Ticarette makine öğrenimi: teori, pratik, ticaret ve daha fazlası - sayfa 1508

[Ilya Antipin]

mytarmailS :

danışman İlya nasıl?

Kase beni hayal kırıklığına uğrattı. Teorik hesaplamalarımdan ve varsayımlarımdan güçlü bir sapma var. Maxim'in aynı adlı makalesi, sözde uzun hafıza veya Uzun menzilli bağımlılık fenomenini incelemem için bana ilham verdi. ARFIMA'ya dayalı bir gösterge yazdı . Yazarlara göre ARIMA'dan daha iyi tahmin gücüne sahiptir.

[Yuriy Asaulenko]

İlya Antipin :

Hüsrana uğramış. Teorik hesaplamalarımdan ve varsayımlarımdan güçlü bir sapma var. Maxim'in aynı adlı makalesi, sözde uzun hafıza veya Uzun menzilli bağımlılık fenomenini incelemem için bana ilham verdi...

O değil, seğiremezsin.

[[Silindi]]

İlya Antipin :

Kase beni hayal kırıklığına uğrattı. Teorik hesaplamalarımdan ve varsayımlarımdan güçlü bir sapma var. Maxim'in aynı adlı makalesi, sözde uzun hafıza veya Uzun menzilli bağımlılık fenomenini incelemem için bana ilham verdi. ARFIMA'ya dayalı bir gösterge yazdı . Yazarlara göre ARIMA'dan daha iyi tahmin gücüne sahiptir.

LRD dalgalar halinde yüzer, yüksek enerjili alanları filtrelemek mantıklıdır, ardından kısa bir perspektif için tahminlerde mantıklıdır. Ve bir pencere al

Zincirler zayıf kümeleniyor mu? Neredeyse anladım, yakında eğlence için mql'de yeniden yazacağım, cephanelikte olsun

[mytarmailS]

İlya Antipin :

Kase beni hayal kırıklığına uğrattı.

Yani attığım indikatör zincirle denendi?? Yoksa fiyatlar ile dalga mı geçiyorsunuz?

[[Silindi]]

Etkileyici şımartılmış psikologlar izlemese daha iyi

[sibirqk]

Maksim Dmitrievski :

Etkileyici şımartılmış psikologlar izlemese daha iyi

Oh nasıl! Drobyshevsky, hominidlerin kafataslarını sistematize etmekten, bunların içeriği konusunda felsefe yapmaya geçti (kafatası kastedilmektedir). Birden! keyifle izledim teşekkürler.

PySy: Görünüşe göre Anokhin'in Chernihiv'den gelen defneleri onu dinlendirmiyor.

[[Silindi]]

sibirqk :

Oh nasıl! Drobyshevsky, hominidlerin kafataslarını sistematize etmekten, bunların içeriği konusunda felsefe yapmaya geçti (kafatası kastedilmektedir). Birden! keyifle izledim teşekkürler.

PySy: Görünüşe göre Anokhin'in Chernihiv'den gelen defneleri onu dinlendirmiyor.

Bir şeyi anlamadıklarında, her zaman Allah'a gelen veya müminlerin duygularına kapanan insanları ciddiye alamıyorum. Anokhin zeki bir tip gibi görünüyor, ama yüksek hakkında düşünmeye başlar başlamaz ... boşa yaz, genellikle ikincisi hakkında sessizim :))

[Aleksey Vyazmikin]

Maksim Dmitrievski :

Etkileyici şımartılmış psikologlar izlemese daha iyi

Şey, şaşırdım, şimdi antropoid antik maymunların / insanların modern maymunların ataları olarak kabul edildiğini bilmiyordum (58:18).

Malzemeye göre - tarihe uyum hissi :) Ne yazık ki, gerekçeler zayıf ve çelişkili, ancak bir bakış açısı olarak - bırakın olsun.

Kanımca, bu tür çalışmalar, türlerin gelişimine hizmet eden yeni mutasyonların izolasyonu ile alt türlerin DNA'sındaki değişikliklerin analizi ile desteklenmeli, o zaman benim için daha ilginç olacak.

Ancak, bir kişinin önemli konular da dahil olmak üzere günlük yaşamında genellikle düşüncesizce kararlar aldığı "koşullu reflekslere" gelince, Robert Cialdini'nin "Etki Psikolojisi" adlı bir kitap çalışması ilginçtir. Konu burada da tam olarak açıklanmamıştır, ancak bilgili ve ilgili kişiler tarafından kendi amaçları için kullanılan toplanan yöntemler ilginçtir.

[[Silindi]]

Pekala, sana söylemiştim :( psikologlar, bir dinozor kadar eski olan fosilleşmiş kalıntılardan DNA çıkarılmasını talep ediyorlar.

[Vladimir Perervenko]

Maksim Dmitrievski :
peki ya zincirler, gösteri bitti mi?

Zincirlerle her şey belirsizdir. "lambertW" ile "gaussianized" EURUSD/M20 logreturn aldım (resimler burada ). İki durumlu bir model eğitildi (elbette büyük bir modelle daha iyi, yazar 5 diyor). Kod ve resimler aşağıdadır.

require(LambertW)
set.seed( 12358 )
y1 <- diff( log (pr$close), 3 )* 100
out <- Gaussianize(y1, return .tau.mat = TRUE)
x1 <- get_input(y1, c(out$tau.mat[, 1 ]))   # same as out$ input
#---
States <- 2 L
#set.seed( 12358 )
param0 <- matrix(c( 0.1 , 0.05 , - 1 , - 0.1 , - 0.05 , 1 ), States, 3 L, byrow = TRUE)
gamma0 <- ldhmm.gamma_init(m = States)
h <- ldhmm(m = States, param = param0, gamma = gamma0, stationary = TRUE)

mod <- ldhmm.mle(h, x1)
dc <- ldhmm.decoding(mod, x1)
post <- t( as .matrix([e-mail]))
#predStates <- cbind(post[, 1 :States])
prStat <- apply(post, 1 , function(x) which.max(x))
Stat <- [e-mail]

mod@param
mod@delta
floor (mod@gamma* 10000 )/ 100
ldhmm.ld_stats(mod)


> mod@param
               mu      sigma    lambda
[ 1 ,] - 0.001182310 0.09119015 0.4625385
[ 2 ,]   0.001808756 0.04114724 0.6977260
> mod@delta
[ 1 ] 0.4189323 0.5810677
> floor (mod@gamma* 10000 )/ 100
      [, 1 ]  [, 2 ]
[ 1 ,] 93.79    6.20
[ 2 ,]   4.47 95.52
> ldhmm.ld_stats(mod)
             mean         sd kurtosis
[ 1 ,] - 0.001182310 0.05256228 2.142325
[ 2 ,]   0.001808756 0.02542165 2.465665

Bir sinyal ve tırnak çizin

par(mfrow = c( 2 , 1 ))
matplot(tail(post, 300 ), t = "l" , col = c( 1 , 2 , 4 , 5 ))
abline(h = 0.5 , col = 2 )
plot(tail(pr$close, 300 ), t = "l" )
par(mfrow = c( 1 , 1 ))