Обсуждение статьи "Машинное обучение и Data Science (Часть 40): Использование уровней Фибоначчи в данных машинного обучения"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Машинное обучение и Data Science (Часть 40): Использование уровней Фибоначчи в данных машинного обучения:

Уровни коррекции Фибоначчи — популярный инструмент в техническом анализе. Их используют для определения потенциальных зон разворота. В этой статье мы рассмотрим, как эти уровни коррекции можно преобразовать в целевые переменные для моделей машинного обучения, чтобы помочь им лучше понимать рынок.

Числа Фибоначчи восходят к древнему математику Леонардо Пизанскому, также известному как Фибоначчи.

В своей книге "Liber Abaci", опубликованной в 1202 году, Фибоначчи представил последовательность чисел, ныне известную как последовательность Фибоначчи. Эта последовательность начинается с 0 и 1, а каждое последующее число является суммой двух предыдущих.

Эта последовательность имеет особую значимость, так как проявляется во многих природных явлениях, включая рост растений и животных.

В биологии (хотя и не идеально) логарифмическая спираль, наблюдаемая в раковинах некоторых животных и насекомых, приближенно соответствует числам Фибоначчи.

Предположение о росте по законам Фибоначчи также можно заметить в популяции кроликов и семейных деревьях пчел.

Числа Фибоначчи также обнаруживаются в структуре ДНК некоторых млекопитающих и человека.

Эти числа универсальны, так как встречаются практически повсеместно. Ниже приведены некоторые общие термины, относящиеся к работе с числами Фибоначчи.

Автор: Omega J Msigwa