} //+------------------------------------------------------------------+ //| DESCRIPTION: | //| This function creates MCPD (Markov Chains for Population Data) | //| solver. | //| This solver can be used to find transition matrix P for | //| N-dimensional prediction problem where transition from X[i] to | //| X[i+1] is modelled as X[i+1] = P*X[i] | //| where X[i] and X[i+1] are N-dimensional population vectors | //| (components of each X are non-negative), and P is a N*N | //| transition matrix (elements of are non-negative, each column | //| sums to 1.0). | //| Such models arise when when: | //| * there is some population of individuals | //| * individuals can have different states | //| * individuals can transit from one state to another | //| * population size is constant, i.e. there is no new individuals | //| and no one leaves population | //| * you want to model transitions of individuals from one state | //| into another | //| USAGE: | //| Here we give very brief outline of the MCPD. We strongly | //| recommend you to read examples in the ALGLIB Reference Manual | //| and to read ALGLIB User Guide on data analysis which is | //| available at http://www.alglib.net/dataanalysis/ | //| 1. User initializes algorithm state with MCPDCreate() call | //| 2. User adds one or more tracks - sequences of states which | //| describe evolution of a system being modelled from different | //| starting conditions | //| 3. User may add optional boundary, equality and/or linear | //| constraints on the coefficients of P by calling one of the | //| following functions: | //| * MCPDSetEC() to set equality constraints | //| * MCPDSetBC() to set bound constraints | //| * MCPDSetLC() to set linear constraints | //| 4. Optionally, user may set custom weights for prediction errors | //| (by default, algorithm assigns non-equal, automatically chosen| //| weights for errors in the prediction of different components | //| of X). It can be done with a call of | //| MCPDSetPredictionWeights() function. | //| 5. User calls MCPDSolve() function which takes algorithm state | //| and pointer (delegate, etc.) to callback function which | //| calculates F/G. | //| 6. User calls MCPDResults() to get solution | //| INPUT PARAMETERS: | //| N - problem dimension, N>=1 | //| OUTPUT PARAMETERS: | //| State - structure stores algorithm state | //+------------------------------------------------------------------+
아직 안봤어 쉬는날) 시간나면 끄적여, 이따 이번주 의미로
패키지를 살펴보았습니다. https://hmmlearn.readthedocs.io/en/latest/tutorial.html 이 할 것이라고 생각합니다.
~ 해야 하다
그런 다음 Viterbi 알고리즘을 사용하여 (데이터 테스트)
우리는 두 가지 상태를 얻습니다. 다음과 같이 보일 것입니다.
카록 성배 리얼))
제가 뭔가 헷갈리실지도 모르겠지만 이 사진들은 얼마 전에 어떤 이노켄티가 보여줬던 것 아닙니까? 그리고 그것은 엿보기, sham blah, facepalm으로 밝혀졌습니다.
비정상성에 어떤 영향을 미칠지 모르겠지만.. 느리면 몬테칼링도 어렵다.
IMHO의 주요 문제는 크기 조정 \ 데이터 변환, 주기 선택입니다. 패턴이 반복되면 비선형 회귀 또는 SVM도 좋은 결과를 제공합니다(인공 VR에서)
저것들. 멀리 가져온 모델 선택의 문제좋아, 주제를 되살리기 위해
뭔가 헷갈리실지도 모르겠지만 이 사진들은 얼마 전 어떤 이노켄티가 보여줬는데 훔쳐보기, sham blah, facepalm으로 밝혀진거 아닌가요?
IMHO, 일반 Mashek을 사용하여 유사한 사진을 얻을 수 있습니다. 자세히 살펴보세요.
캠페인은 실제로 마스코트보다 나을 것이 없지만 특정 영역의 경우 마스코트를 최적화할 수 있으며 훨씬 더 갑자기 그렇습니다. 성배 가 다시 미끄러졌습니다...
차트의 색상이 Inokentii의 색상과 비슷하기 때문에 연결되었습니다.IMHO, 모드를 올바르게 선택하면 유익한 AR 기능을 얻을 수 있습니다
나는 여전히 mql로 그것을 다시 작성하는 방법을 벽에 대고 머리를 부딪쳤지만 이것은 당신의 쓰레기를 작업 모델로 바꾸는 누락된 요소입니다
https://www.quantstart.com/articles/market-regime-detection-using-hidden-markov-models-in-qstrader
왜 다시 작성합니까? 알글립 보기
CMarkovCPD::~CMarkovCPD(void)
{
}
//+------------------------------------------------------------------+
//| DESCRIPTION: |
//| This function creates MCPD (Markov Chains for Population Data) |
//| solver. |
//| This solver can be used to find transition matrix P for |
//| N-dimensional prediction problem where transition from X[i] to |
//| X[i+1] is modelled as X[i+1] = P*X[i] |
//| where X[i] and X[i+1] are N-dimensional population vectors |
//| (components of each X are non-negative), and P is a N*N |
//| transition matrix (elements of are non-negative, each column |
//| sums to 1.0). |
//| Such models arise when when: |
//| * there is some population of individuals |
//| * individuals can have different states |
//| * individuals can transit from one state to another |
//| * population size is constant, i.e. there is no new individuals |
//| and no one leaves population |
//| * you want to model transitions of individuals from one state |
//| into another |
//| USAGE: |
//| Here we give very brief outline of the MCPD. We strongly |
//| recommend you to read examples in the ALGLIB Reference Manual |
//| and to read ALGLIB User Guide on data analysis which is |
//| available at http://www.alglib.net/dataanalysis/ |
//| 1. User initializes algorithm state with MCPDCreate() call |
//| 2. User adds one or more tracks - sequences of states which |
//| describe evolution of a system being modelled from different |
//| starting conditions |
//| 3. User may add optional boundary, equality and/or linear |
//| constraints on the coefficients of P by calling one of the |
//| following functions: |
//| * MCPDSetEC() to set equality constraints |
//| * MCPDSetBC() to set bound constraints |
//| * MCPDSetLC() to set linear constraints |
//| 4. Optionally, user may set custom weights for prediction errors |
//| (by default, algorithm assigns non-equal, automatically chosen|
//| weights for errors in the prediction of different components |
//| of X). It can be done with a call of |
//| MCPDSetPredictionWeights() function. |
//| 5. User calls MCPDSolve() function which takes algorithm state |
//| and pointer (delegate, etc.) to callback function which |
//| calculates F/G. |
//| 6. User calls MCPDResults() to get solution |
//| INPUT PARAMETERS: |
//| N - problem dimension, N>=1 |
//| OUTPUT PARAMETERS: |
//| State - structure stores algorithm state |
//+------------------------------------------------------------------+
왜 다시 작성합니까? 알글립 보기
와우, 데이터 분석에 있습니까 아니면 솔버에 있습니까? 설명서에서 보지 못한
와우, 데이터 분석에 있습니까 아니면 솔버에 있습니까? 설명서에서 본적이 없다
datanalisis - 파일 자체 내에서 검색
헤더는 사이트의 예제를 살펴보라고 말하지만 사이트에 예제가 없습니다.
헤더는 사이트의 예제를 살펴보라고 말하지만 사이트에 예제가 없습니다.
글쎄, 다른 언어로 작업하는 방법을 알고 있다면 유추하여 이 버전도 사용할 수 있다고 생각합니다. I/O 매개변수는 유사해야 합니다.