L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2304
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la cosa più eccitante è l'etichetta "tendenza lineare".
Bene, il suo modello è la tendenza lineare più il rumore sotto forma di moto browniano frattale.
Bene, il suo modello è una tendenza lineare più il rumore sotto forma di moto browniano frattale.
Non lineare, quindi).
Avete dato un'occhiata a qualche nuovo libro sull'econometria in r, come questo?
non ci sono libri simili su python, sono tutti in posti diversi.
https://otexts.com/fpp2/
Non lineare quindi)
Sono apparsi nuovi libri sull'econometria in R, li avete guardati?
non ci sono libri simili su python, sono tutti in posti diversi.
https://otexts.com/fpp2/
L'econometria è per le ragazze, il DSP è per i ragazzi ))))
Non hai lettoquesto? Anche se dubito che troverai qualcosa di nuovo.
econometria per le ragazze, DSP per gli uomini ))))
per i conducenti di trattori
Una non lineare quindi).
Come al solito, una tendenza lineare è ottenuta per ogni punto in base alla storia. Poi questa tendenza viene estesa di una unità nel futuro e si ottiene una previsione. Di conseguenza, a mio parere, si otterrà comunque una previsione come media ponderata)
sono apparsi nuovi libri sull'econometria in R, li avete guardati?
non ci sono libri simili su python, sono tutti in posti diversi.
https://otexts.com/fpp2/
Non posso leggere tali libri, quindi ho smesso di seguirli. Per la teoria generale leggo libri di testo di scuola superiore o rashka (Magnus, per esempio, o le lezioni di Kantorovich). Per domande specifiche consulto i manuali dei pacchetti R necessari - contengono tutto, fino ai riferimenti agli articoli scientifici in uso.
l'econometria è per le ragazze, DSP è per gli uomini ))))
Non hai lettoquesto? Non credo che troverai nulla di nuovo.
come si dice, si può leggere un libro molte volte e trovare sempre qualcosa di nuovo )
Lo leggerò. Econometria + MO è tutto ciò che serve. Ma i graal non si trovano in superficie. È sciocco pretendere qualcosa di più dalle collezioni generali.È divertente - una rete MLP a tre strati con 10-15 neuroni nello strato centrale ha trovato una dipendenza di tipo x1/x2.
Il problema era il numero insufficiente di neuroni - 8 per lo strato intermedio non è sufficiente
Ooh, il beeper è acceso, è forte se non lo spegni in una settimana))
Ci sono alcune caratteristiche che, stranamente, compromettono la generalizzabilità (parlo del catbust in particolare, probabilmente vale anche per altri). Sembra strano, perché basta aggiungere nuove caratteristiche, e il modello produce più errori di quelli che produceva senza di esse.
Ad esempio, mi sono allenato su alcune maschere, poi ne ho tolte alcune ed è andato più in alto
I modelli cercano di prendere in considerazione tutti gli attributi, e se alcuni non hanno alcuna relazione con il marchio di destinazione, cioè sono casuali, allora la qualità dovrebbe essere inferiore.
Per esempio: se si prevede il peso di una persona dalla sua altezza e dal suo sesso, la qualità è abbastanza alta, ma se si aggiunge il colore dei capelli o qualche altra stronzata, la qualità è più bassa.
È divertente - una rete MLP a tre strati con 10-15 neuroni nello strato centrale ha trovato una dipendenza di tipo x1/x2.
Il problema era il numero insufficiente di neuroni - 8 per lo strato intermedio non è sufficiente
Bene, te l'avevo detto. e vuoi un altro scherzo - una rete con 1000+ neuroni - non troverà la dipendenza o sarà molto lunga e imprecisa da imparare.