Maschinelles Lernen im Handel: Theorie, Modelle, Praxis und Algo-Trading - Seite 49
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Wie suchen Sie also nach Nähe durch spektrale Komponenten?
Das können Sie nicht.
Streng genommen ist die Spektralanalyse auf finanzielle Zeitreihen SEHR unanwendbar. Sie sehen, SEHR viel. Denn sie erfordert stationäre Daten, was bei Finanzzeitreihen nicht der Fall ist.
Es gibt Beispiele für einige besonders erfolgreiche (wie es scheint) Lösungen. Auf der Website war Vadim Junko zu sehen, und es scheint, dass ihm so etwas gelungen ist.
Rezension von hier.
Immer mehr Datenwissenschaftler bevorzugen R
Die Ergebnisse der dritten jährlichen Umfrage unter Fachleuten aus der quantitativen Wirtschaft wurden veröffentlicht.
Bevorzugen Sie: SAS, R oder Python?
Open-Source-Tools dominieren insgesamt. SAS (kostenpflichtig) war bei Fachleuten mit mehr als 16 Jahren Erfahrung erfolgreich, während diejenigen mit weniger als 5 Jahren Erfahrung R bevorzugten. R war auch die vorherrschende Wahl von Analytikern mit einem Doktortitel und einem MSc.
Für die beiden Verwendungszwecke gibt es weitere Tabellen:
SAR.
Daten von der revolutionanalytics-Website. Es befindet sich im Besitz von Microsoft, das nicht nur den freien Teil des R-Systems pflegt, sondern auch kostenpflichtige Tools entwickelt.
Nein.
1 ) Streng genommen ist die Spektralanalyse auf finanzielle Zeitreihen SEHR unanwendbar. Sie sehen, SEHR viel. Denn sie erfordert stationäre Daten, was bei Finanzzeitreihen nicht der Fall ist.
2 ) Es gibt Beispiele für einige besonders erfolgreiche (wie es scheint) Lösungen. Es gab Vadim Junko auf dieser Website, und ihm scheint so etwas gelungen zu sein.
1)JEDE Funktion kann in Fourier-Harmonische Reihen zerlegt werden, siehe ANY.....
JEDE Funktion hat im Wesentlichen nur drei Felder mit Parametern, die JEDE Funktion vollständig beschreiben und im Vergleich zu anderen Messungen am objektivsten sind - Amplitude, Phase, Frequenz.....
Nichts für ungut, aber wenn Sie die Frage nicht verstehen, sollten Sie sich nicht als Lehrer einmischen, die Rolle des Schülers ist hier angebracht, aber keinesfalls die des Lehrers ... noch einmal: nichts für ungut
2) Alle mir bekannten Personen, die mit Hilfe von neuronalen Netzen erfolgreich Marktprognosen erstellt haben, nutzten auf die eine oder andere Weise Fourier zur Vorverarbeitung der Prädiktoren oder zur Annäherung der Preise.
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Die Frage ist immer noch relevant....
Hier redet sogar dieses nüchterne Kind, siehe ab Minute 10
https://www.youtube.com/watch?v=KUdWTnyeBxo&list=PLDCR37g8W9nFO5bPnL91WF28V5L9F-lJL&index=3
1)JEDE Funktion kann in eine Reihe von Fourier-Oberschwingungen zerlegt werden, siehe ANY.....
JEDE Funktion hat im Wesentlichen nur drei Felder mit Parametern, die JEDE Funktion vollständig beschreiben und im Vergleich zu anderen Messungen am objektivsten sind - Amplitude, Phase, Frequenz.....
Nichts für ungut, aber wenn man die Frage nicht versteht, sollte man sich nicht als Lehrer darauf einlassen, die Rolle des Schülers ist hier angebracht, aber keinesfalls die des Lehrers ... noch einmal nichts für ungut
2) Alle mir bekannten Personen, die mit Hilfe von neuronalen Netzen erfolgreich Marktprognosen erstellt haben, verwendeten auf die eine oder andere Weise Fourier zur Vorverarbeitung der Prädiktoren oder zur Annäherung der Preise.
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Die Frage ist immer noch relevant....
Sie verstehen die Bedeutung von "Stationarität" nicht.
Viel Glück!
Sie verstehen die Bedeutung des Begriffs "Stationarität" nicht.
Viel Glück!
1)JEDE Funktion kann in eine Reihe von Fourier-Oberschwingungen zerlegt werden, siehe ANY.....
JEDE Funktion hat im Wesentlichen nur drei Felder mit Parametern, die JEDE Funktion vollständig beschreiben und im Vergleich zu anderen Messungen am objektivsten sind - Amplitude, Phase, Frequenz.....
Nichts für ungut, aber wenn man die Frage nicht versteht, sollte man sich nicht als Lehrer darauf einlassen, die Rolle des Schülers ist hier angebracht, aber keinesfalls die des Lehrers ... noch einmal nichts für ungut
2) Alle mir bekannten Personen, die mit Hilfe neuronaler Netze erfolgreich Marktprognosen erstellt haben, nutzten auf die eine oder andere Weise Fourier zur Vorverarbeitung der Prädiktoren oder zur Annäherung der Preise.
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Die Frage ist immer noch relevant....
1)JEDE Funktion kann in eine Reihe von Fourier-Oberschwingungen zerlegt werden, siehe ANY.....
Eine Frage: Ist es möglich, Ähnlichkeiten zwischen Funktionen über Amplitude, Phase und Frequenz zu messen?
DAS WAR'S!!! Ich bin nicht an etwas anderem interessiert...
Alles andere, was über Fourier geschrieben wurde, ist eine Folge von CCs Antwort und hat nichts mit meiner Frage zu tun.