Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 2821
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Bu, geometrik olarak yorumlanmış bir kümelenme olasılığıdır.
size hayalperest olduğunuz ve neden bahsettiğinizi bilmediğiniz söylendi. O zamandan beri kimse değişmedi.
İyi.... ve kümelerdeki bu geometrik yakınlık olasılığını hmm'deki normal olasılıkla eşitliyorsunuz ve aynı şekilde çalıştıklarını söylüyorsunuz.
Meraklı makale.
Özetin çevirisi
Bu makale, sinir ağları ile ARCH, GARCH, GARCH-M, TGARCH, EGARCH ve EGARCH gibi koşullu değişen varyans modellerinin tahmin doğruluğunu karşılaştırmaktadır.
IGARCH, bir dizi döviz kurunu tahmin etmek için.Çok katmanlı perseptron ağları (MLP) ve
farklı mimarilere sahip radyal tabanlı fonksiyon (RBF) ağları ve koşullu
heteroskedastik modeller, döviz kurunun beş zaman serisini tahmin etmek için kullanılmıştır. Sonuçlar göstermektedir ki
Hem sinir ağı hem de koşullu değişen varyans modellerinin tahmin için etkili bir şekilde kullanılabileceği
tahmin için. RBF ağları, sinirsel tahminlerde MLP ağlarından önemli ölçüde daha iyi performans
ağ vaka çalışması. IGARCH ve TGARCH diğer koşullu değişen varyanslardan daha iyi performans
modeller. Sinir ağlarının performansı
döviz kurunu tahmin etmede koşullu değişen varyans modellerinden daha iyidir. Sinir ağının etkin bir şekilde kullanılabileceği gösterilmiştir.
döviz kuru serilerinin koşullu volatilitesini ve opsiyonların zımni volatilitesini tahmin etmek için kullanılır N
NIFTY opsiyonlarının volatilitesi. Sinir ağının koşullu değişen varyansa göre daha iyi performans gösterdiği bulunmuştur.
örneklem dışı tahminlerde modeller.
Arche-like'ın avantajı, muhtemelen nöronların sahip olduğu ağırlık sayısıyla ilişkili olarak minimum parametre sayısıdır. RBF de mlp'den daha az ağırlığa sahiptir. Gerçi siz öyle sayıyorsunuz.
Archie durağan olmayanı modeller ve oldukça ayrıntılıdır.
MO modelleri, muhtemelen nöronlar da, örüntüleri arayarak "tarih tekerrür eder" fikrinden yararlanır.
Makale, örüntü bulma yolunun durağanlığı modellemekten daha umut verici olduğunu mu ima ediyor?
durağan olmama durumunu modellemekte ve oldukça ayrıntılı bir şekilde ele almaktadır.
MO modelleri, muhtemelen nöronikler de, kalıpları arayarak "tarih tekerrür eder" fikrinden yararlanır.
Makale, örüntü bulma yolunun durağan olmayan modellemeden daha umut verici olduğunu mu ima ediyor?
Anladığım kadarıyla, durağan olmamanın modellenmesi oynaklığın modellenmesi anlamına geliyor. Yönlü işlemler olmadan. Bu açıdan, desenler veya değişen ortalama artışlar yönlü ticaret için daha umut vericidir. Makaleye henüz bakmadım.
Katılıyorum.
Terminallerimizde ticaret işareti. Volatilitenin ne olduğu hiç net değil.
Ancak bir varlığın mutlak değeri tahmin ediliyorsa, bu başka bir konudur. Volatilite, bir varlığın değerini tahmin etmede çok önemli olan risktir.
Muhtemelen bunun gibi bir şey.
Bu yüzden garchaları unutacağım.