L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3105
Ti stai perdendo delle opportunità di trading:
- App di trading gratuite
- Oltre 8.000 segnali per il copy trading
- Notizie economiche per esplorare i mercati finanziari
Registrazione
Accedi
Accetti la politica del sito e le condizioni d’uso
Se non hai un account, registrati
È ora di passare tutti al lato positivo, al matstat).
Il lato oscuro, come sempre, si oppone) Oscuro nel senso che cerca sempre di ridurre tutto all'oscuro e al poco chiaro - nella versione estrema a un certo "sentimento").
È ora di passare tutti al lato positivo, al matstat).
Il lato oscuro, come sempre, si oppone) Oscuro nel senso che cerca sempre di ridurre tutto all'oscuro e al poco chiaro - nella versione estrema a una certa "sensazione di pancia").
Cosa c'entra il matstat?
L'uomo si sta esercitando su file STAZIONARIE, e noi stiamo discutendo della clip in tutta serietà! Non ha nulla a che fare con noi, insieme alle sue ipotesi nulle.
È ora di passare tutti al lato positivo, al matstat).
o esempi riproducibili sotto forma di codice
Cosa c'entra Matstat?
Il video è un tentativo riuscito di spiegare cose importanti per la comprensione di matstat a un livello semplice ma significativo.
Un uomo si esercita su file STAZIONARIE, e noi discutiamo del video in tutta serietà! Non ha nulla a che fare con noi e con le sue ipotesi nulle.
E "ipotesi nulle" è solo la terminologia di base di Matstat che devi conoscere e capire.
Il video è un tentativo riuscito di spiegare cose importanti per la comprensione di matstat a un livello semplice ma significativo.
Da un punto di vista didattico generale, naturalmente, ma è molto più importante discutere solo ciò che è applicabile alle serie temporali finanziarie.
Lei, se non ricordo male, si stava esercitando con i garches, che di solito sono anch'essi stazionari).
Da quando i garchas sono stazionari?
La premessa di garchas è che la serie originale NON è stazionaria, inoltre una serie temporale differenziata NON è stazionaria. E garch è un tentativo di modellare la non stazionarietà della serie originale. Osserviamo rugarch, la funzione stessa modella tre caratteristiche della serie pre-differenziata, che (caratteristiche) rendono la serie non stazionaria.
Da quando i garci sono fermi?
È sempre stato stazionario (GARCH(p,q)) a condizione che la somma di tutti i coefficienti p+q sia inferiore a uno.
La sensazione (e non è una sensazione) è che la profdeformazione negativa abbia raggiunto proporzioni tali che nessun materiale viene più percepito "così com'è", ma prende un percorso complesso attraverso le adesioni delle precedenti vittorie neuronali, e questa "verità" arricchita viene espulsa di nuovo attraverso la bocca sotto pressione.
È così vero) e dimostra con spaventosa chiarezza che intellettualmente la maggior parte di noi potrebbe essere sostituita dall'IA)
E mostra con spaventosa chiarezza che intellettualmente la maggior parte di noi potrebbe essere sostituita dall'IA).