L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3219
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Esiste un arima .sim in cui vengono modellati i parametri di arima.
Non mi vengono in mente altre funzioni. Ne conoscete altri? Per le funzioni MO? Se non sono presenti nei pacchetti di R, non è necessario farlo, ma se lo sono, è possibile farlo già pronto.
Non abbiamo un problema di scarsità di dati.
Il Rinascimento ha avuto un problema per i nuovi strumenti con poca storia. 6.000 strumenti sono una sfida).
Il Rinascimento aveva un problema per gli strumenti nuovi con poca storia. 6.000 strumenti sono una sfida).
Non è così difficile... con le loro capacità, 6.000 strumenti sono come una vacanza.
Ci sono molte cose che Google può aiutare.
Non ne ho nemmeno bisogno.
Ma invece di Google ho pensato un po' e sono giunto alla conclusione che in R non è affatto rilevante.
Se i parametri di una funzione, è possibile trovare un ottimo.
Se i dati di input, è possibile se il modello di dati è noto. Quindi si modificano i parametri del modello di dati applicandoli. Se il modello di dati non è noto, tutto questo non ha senso.
Ancora una volta un sacco di sciocchezze sul ramo. Sarebbe meglio se aveste imparato R senza essere stupidi.
applicare
cosa ha a che fare con apply????
E se dovessimo identificare la struttura di covarianza e la connettività di 5 coppie e poi creare una simulazione di tali serie con la stessa regolarità?
Cosa c'entra questo ?
E se dovessimo identificare la struttura di covarianza e la connettività di 5 coppie e poi creare una simulazione di tali serie con la stessa regolarità?
Si dovrebbe iniziare con la regolarità, ovvero disegnare prima un istogramma. E simulare gradualmente il valore casuale, almeno a occhio, avvicinando l'istogramma a quello iniziale. Senza avere la regolarità di ogni serie è impossibile confrontare qualcosa con il risultato, è impossibile rispondere alla domanda: quanto il risultato "assomiglia" ai dati iniziali.
Si dovrebbe iniziare con un modello, ovvero disegnare prima un istogramma. E gradualmente modellare il valore casuale, almeno a occhio, avvicinando l'istogramma all'originale. Senza avere la regolarità di ogni serie è impossibile confrontare qualcosa con il risultato, è impossibile rispondere alla domanda: quanto il risultato "assomiglia" ai dati iniziali.
Non mi sono preoccupato del binario, è possibile ottenere i tick in csv tramite l'esportazione. Ci sono anche molti campi mancanti, che è necessario riempire correttamente
CSV: time bid ask.
CSV: time bid ask.