L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 3342
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Nuovo da Google, TSMixer, sembra essere superiore a TimeGPT nei benchmark, ho appena iniziato a leggerlo.
Ho bisogno di una buona previsione probabilistica per le serie, ma non così scadente come è oggi (regressione quantile, per esempio). Non ho trovato nulla al riguardo nell'articolo stesso, anche se l'elenco dei riferimenti sembra contenere alcune informazioni sull'argomento.
Abbiamo bisogno di una buona previsione probabilistica per le serie, ma non così scadente come quella attuale (regressione quantile, per esempio). Non ho trovato nulla al riguardo nell'articolo stesso, anche se nell'elenco dei riferimenti c'è un po' di letteratura sull'argomento.
https://www.r-bloggers.com/2023/12/be-part-of-the-global-r-community/?utm_source=phpList& utm_medium=email&utm_campaign=R-bloggers-daily&utm_content=HTML
Vado al mechmat, vedo ragazze sedute lì.
Se non vado alla lezione, perderò l'erezione.
https://www.r-bloggers.com/2023/12/be-part-of-the-global-r-community/?utm_source=phpList& utm_medium=email&utm_campaign=R-bloggers-daily&utm_content=HTML
Sanych, cosa c'entri tu con questo post?
È solo un link ai ritrovi di R.
R è un intero universo.... e noi siamo ai margini.
Che tipo di errore può essere attribuito allo spread? Questo problema, apparentemente stupido, non mi dà pace. Se un modello funziona bene con uno spread basso, ma quando lo spread viene aumentato, la situazione peggiora. Cosa correggere esattamente? O come addestrarlo a operare con uno spread elevato. Sembrerebbe: rendere le operazioni più lunghe. Ma non funziona. Mi sembra di averlo inserito, ma non è fisso.
Lo spread non è un errore.
È un problema di formulazione dell'obiettivo: non c'è diffusione negli incrementi tra le richieste e negli incrementi tra i bit.