceux-ci. Je ne peux pas l'expliquer ici. Brukow. Comment prévoir le taux de change du dollar.
Regardez le graphique d'erreur de prédiction, pour obtenir une ligne régulière, vous devez effectuer un certain nombre de tests et prendre une décision à leur sujet. Je ne peux pas l'expliquer ici. Brukow. Comment prévoir le taux de change du dollar.
Peut-on continuer demain ?
On continue demain ?
La NS n'est pas pratique - boîte noire, mais il y a des amateurs. La régression est beaucoup plus pratique, l'estimation du coefficient donne immédiatement une estimation de l'ajustement.
Dans les grilles, on peut voir les poids des entrées de certains paquets... + ns ... ce qui est retraduit sans problème ... ce qui peut et va écarter les entrées non nécessaires dans un échantillon donné, etc... - pas de formule...
La régression est plus facile... trouvez ce que vous avez demandé, prenez la formule et utilisez-la...
Je ne suis pas sûr que l'estimation du coefficient nous éclaire sur l'ajustement... beaucoup de choses dépendent du modèle...
Quant à l'évaluation basée sur le prescott, j'ai déjà dit mon opinion... la présence du prescott, et non la méthode d'évaluation, est mauvaise... à mon avis, bien sûr...
Je dirais plutôt que c'est un modèle de recherche... mais souvent la recherche se résume à un ajustement...
En principe, tout algorithme s'adapte... donc plus l'échantillon est grand lors de la recherche d'un modèle, mieux c'est (pour la même erreur par exemple)... et ça vaut la peine d'y prêter une grande attention...
J'ai déjà dit mon opinion sur l'évaluation de Prescott... je pense que la présence de Prescott est mauvaise, pas la méthode d'évaluation... à mon avis bien sûr... tout...
La NS n'est pas maniable - boîte noire, mais il y a des amateurs. La régression est beaucoup plus pratique, l'estimation du coefficient donne immédiatement une estimation de l'ajustement.
Prescott est issu de la pauvreté. A mon avis, l'idéal est une ondelette. Mais c'est Matlab, un énorme ensemble d'outils, mais il est fragmenté et vous devez comprendre ce qu' il faut construire, et cette compréhension n'existe pas encore.
))) l'ondelette fait aussi des siennes ( le corps déborde )... tout n'est pas si simple partout...
mais l'essentiel est de gagner du temps - il faut tester les modèles sur les zones difficiles du marché - c'est-à-dire les points de rupture... c'est ce qui nous intéresse le plus (les discontinuités)
à propos des paquets - cela n'a pas d'importance - l'essentiel est de gagner du temps - vous faites une chose à la fois etc... l'essentiel est d'avoir plus de temps pour les tests réels...
et Matlab est le paquet le plus puissant, bien sûr... + le fait que les derniers algorithmes y apparaissent généralement ... mais je ne l'utilise pas moi-même ...