Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2365
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Entonces es el momento de cambiar a R)
el lenguaje es demasiado nauseabundo, como un saurio agrio.
entonces julia, si lo quieres más rápido que python.
Pongas lo que pongas, eso es lo que va a pasar.
¡¡¡Todo lo que pongas será papilla, siempre!!!
Las reglas que aparecieron durante el entrenamiento en la matriz X nunca funcionarán en el futuro debido a la no estacionariedad del mercado.
Las reglas están vinculadas a los índices de las columnas de la matriz, y los índices "flotan" todo el tiempo debido a la no sincronización...
La repetibilidad de las reglas será casi nula todo el tiempo...
¿Cómo puedo explicarlo si no? Ya lo he dicho con palabras e imágenes...
Vale, lo entiendo. No necesitas ayuda.
¿Ayudar con qué?
Una lengua demasiado nauseabunda, como el salmón agrio.
¿Estás seguro de la lengua? ))
el lenguaje es demasiado nauseabundo, como un saurio agrio.
entonces julia, si lo quieres más rápido que python.
Algunas cosas que me gustan mucho después me parecen desagradables al principio: el café, el caviar, el wasabi, la música rock, etc.) No puedo decir nada de la sauria, pero comen surströmming).
Mi elección personal es C y el intérprete de C del ROOT del Cern, pero tuve que cambiar a R porque muchas de las cosas de matstat sólo están disponibles en él.
Lo importante es que los paquetes de R están escritos en su mayoría por matemáticos, no por programadores, como en python o en nuestro mcl5 - esto los hace mucho más sensatos)
Algunas cosas que luego te gustan mucho te parecen desagradables al principio: el café, el caviar, el wasabi, la música rock, etc.) No puedo decir nada de los saurios, pero comen surströmming).
Mi elección personal es C y el intérprete de C del ROOT del Cern, pero tuve que cambiar a R porque muchas de las cosas de matstat sólo están disponibles en él.
También es importante el hecho de que los paquetes de R están escritos en su mayoría por matemáticos, no por programadores como en python o en nuestro mcl5 - esto los hace mucho más significativos).
Supongo, pero no soy un matemático, gracias a Dios) y ni siquiera un estadístico.
¡¡¡Todo lo que pongas será papilla, siempre!!!
Las reglas que aparecieron durante el entrenamiento en la matriz X nunca funcionarán en el futuro debido a la no sincronización del mercado.
Las reglas están vinculadas a los índices de las columnas de la matriz, y los índices "flotan" todo el tiempo debido a la no sincronización...
La repetibilidad de las reglas será casi nula todo el tiempo...
¿Cómo puedo explicarlo si no? Ya lo he dicho con palabras y con imágenes, y se me ha pasado...
Por lo tanto, es necesario comprobar la solidez y la comparabilidad de los predictores en diferentes periodos de tiempo.
¿Ayudar con qué?
Recursos informáticos.
Ya he escrito sobre cómo eliminar la correlación serial en la ventana deslizante hasta casi cero, al preparar los datos
¿Recuerdas cómo? ¿MGC?
¿O simplemente se desechan las columnas correlacionadas y se deja una de ellas?¿Recordarme otra vez cómo? ¿MGC?
¿O simplemente se desechan las columnas correlacionadas y se deja una de ellas?He utilizado mgc para ver si hay una correlación ser.
si lo hay, entonces elimine la serie de muestras correlacionadas, y / o ejecute a través de gm, que automáticamente hace la distribución más normal
No se trata de correlacionar las muestras consigo mismas a lo largo del tiempo, por eso se llama correlación serial.
algunos especialistas locales le tienen miedo, negando las características en las ventanas deslizantes, simplemente no saben cómo limpiar el conjunto de datos)
después de esta decoración, los modelos funcionan para toda la profundidad de la historia (sin dispersión), pero no funcionan con dispersión
por qué y dónde está el error - mi idea no ha ido más allá desde ese momento
y nadie me dio una pistaHe utilizado mgm para ver si hay una correlación ser.
si lo hay, elimine la serie de muestras correlacionadas, y/o pásela por gm, que automáticamente hace la distribución más normal
no se trata de correlacionar las muestras consigo mismas a lo largo del tiempo, por eso se llama correlación serial.
algunos especialistas locales le tienen miedo, negando las características en las ventanas deslizantes, simplemente no saben cómo limpiar el conjunto de datos)