공예품의 형은 지점의 야생 어딘가에 있으며 SB의 가격 대신 SB를 테스트하겠다고 제안했습니다. 그것을 가져 와서 Akurashi와 다른 모든 것이 어떻게 될지 확인하십시오. 분명히 55 % 이상이면 다음입니다. SB는 50% 이상을 예측할 수 없기 때문에 분명히 어딘가에 쓰레기지만, ZZ에서 SB가 똑같이 "멋진" 가격을 예측했다는 것은 무엇을 의미합니까? SB에서 거래할 수 있는 것은 무엇입니까?
Alyosha는 SB에서 100% 정확도를 얻었고 그것에 대해 그다지 신경 쓰지 않았습니다. 그에게는 씨앗이었다.
프로세스 표현의 세부 정도와 이 프로세스의 원하는 예측 가능성 정도는 반비례합니다. 유일한 질문은 오차 범위입니다. 오류가 프로세스(프로세스에서 얻을 수 있는 기회)를 식별할 수 있는 한 세부 수준을 줄여야 합니다. 따라서 원칙적으로 돈을 버는 것이 불가능한 프로세스 (심볼)가있을 수 있습니다 (실습은 가능할뿐만 아니라 존재한다는 것을 보여줍니다) ..... 다행히도 일반 거래자가 귀하가 사용하는 기호가있는 한 장기적으로 벌 수 있습니다, 아멘.
모순되고 동시에 논리적인 의견이 두 가지 있습니다. 첫째, 일어날 수 있는 가능한 많은 결과를 기술하기 위해 가능한 한 많이, 더 길게 테스트(최적화)를 위한 스토리를 선택하는 것이 필요합니다 아마도 미래에. 둘째: 시장이 끊임없이 변화하기 때문에 오랜 역사를 테스트하는 것은 의미가 없습니다.
두 옵션의 모순과 모호성을 느끼십니까? 첫 번째 경우에는 결코 충분한 히스토리가 없을 것이고, 두 번째 경우에는 그 기간(신뢰할 수 있는 WINDOW로 받아들일 수 있는 기간)에서 최소값을 선택하는 것만으로는 결코 충분하지 않을 것입니다.
For more information about these stochastic and their applications in Quantitative Finance please check out my blog post, Random Walks Down Wall Street, Stochastic Processes in Python. This notebook contains the code presented in the article for four stochastic processes often used to model the evolution of asset prices and two mean-reverting...
The first use of a Wiener Process, also called Brownian Motion after Robert Brown, for simulating returns on financial assets was in 1900 when in Louis Bachelier wrote a paper entitled The Theory of Speculation which used a Wiener process to describe the returns on stock options. A Wiener process is described by three properties: $W_0 = 0...
공예품의 형은 지점의 야생 어딘가에 있으며 SB의 가격 대신 SB를 테스트하겠다고 제안했습니다. 그것을 가져 와서 Akurashi와 다른 모든 것이 어떻게 될지 확인하십시오. 분명히 55 % 이상이면 다음입니다. SB는 50% 이상을 예측할 수 없기 때문에 분명히 어딘가에 쓰레기지만, ZZ에서 SB가 똑같이 "멋진" 가격을 예측했다는 것은 무엇을 의미합니까? SB에서 거래할 수 있는 것은 무엇입니까?Alyosha는 SB에서 100% 정확도를 얻었고 그것에 대해 그다지 신경 쓰지 않았습니다. 그에게는 씨앗이었다.
그냥 기본만 설명하신거 같은데 기본에서 나온거에요
아니, 나는 그림에 대해 이야기하고 있습니다)
침 흘리기에 지쳤어, 너무 아름다워
이 기간은 몇 시입니까? 비밀 기술은 무엇입니까?
교육 - 10개월, 교육 후 기간에 대한 테스트 - 6개월.
기술은 두 개의 내부 레이어가 있는 UGA 및 MLP와 같은 펠트 부츠처럼 간단합니다.
교육 - 10개월, 교육 후 기간에 대한 테스트 - 6개월.
