L'apprendimento automatico nel trading: teoria, modelli, pratica e algo-trading - pagina 2814
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A pensarci bene
Ho pensato, ho provato, ho sperimentato, ho scritto codice...
Ho pensato, ho provato, ho sperimentato, ho scritto codice...
Quindi pensi che il clustering non funzioni sui nuovi dati? È un'assurdità)
non capisci...
Esiste un cluster/stato.
Ha un inizio e una fine, diciamo 5 candele.
Attraverso la klterizzazione si conosce il numero di questo cluster alla 5° candela (quando il prototipo del cluster viene confrontato con lo stato attuale).
Attraverso hmm si conoscerà il numero del cluster/stato alla prima candela (o meglio la probabilità).
non lo capisci.
c'è un cluster/stato
Ha un inizio, ha una fine, diciamo 5 candele.
Attraverso la klterizzazione si conoscerà il numero di questo cluster alla 5° candela (quando il prototipo del cluster viene confrontato con lo stato attuale).
Attraverso hmm si conoscerà il numero del cluster/stato alla prima candela (o meglio la probabilità).
In entrambi i casi si conoscerà il numero del cluster sui dati attuali, senza alcun ritardo.
No.
Il clustering è un riconoscimento.
Si tratta di prevedere in quale stato ci si trova in questo momento.
Diciamo che abbiamo due stati, quello con la testa e quello senza testa.
Questo è il modo in cui funziona il clustering: confrontandolo con un cluster prototipo.
In altre parole, impariamo a conoscere lo stato del cluster dopo il fatto, quando il confronto con il prototipo ha avuto luogo.
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E l'HMM ci darà la probabilità di trovarci nello stato del GP.
No.
Il raggruppamento è un riconoscimento.
È prevedere in quale stato vi trovate in questo momento.
Smettetela)
Anche tu...
Se l'algoritmo di Viterbi di HMM può produrre qualcosa come il clustering 111222444111111.....
e qualcuno ha scritto che può essere usato come cluster, non significa che sia un clustering.
Anche tu.
se l'algoritmo Viterbi di HMM può produrre qualcosa come il cluster 111222444111111....
e qualcuno ha scritto che può essere usato come cluster, non significa che sia un cluster.
Per quanti stati nascosti si impostano, si ottengono altrettanti cluster. È la stessa cosa.
Cosa c'entra questo?
Per l'ultima volta.
con il clustering, si ottiene il numero del cluster quando il cluster finisce.
Con SMM, si ottiene il numero del cluster all'inizio del cluster.
Cosa c'entra questo?
Per l'ultima volta.
Quando si esegue il cluster, si ottiene il numero del cluster quando il cluster termina.
Con SMM, si ottiene il numero del cluster all'inizio del cluster.