Parámetros del mercado flotante - página 8
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Interesante
Interesante
Así de simple, lo explica bien)))
Explica las cosas de forma sencilla, y es bueno).
Ojalá todo el mundo tuviera profesores así.
Lo que fue decepcionante: la ns está al nivel de otros métodos((( ¿Qué pasa con la superinteligencia informática?
Lo que fue sorprendente: no eliminó la tendencia, no la llevó al rango +-1, no eliminó la estacionalidad.
Interesante: ajustar sólo la última tajada, la previsión máxima no más de 4 meses, para evitar la acumulación de errores predecir 2 pasos por delante a la vez en lugar de 2 alternar 1 (de nuevo, si fuera el econometrista en absoluto, habría hecho el adelgazamiento en su lugar)
Todo el mundo debería tener profesores así.
Lo que es frustrante: ns a nivel de otros métodos((( ¿Y la superinteligencia informática?
...
Nunca surgirá de una red neuronal. Surgirá de la autoconciencia local de una persona que transfiere su comprensión de sí misma al ordenador. )) Probablemente será Ilon Musk)).
Realmente lo hacen cuando no hay dinero para gastar.
¿Me he perdido algo?
Eso es lo que realmente hacen cuando no hay dinero para gastar.
¿Me he perdido algo?
Ojalá todo el mundo tuviera profesores así.
Lo que fue sorprendente: no eliminó la tendencia, no la llevó al rango +-1, no eliminó la estacionalidad.
Interesante: ajustar sólo la última pieza, la previsión máxima no más de 4 meses, para evitar la acumulación de errores predecir 2 pasos por delante a la vez en lugar de 2 alternar 1 (de nuevo, si fuera el econometrista en absoluto, habría hecho el adelgazamiento en su lugar)
Lo hizo en el nivel más alto posible de predicción suficiente. Es una serie estacionaria uniforme en algún tipo de media móvil lineal. La serie expansiva que llevó a una serie uniforme a través del logaritmo. Pero como ha dicho, todo viene determinado por el modelo de reconocimiento y predicción. Tal vez este último podría prescindir del logaritmo. Cualquier transformación en serie introduce un error en la transformación inversa si hay una SB.
Además, habló de dividir la tendencia y el componente estacional en 2 series. Allí la serie estacional será horizontal y la serie de tendencia será MA. Esto es, si la MA no es lineal, entonces debe ser eliminada definitivamente.
No puedo leer en ningún sitio cuánto tiempo debe estudiarse una serie, sólo a ojo.
En cuanto a la predicción en un paso, el error también será mayor allí, pero será diferente, no acumulativo sino temporal. Sólo trata de averiguar cuál es mayor, la lógica a veces no funciona, aunque es lógico que el error temporal sea menor que el acumulado en un par de pasos.
No entendió lo del adelgazamiento, sólo tiene una fila de 108 valores y un algoritmo de aprendizaje y predicción. Ni siquiera se ha dedicado a comparar diferentes algoritmos, lo que habría estado bien.
Hay que cambiar el objetivo, o debe haber más de ellos y hay que añadir algo a los datos de entrada de la serie.
Eso es lo que realmente hacen cuando no hay dinero para gastar.
¿Me he perdido algo?
Me gusta el pronóstico))) Se está trabajando en la conquista de Broughton)))) Aunque es el 20º año y el impulso de NS está siendo explorado))))
Valeriy Yastremskiy:
Todavía no he leído en ningún sitio cuánto más tiempo debe estudiarse una serie que el rango de predicción, sólo a ojo.
No entiendo lo del adelgazamiento, sólo tiene 108 valores y un algoritmo para el entrenamiento y la predicción.
Se ciñen a una proporción de 1 a 4.
imho ns es muy tonto y requiere muchos recursos, por lo que los datos deben ser limpiados/preparados de antemano para simplificar la tarea y reducir el tamaño de la red. Así que todos los patrones obvios/lineales tienen que ser manejados manualmente: eliminar la tendencia, eliminar la estacionalidad, llevar al rango +-1. Al pronosticar cada 2 barras de la red, tendremos que filtrar adicionalmente las fluctuaciones intermedias, por lo que también tendremos que manejarlas manualmente. Y como todo es manual, no necesitas ns, bueno, sólo donde no está claro cómo hacerlo por métodos tradicionales.