그리고 다른 것들에는 코드를 주었지만 시도 할 사람이없고 게시물을 작성하는 것이 분명히 더 쉽습니다 ...
시비르크 : 사실 이것은 추세선을 만든 다음 원래 시리즈에서 제거하는 것과 거의 같습니다. 예, 그러한 균형은 예측하기가 더 쉽지만 여기에서는 모든 것이 추세 예측에 달려 있습니다. 그것을 예측하려면 미래에 가격이 어디로 갈 것인지 적어도 대략적으로 알아야 합니다. 그러나 이것을 알고 있다면 염소 단추 아코디언은 어떻습니까? 모든 이전 단계의 의미에서.
사실, 이것은 전혀 같지 않고, 당신의 모든 결론은 각각 같지 않습니다 ... 어떻게 detrending과 normalization을 혼동 할 수 있습니까? 일반적으로 내 머리에 맞습니다 ...
Всем привет! Так получилось, что я уже около семи лет занимаюсь машинным обучением. В последние несколько из них я как исследователь и CTO Neurons Lab часто работаю с финансовыми данными в рамках проектов, связанных с инвестиционным менеджментом и алгоритмическим трейдингом. Чаще всего клиенты приходят с текущими стратегиями, которые нужно...
Область применения дробного дифференцирования достаточно широка. Например, алгоритмы машинного обучения, обычно, принимают дифференцированный ряд на вход. Проблема в том, что необходимо вывести новые данные в соответствии с имеющейся историей, чтобы модель машинного обучения смогла распознать их. В данной статье рассматривается оригинальный подход к дифференцированию временного ряда, в дополнении к этому приводится пример самооптимизирующейся ТС на основе полученного дифференцированного ряда.
이익을 비교합니다. 기울기 오류가 아닙니다.
절대 낫지 않아요, 이익만 보면 장점이 하나도 안보이지만 단점이 많이 보이네요...
그리고 다른 것들에는 코드를 주었지만 시도 할 사람이없고 게시물을 작성하는 것이 분명히 더 쉽습니다 ...
사실 이것은 추세선을 만든 다음 원래 시리즈에서 제거하는 것과 거의 같습니다. 예, 그러한 균형은 예측하기가 더 쉽지만 여기에서는 모든 것이 추세 예측에 달려 있습니다. 그것을 예측하려면 미래에 가격이 어디로 갈 것인지 적어도 대략적으로 알아야 합니다. 그러나 이것을 알고 있다면 염소 단추 아코디언은 어떻습니까? 모든 이전 단계의 의미에서.
사실, 이것은 전혀 같지 않고, 당신의 모든 결론은 각각 같지 않습니다 ... 어떻게 detrending과 normalization을 혼동 할 수 있습니까? 일반적으로 내 머리에 맞습니다 ...
이념적으로 이것은 Box-Cox 변환에 가장 가깝습니다.
절대 낫지 않아요, 이익만 보면 장점이 하나도 안보이지만 단점이 많이 보이네요...
그리고 다른 것들에는 코드를 주었지만 시도 할 사람이없고 게시물을 작성하는 것이 분명히 더 쉽습니다 ...
사실, 이것은 전혀 같지 않고, 당신의 모든 결론은 각각 같지 않습니다 ... 어떻게 detrending과 normalization을 혼동 할 수 있습니까? 일반적으로 내 머리에 맞습니다 ...
이념적으로 이것은 Box-Cox 변환에 가장 가깝습니다.
Normalizations\discritizations\detrenders\smoothers\DSP는 가격(알파)에 있던 마지막 것을 제거합니다.
여기에서 나는 아마도 동의 할 것입니다 - 알파, IMHO를 찾으려면 리모컨을 예측하는 방법을 배워야합니다 🙂
이는 동종 데이터로부터 학습하기를 좋아하는 신경망 을 위한 기존 데이터 준비에 위배됩니다.
이는 동종 데이터로부터 학습하기를 좋아하는 신경망 을 위한 기존 데이터 준비에 위배됩니다.
블라 블라 블라 블라
그냥 유행할 수 있는데 왜 뭔가를 하세요...
분수 미분이 무엇인지 알아낸 사람이 있습니까?
https://dou.ua/lenta/articles/ml-vs-financial-math/에서 그는 Prado에서 가져왔습니다.
그는 " 우리에게 알려진 시계열 의 차별화는 가격의 진화에 대한 모든 기억을 완전히 제거합니다 "라고 씁니다. 이는 각 막대에 대해 이전 막대와의 차이를 취하면 볼 수 있습니다.
여기 포럼에서 대다수는 0번째 막대와의 차이를 사용합니다.
1) 분수 미분은 어떻습니까? 0.1-0.5의 계수가 권장됩니다.
1 bar 미만의 차이는 취할 수 없습니다. 아마도 이것이 다음 막대와 2, 5 ... 10 ..20 막대의 차이일까요?
2) 0번째 마디와의 차이보다 얼마나 나은가요?분수 미분이 무엇인지 알아낸 사람이 있습니까?
https://dou.ua/lenta/articles/ml-vs-financial-math/에서 그는 Prado에서 가져왔습니다.
그는 " 우리에게 알려진 시계열 의 차별화는 가격의 진화에 대한 모든 기억을 완전히 제거합니다 "라고 씁니다. 이는 각 막대에 대해 이전 막대와의 차이를 취하면 볼 수 있습니다.
여기 포럼에서 대다수는 0번째 막대와의 차이를 사용합니다.
1) 분수 미분은 어떻습니까? 0.1-0.5의 계수가 권장됩니다.
1 bar 미만의 차이는 취할 수 없습니다. 아마도 이것이 다음 막대와 2, 5 ... 10 ..20 막대의 차이일까요?
2) 0번째 마디와의 차이보다 얼마나 나은가요?https://www.mql5.com/en/articles/6351
EMA detrend와 큰 차이를 못느끼고, 다른 시차를 가진 여러 행이 feature에 전달되면, 분수 미분을 사용하는 의미가 사라집니다.