Matstat Econométrie Matan - page 20
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L'approche standard en optimisation consiste à multiplier l'objectif par moins et la maximisation se transforme en minimisation (et vice versa).
J'ai déjà essayé de vous expliquer que si les erreurs sont distribuées de manière gaussienne, alors ISC==MLE. Si les erreurs sont distribuées par Laplace, alorsMNC==MLE==Méthode des moindres modules. Vous pouvez déterminer par vous-même le type de distribution des erreurs lorsqueMLE==MLE de Huber.
Dans les expériences, le type de distribution des erreurs est soit connu par une considération supplémentaire, soit choisi expérimentalement (généralement sous la forme d'une fonction de perte appropriée).
Apparemment, je n'avais pas compris la première fois, mais maintenant si :))
Merci.
Impressionné par vos connaissances. Gagnez-vous de l'argent avec le forex ? Avez-vous un site web personnel ? Prenez-vous de l'argent en gestion ?
Impressionné par vos connaissances. Gagnez-vous de l'argent avec le forex ? Avez-vous un site web personnel ? Acceptez-vous de l'argent pour la gestion ?
Merci, mais les connaissances sont moyennes - seulement les bases, mais plus ou moins solides.
Je ne sais pas comment gagner de l'argent. Parfois même le forex)
Je n'ai pas de pamers et de signaux, car je travaille seul (je préfère qu'il en soit ainsi). Je suis sûr qu'il est pratiquement impossible de créer seul un système qui s'adapte bien en termes de capital.
Pour continuer le sujet.
Beaucoup de personnes ici mentionnent l'éclaircissement des données.
Il existe une méthode appelée ACP (analyse en composantes principales), qui est l'un des principaux moyens de réduire la dimensionnalitédes données tout en perdant le moins d' informations possible.
Quelqu'un a-t-il étudié cette méthode ? Des conclusions sur son applicabilité ?
Je sais que la sélection des actifs est amoindrie par cette méthode. Mais je ne sais pas si un ensemble de données peut être aminci par ce système sans perdre de dimensionnalité.
À mon avis, le principal problème de l'éclaircissement est la réduction de la dimension. C'est-à-dire que l'échantillon devient d'une taille différente.
Dans un cas simple, il y a des recommandations des mêmes professeurs d'université, de ne pas jeter un élément d'un ensemble, et de le remplacer par une valeur moyenne des éléments voisins par exemple.
C'est du moins la façon dont les valeurs aberrantes sont éliminées, dans l'approche simple. Mais avec la réserve qu'il existe d'autres approches, qui ne sont pas expliquées.
Par conséquent, l'ACP en tant qu'idée d'éclaircissement, peut être bien étudiée.
P.S. Des liens de sites astucieux, permettant même de trouver des articles sur un sujet similaire
Oh comment :))
Un exercice inutile, sur de nouvelles données, les composants vont "sauter" si ce n'est pas une sinusoïde.
C'est-à-dire que PSA est une façon de s'adapter à un sous-échantillon, et une façon linéaire en plus.
ce n'est pas un moyen de trouver un modèle.
Exercice futile, avec de nouvelles données, les composants vont "sauter" si ce n'est pas une onde sinusoïdale.
L'APS est donc un moyen d'ajustement sur un sous-échantillon, et un moyen linéaire en plus.
ce n'est pas un moyen de trouver un modèle.
Maxim, je n'ai pas approfondi la méthode jusqu'à présent, je ne peux rien dire.
Je viens de regarder un séminaire enregistré organisé par la Bourse de Moscou,
, où des courtiers et toutes sortes de chercheurs comme des geeks, etc. ont partagé leurs expériences, leurs présentations, etc.
J'ai entendu parler de cette méthode, qui est utilisée pour sélectionner des actifs pour d'autres modèles.
Il m'a montré que cette méthode fonctionne et donne une certaine croissance.
J'ai lu son article comme une idée, peut-être qu'il ne fonctionne pas.
Mais tout le monde peut être intéressé et trouver le profit.
Continuez sur youtube.
Maxim, je n'ai pas encore utilisé cette méthode, donc je ne peux rien dire.
Je viens de regarder un séminaire enregistré organisé par la Bourse de Moscou,
, où des courtiers et toutes sortes de chercheurs comme des geeks, etc. ont partagé leurs expériences, leurs présentations, etc.
J'ai entendu parler de cette méthode, qui est utilisée pour sélectionner des actifs pour d'autres modèles.
Il a montré que cette méthode fonctionne et donne une sorte de croissance.
J'ai aussi entendu cette méthode comme une idée, peut-être qu'elle ne fonctionne pas.
Mais qui est intéressé, peut trouver le sens de l'application.
Drimmer a publié un article sur l'application de l'APS à la construction de portefeuilles. Mais plus tard, il a recommandé à tout le monde d'aller à l'usine :)
Peut-être que la recommandation était due au fait que personne ne comprenait rien ?
;))
Peut-être que la recommandation était due au fait que personne ne comprenait rien ?
;))
Maxim, je n'ai pas encore utilisé cette méthode, donc je ne peux rien dire.
Je viens de regarder un séminaire enregistré organisé par la Bourse de Moscou,
, où des courtiers et toutes sortes de chercheurs comme des geeks, etc. ont partagé leurs expériences, leurs présentations, etc.
J'ai entendu parler de cette méthode, qui est utilisée pour sélectionner des actifs pour d'autres modèles.
Il a montré que cette méthode fonctionne et donne une sorte de croissance.
J'ai lu son article comme une idée, peut-être qu'il ne fonctionne pas.
Mais tout le monde peut être intéressé et trouver le profit.
Continuer sur youtube.
Ne parle pas comme ça, mon frère.