트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 358

[СанСаныч Фоменко]

유리 아사울렌코 :
좀 더 구체적으로 말씀드리고 싶습니다. 나는 두 가지 반대되는 대답을 할 수 있다.)

두 가지 답은 어디에 있습니까?

일반 규칙:

• 고정 계열에서 예측은 과거 데이터와 동일합니다.
• 사전 노력이 없는 비정상 계열은 예측되지 않습니다.

ARMA가 있고 비정상 급수를 예측할 수 있는 ARIMA가 있지만 이러한 유형의 비정상성은 극히 드뭅니다. ARCH가 있고 다양한 GARCH가 있습니다. 모두 미래의 움직임을 예측할 수 있도록 다양한 유형의 비정상성을 고려합니다.

NN은 고정되지 않은 급수를 예측할 수 있습니까? 그렇다면 비정상성의 유형은 무엇입니까?

[Maxim Dmitrievsky]

유리 아사울렌코 :

새로운 최대값 (아마도 최소값) 다음에 새로운 최대값이 옵니다. 예, 또한 발생했습니다. 차트는 모두 친숙합니다. 모델링 - 그리고 아무것도 없습니다 - 비어 있습니다. 어쩌면 당신은 운이 좋을 것입니다.

이것은 불안정한 경우입니다(반지속 계열)

지속적(지속 가능한)의 경우 새로운 최대값 다음에 새로운 최대값이 옵니다.

문제는 Mashka가 낮은 기간에 강하게 다시 그려지는 것입니다. 적용할 수 없게 됩니다. 그리고 n-바를 다시 가져오면 신호가 이미 놓칠 것입니다.

[Yuriy Asaulenko]

막심 드미트리예프스키 :

문제는 Mashka가 낮은 기간에 강하게 다시 그려지는 것입니다. 적용할 수 없게 됩니다. 그리고 n-바를 다시 가져오면 신호가 이미 놓칠 것입니다.

다른 날 나는 Mashki (단순하지 않지만 황금색)와 함께 연주했습니다) - 3 차 필터. 12 Mashki는 4분의 그룹 지연이 있습니다. 우리는 EMA와 다른 표준에 대해서도 이야기하지 않을 것입니다. 일반적으로 지연이 극심해지고 있습니다.

일반적으로 회귀선에 MA를 남겨둘 필요가 있습니다. 그러나 계산에 큰 지연이 있습니다. 1 분 동안 예, 진드기를 고려하면 사망합니다.

[Vladimir Perervenko]

산산이치 포멘코 :
NN이 고정되지 않은 입력과 어떻게 관련되는지 질문에 대한 답을 아는 사람이 있습니까?

신경망은 고정, 비 고정 또는 시계열이 전혀 상관하지 않습니다. 그녀는 상관하지 않습니다. 특히 분류에 관해서는.

[Yuriy Asaulenko]

블라디미르 페레르벤코 :
신경망은 고정, 비 고정 또는 시계열이 전혀 상관하지 않습니다. 그녀는 상관하지 않습니다. 특히 분류에 관해서는.

그것이 내가 대답 중 하나로 의미한 것입니다.))

[TheXpert]

블라디미르 페레르벤코 :
신경망은 고정, 비 고정 또는 시계열이 전혀 상관하지 않습니다. 그녀는 상관하지 않습니다. 특히 분류에 관해서는.

입력 및 출력 범위가 제한되는 것이 매우 바람직합니다.

[Yuriy Asaulenko]

결합기 :
입력 및 출력 범위가 제한되는 것이 매우 바람직합니다.

이러한 문제는 국회에 입성하기도 전에 해결되어야 합니다. NN은 일반적으로 원시 데이터를 먹지 않습니다.

[СанСаныч Фоменко]

블라디미르 페레르벤코 :
신경망은 고정, 비 고정 또는 시계열이 전혀 상관하지 않습니다. 그녀는 상관하지 않습니다. 특히 분류에 관해서는.

그런 다음 모든 영광을 재교육하는 문제

[Maxim Dmitrievsky]

더 나은 일을 해야 하는지도 모르겠습니다. 2.5개월 동안 20,000%, 5분 만에 시가로, 운이 좋다면 .. 1000달러를 투자하고 Bentley를 사전 주문하십시오. 운이 좋지 않다면 - 작은 손실)

[Yuriy Asaulenko]

막심 드미트리예프스키 :

더 나은 일을 해야 하는지도 모르겠습니다. 2.5개월 동안 20,000%, 5분 만에 시가로, 운이 좋다면 .. 1000달러를 투자하고 Bentley를 사전 주문하십시오. 운이 좋지 않다면 - 작은 손실)

단어를 적어 두십시오.)) Bentley가 아니라면 적어도 총을 든 Peugeot를 원합니다.)