L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 1994
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Non ci sono strati lì, è un albero booster
uomo, la funzione non è lineare e complessa tra fonte e previsione. Ma inizialmente, gli obiettivi sono la coerenza e la previsione corretta. Ecco perché la correlazione è solitamente positiva. Non lineare. E non fa alcuna differenza per l'algoritmo di predizione. I dati sono preparati allo scopo di una corretta previsione. Ma tutto questo non è ancora sufficiente per una previsione affidabile.))))
heck, la funzione non è lineare e complessa tra la fonte e la previsione. Ma inizialmente, gli obiettivi sono quelli di abbinare e prevedere correttamente. quindi la correlazione è solitamente positiva. Non lineare. E non fa alcuna differenza per l'algoritmo di predizione. I dati sono preparati allo scopo di una corretta previsione. Ma tutto questo non è ancora sufficiente per una previsione affidabile. ))))
F-square è semplice lineare, errore p-square
Beh, stiamo parlando di cose diverse. l'errore p-squared è una stima della previsione. non una dipendenza - una funzione dei dati grezzi alla previsione. nella stima è semplice, i dati sono reali e previsti, ma la dipendenza dai dati grezzi previsti è complessa. E di solito non viene fatto. È complicato. È più facile stimare il risultato.
Beh, stiamo parlando di cose diverse. gli errori al quadrato sono una stima della previsione. non una dipendenza - una funzione dei dati grezzi alla previsione. nella stima è semplice, i dati sono reali e la previsione, ma la dipendenza dai dati grezzi della previsione è complessa. E di solito non lo è. È complicato. È più facile stimare il risultato.
Bene ha chiesto il risultato, se il modello mostra dipendenza o no. Quello classico no. Forse uno di lusso lo farà.
Amico, mi sento un po' a disagio... Non sembrava affatto che ti stessi facendo la predica. )))) Lascia che ti faccia una domanda. Ho capito correttamente il tutorial di python. La localizzazione globale dei nomi è determinata dalla posizione del nome, ma le azioni con essi se nel namespace di qualcun altro è determinata dai prefissi del locale globale. e se senza prefissi, il nome del namespace ha la precedenza. Interessante logica dello spazio dei nomi, specialmente dopo BASIC))))
sui cinque valori precedenti:
60% di precisione
su 10 valori precedenti si deteriora, precisione 50
sulla 3a la precisione è del 57
Linea di base blu, previsione arancione. Ultimi 300 valori
Grazie Maxim!
In realtà, ho dimenticato di dire, è sufficiente che il modello predica il prossimo segno (+-) della serie, target + plus value. La precisione esatta non è importante.
Lunghezza del campione n = 54, copre tutti i valori possibili.
Amico, comincio a sentirmi un po' a disagio... Non c'era bisogno che ti facessi la predica. )))) Lascia che ti faccia una domanda. Ho capito correttamente il tutorial di python. La localizzazione globale dei nomi è determinata dalla posizione del nome, ma le azioni con essi se nel namespace di qualcun altro sono determinate dai prefissi del locale globale. e se senza prefissi, il nome del namespace ha la precedenza. Interessante logica dello spazio dei nomi, specialmente dopo BASIC))))
Grazie Maxim!
In realtà, ho dimenticato di dire, è sufficiente che il modello predica il prossimo segno (+-) della serie, target + plus value. E la precisione esatta non è importante.
La lunghezza del campione n = 54, copre tutti i valori possibili.
Lo farò più tardi oggi, se ho tempo.
Sì
cp. tutto vale qualcosa. la libertà esplicita nei tipi di variabili risulta essere un'indicazione esplicita del tipo. Anche se, se non ci sono nomi identici, dovrebbe funzionare senza prefissi.
cp. tutto vale qualcosa. l'apparente libertà nei tipi di variabili si rivela essere un'indicazione esplicita del tipo. Anche se, se non ci sono nomi identici, dovrebbe funzionare senza prefissi.