L'Apprentissage Automatique dans le trading : théorie, modèles, pratique et trading algo - page 2304
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La chose la plus excitante à ce sujet est l'étiquette "tendance linéaire".
Eh bien, son modèle est une tendance linéaire plus du bruit sous la forme d'un mouvement brownien fractal.
Eh bien, son modèle est une tendance linéaire plus du bruit sous la forme d'un mouvement brownien fractal.
Non-linéaire, alors.)
de nouveaux livres sur l'économétrie en r, les avez-vous consultés ? comme celui-ci ?
il n'y a pas de tels livres sur python, ils sont tous dans des endroits différents.
https://otexts.com/fpp2/
Non-linéaire alors)
De nouveaux livres sur l'économétrie en R sont apparus, les avez-vous consultés ?
il n'y a pas de tels livres sur python, ils sont tous dans des endroits différents.
https://otexts.com/fpp2/
l'économétrie est pour les filles, le DSP est pour les gars ))))
Je n'ai pas lucelui-là, mais je doute que vous y trouviez quelque chose de nouveau.
économétrie pour les poussins, DSP pour les hommes ))))
pour les conducteurs de tracteurs
Un non-linéaire alors).
Comme d'habitude, une tendance linéaire est obtenue pour chaque point sur la base de l'historique. Ensuite, on prolonge cette tendance d'une unité dans le futur et on obtient une prévision. Par conséquent, à mon avis, une prévision sera tout de même obtenue comme une moyenne pondérée)
De nouveaux livres sur l'économétrie en R sont apparus, les avez-vous consultés ?
il n'y a pas de tels livres sur python, ils sont tous dans des endroits différents.
https://otexts.com/fpp2/
Je ne peux pas lire de tels livres, alors j'ai arrêté de les suivre. Pour la théorie générale, je lis des manuels de lycée ou de rashka (Magnus, par exemple, ou les conférences de Kantorovich). Pour des questions spécifiques, je consulte les manuels des paquets R nécessaires - ils contiennent tout, jusqu'aux références aux articles scientifiques utilisés.
l'économétrie est pour les filles, le DSP est pour les hommes ))))
Vous n'avez pas lucelui-ci? Je ne pense pas que vous y trouverez quelque chose de nouveau.
comme on dit, on peut lire un livre plusieurs fois et y trouver toujours quelque chose de nouveau ;)
Je vais le lire. Econométrie + MO, c'est tout ce qu'il faut. Mais le graal ne se trouve pas à la surface. Il est insensé d'exiger davantage des collections générales.C'est drôle - un réseau MLP à trois couches avec 10-15 neurones dans la couche du milieu a trouvé une dépendance de type x1/x2.
Le problème était le nombre insuffisant de neurones - 8 pour la couche intermédiaire n'est pas suffisant.
Ooh, le beeper est allumé, c'est cool si tu ne l'éteins pas dans une semaine ;))
Il y a certaines caractéristiques qui, curieusement, nuisent à la généralisation (je parle en particulier du catbust, mais cela s'applique probablement aussi à d'autres). Cela semble étrange, parce que vous ajoutez simplement de nouvelles fonctionnalités, et le modèle donne une erreur plus qu'il ne l'a fait sans eux.
par exemple, je me suis entraîné sur quelques brassages, puis j'en ai enlevé quelques-uns et il est monté plus haut
Les modèles essaient de prendre en compte tous les attributs, et si certains n'ont aucun rapport avec la marque cible, c'est-à-dire sont aléatoires, la qualité devrait être moindre.
Par exemple, si vous prédisez le poids d'une personne à partir de sa taille et de son sexe, la qualité est assez élevée, mais si vous y ajoutez la couleur des cheveux ou d'autres éléments, la qualité est moindre.
C'est drôle - un réseau MLP à trois couches avec 10-15 neurones dans la couche du milieu a trouvé une dépendance de type x1/x2.
Le problème était le nombre insuffisant de neurones - 8 pour la couche intermédiaire n'est pas suffisant.
bien, je vous l'avais dit. et vous voulez une autre blague - un réseau avec 1000+ neurones - ne trouvera pas la dépendance ou sera très long et imprécis à apprendre.