기술은 두 개의 내부 레이어가 있는 UGA 및 MLP와 같은 펠트 부츠처럼 간단합니다.
UGA 란 무엇입니까? 여기 https://en.wikipedia.org/wiki/UGA 가 가장 적합한 유니버설 기하 대수입니다. 이거 아니면 뭔가요?
포럼 검색 을 시도해 보셨습니까?
1. 쉽다면 구체적인 예를 숫자로 알려주세요. 물론 방법을 안다면요.
2. 조언("take", "look")할 필요가 없습니다. 스스로 하고 구체적인 예를 들어 귀하의 진술을 증명하십시오. 글쎄, "형들"에 대한 언급 ... "한 남자가 여기에서 나에게 말했다."라고 쓰는 것이 더 쉬울 것입니다.
똑똑한 사람들은 측정할 수 없을 정도로 이혼했습니다.
Alyosha는 SB에서 100% 정확도를 얻었고 그것에 대해 그다지 신경 쓰지 않았습니다. 그에게는 씨앗이었다.
만일을 대비 하여 두 개의 데이터 세트(Lern과 테스트 둘 다 별도로)를 예시로 게시하겠습니다 . 첫 번째 데이터 세트(f0...f9)는 다른 창이 있는 McDuck이고 대상 데이터도 McDuck입니다. (g0), 두 번째 특징 데이터셋도 McDuck이고 타겟 방향은 ZZ입니다.
첫 번째 데이터셋에서는 51% 이상이어야 하기 때문에 빼기 어렵고, 이것은 논리적이고, 이것은 SB이고, 두 번째 데이터셋에서는 문제 없이 65-70%, SB와 가격에 있습니다. 기적)))
대부분의 참가자들의 의도는 다른 차원에 있기 때문에 누군가가 그것을 확인하기 위해 한 번만 다운로드 할 것이라고 기대하지 않지만 그들이 물었으므로 나는 예를 들어줍니다.
프로세스 표현의 세부 정도와 이 프로세스의 원하는 예측 가능성 정도는 반비례합니다. 유일한 질문은 오차 범위입니다. 오류가 프로세스(프로세스에서 얻을 수 있는 기회)를 식별할 수 있는 한 세부 수준을 줄여야 합니다. 따라서 원칙적으로 돈을 버는 것이 불가능한 프로세스 (심볼)가있을 수 있습니다 (실습은 가능할뿐만 아니라 존재한다는 것을 보여줍니다) ..... 다행히도 일반 거래자가 귀하가 사용하는 기호가있는 한 장기적으로 벌 수 있습니다, 아멘.
모순되고 동시에 논리적인 의견이 두 가지 있습니다. 첫째, 일어날 수 있는 가능한 많은 결과를 기술하기 위해 가능한 한 많이, 더 길게 테스트(최적화)를 위한 스토리를 선택하는 것이 필요합니다 아마도 미래에. 둘째: 시장이 끊임없이 변화하기 때문에 오랜 역사를 테스트하는 것은 의미가 없습니다.
두 옵션의 모순과 모호성을 느끼십니까? 첫 번째 경우에는 결코 충분한 히스토리가 없을 것이고, 두 번째 경우에는 그 기간(신뢰할 수 있는 WINDOW로 받아들일 수 있는 기간)에서 최소값을 선택하는 것만으로는 결코 충분하지 않을 것입니다.
거기에 많이 있어요. 예를 들어 - TP 지점의 Alexander가 발명했지만 여전히 발명하지 않는 복합 푸아송 프로세스)
R이 당신이 생각할 수 있는 가장 구역질나는 언어이지만, 그 책과 거기에서 다루는 주제는 정말 좋습니다.. 파이썬에서 예제 찾기 :)
https://nbviewer.jupyter.org/github/StuartGordonReid/Python-Notebooks/blob/master/Stochastic%20Process%20Algorithms.ipynb
흥미로운 주제 bl .. 나중에 모델에서 점프를 빼기 위해 점프를 시뮬레이션하는 방법을 배우고 싶습니다.
http://stuartreid.co.za/interactive-stochastic-processes/