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Na figura 2, como é traçado o intervalo de confiança?
Na figura 2, como é construído o intervalo de confiança?
pacote padrão do pandas, não sei exactamente como. Mas pode ver que o 1º desfasamento não está claramente lá.
no último artigo, as sazonais são confirmadas puramente através do MO
bem, as últimas negociações na conta também confirmam
Colegas,podem dizer-me por experiência própria?
Será que faz sentido monitorizar os pesos da camada de entrada (as entradas são normalizadas) durante o treino? Dá algo realista para avaliar o significado dos inputs?
Eu uso a biblioteca de Dmitriy Gizlykpara experiências.
Eu sei que descarregando os dados em R ou Python eu posso calcular todo o tipo de lêndeas. Mas ainda não cheguei até eles, e é conveniente que a solução dele no cartão de vídeo seja quase "voar".
Em geral, faz sentido monitorizar os pesos dos inputs para simplificar, ou em qualquer caso deve primeiro realizar uma análise detalhada dos dados de input?
Colegas,podem dizer-me por experiência própria?
Será que faz sentido monitorizar os pesos da camada de entrada (as entradas são normalizadas) durante o treino? Dá algo realista para avaliar o significado dos inputs?
Eu uso a biblioteca de Dmitriy Gizlykpara experiências.
Eu sei que descarregando os dados em R ou Python eu posso calcular todo o tipo de lêndeas. Mas ainda não cheguei a eles, e é conveniente que a solução dele no cartão de vídeo seja quase "voar".
Em geral, faz sentido monitorar os pesos dos insumos para simplificar, ou em qualquer caso eu deveria primeiro fazer uma análise detalhada dos insumos?
você pode avaliar o impacto dos sinais através dos pesos
Colegas,podem dizer-me por experiência própria?
Será que faz sentido monitorizar os pesos da camada de entrada (as entradas são normalizadas) durante o treino? Dá algo realista para avaliar o significado dos inputs?
Eu acho que não, e mesmo no processo de aprendizagem, qual é o objectivo?
É mais para um desenvolvedor ou quando você sabe exatamente o que está procurando e o que está monitorando, e se você não sabe, não precisa disso.
Porque estou a escrever sobre "Martin (grid) on MO" - há possibilidades quase ilimitadas de modificar estratégias, em contraste com a habitual negociação discricionária. Outras distribuições comerciais, outras dependências.
Parece-me que estás a caminhar para mais riscos.
Você tem que avançar para a precisão de entrada, tudo o resto é secundário,
precisão de entrada , é o risco mínimo + você sempre saberá que o sistema parou de funcionar com uma perda mínima de dinheiro.
Como você vê, o risco máximo é saber o que deu errado, e a perda máxima de dinheiro está chegando.
Acho que estás a avançar para mais riscos...
Você precisa ir em direção à precisão de entrada, todo o resto é secundário,
precisão de entrada é o risco mínimo + você sempre saberá que o sistema parou de funcionar com uma perda mínima de dinheiro.
Quanto à rede, é o risco máximo + você nunca saberá o que correu mal e haverá uma perda máxima de dinheiro.
Eu não vou a lado nenhum.
Pode haver muitas redes diferentes.
Calculei que ninguém o tivesse feito.
Mas pode ver que o 1º desfasamento não está claramente lá.
lag 50 em pandas, aproximadamente o mesmo número de primeiras contagens estão correlacionadas.
Pode haver falsas correlações, é por isso que eu fiz incrementos, é quase análogo à cointegração.
lag 50 em pandas, mais ou menos o mesmo número de primeiras contagens correlacionadas.
Pode haver falsas correlações, é por isso que tomei incrementos, é quase análogo à cointegração.
os incrementos são todos ruidosos.
como você encontra 24 ciclos periódicos em 1 incrementos
Porque estou escrevendo sobre martin (grid) em MO - há possibilidades quase ilimitadas de modificar estratégias, ao contrário do comércio discricionário convencional. Outras distribuições comerciais, outras dependências.
Faça a segunda saída da rede para calcular o lote. Ou usar a confiança da rede como um multiplicador de lote.