Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2249
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¿Qué se puede utilizar para medir la predictibilidad de una serie o la estatinariedad sin eliminar la tendencia?
¿Cuál es la medida de la estabilidad de la serie?
La presencia de estacionariedad (descrita por el mismo modelo matemático, o si descomponemos, por la constancia de frecuencias y amplitudes en toda la trama). Es decir, la sección corta debe describirse de la misma manera que la larga, o la descripción de las diferentes cortas a lo largo de la larga es la misma.
De los filtros y las portadoras. Si la frecuencia del ruido es proporcional a la de la portadora, no es terrible, pero si es informativa, es peor. Y, por supuesto, la amplitud del ruido debe ser menor.
La estabilidad de la serie dentro de un modelo mat es fácil de entender. Pero cuando los modelos cambian periódicamente, la tasa de establecimiento de una zona estable, o la longitud de la zona donde los modelos cambian, la longitud de las zonas estables, la constancia de las características de frecuencia y amplitud. Se trata de un concepto complejo.
La presencia de estacionarios (descritos por un único modelo matemático, o ..................
No sé cómo implementarlo.... tal vez haya una forma más sencilla...
Quiero crear una red que tenga como objetivo tomar las cotizaciones del mercado como entrada y dar salida a una serie más "predecible"
Pero necesito una medida de "previsibilidad"
No sé cómo implementarlo.... tal vez haya una forma más sencilla...
Quiero crear una red que tome las cotizaciones del mercado como entradas y produzca una serie más "predecible"
Pero necesito una medida de "previsibilidad"
No sé cómo implementarlo.... tal vez haya una forma más sencilla...
Quiero crear una red que tome las cotizaciones del mercado como entradas y produzca una serie más "predecible"
Pero necesito una medida de "previsibilidad".
Todavía no sé cómo definir con precisión el inicio de la estacionalidad, porque se define en la historia. Como MA.
No existe una medida de predictibilidad en una serie no estacionaria, sólo puede ser en tramos estacionarios. Si la cadena se limita a definir estas tramas en la historia para empezar, es algo bueno.
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Como opción. La medida de la previsibilidad no puede medirse con un solo valor)
Hasta ahora, la ciencia no sabe precisar el comienzo de la estacionalidad porque se define en la historia. Como MA.
No hay ninguna medida de predictibilidad en una serie no estacionaria, sólo puede haberla en los gráficos estacionarios. Si la cadena al menos definiera estas parcelas en la historia para empezar, ya sería bueno.
No lo entiendes... No voy a predecir nada, voy a forzar a la red a generar una nueva serie estacionaria...
Me parece bien que se defina sobre la historia, siempre que funcione.
Eso es lo que estoy buscando.
No lo entiendes... No voy a predecir nada, voy a forzar a la red a generar una nueva serie estacionaria...
Me gusta la definición de historia, siempre que funcione.
Eso es lo que estoy buscando.
La entropía también es una opción. Es un concepto complicado para mí. Es como la estabilidad de la equidad. Tampoco se puede describir con un solo parámetro.
Sí, tienes razón, si el vector de características se convierte en una matriz y se alimenta a la convolución, no cambiará mucho( ya se ha comprobado :))) En mi caso, la idea es aprovechar al máximo la propiedad de la red de convolución para buscar y utilizar plantillas locales. Estos patrones son invariables con respecto a la traslación, es decir, una convolución multicapa puede encontrar el mismo patrón en diferentes lugares de la imagen. De la misma manera, la arquitectura con reducción de mapa de características intermedias agresivas permite formar una jerarquía entre plantillas en diferentes capas de convolución. Por lo tanto, estoy tratando de encontrar una interpretación gráfica de una cita que permite la convolución para encontrar estas plantillas.
Para nuestros fines, es más probable que convLSTM sea adecuado. Es decir, la convolución considerando los parámetros espaciales y temporales. Puede ver ejemplos aquí y aquí. Lo probaré en antorcha la semana que viene y veré cómo funciona. Existe una implementación en PyTorch
Buena suerte
Sobre tsos, ns, errores del 1er, 2do tipo.
Leí hasta la mitad y me detuve aquí con una risa.
números aleatorios. Una red neuronal que utilice estos pesos puede tener la relación correcta entre la entrada y la salida, pero la razón por la que estos pesos prácticos funcionan sigue siendo un misterio. Esta propiedad mística de las redes neuronales es la razón por la que muchos científicos e ingenieros las evitan. Piensa en toda la ficción científica propagada por los renegados de la informática.
Creo que el autor está muy lejos de NS, incluso más lejos que yo))