트레이딩의 머신러닝: 이론, 모델, 실전 및 알고리즘 트레이딩 - 페이지 3078

 
lynxntech #:

알렉세이, 거의 불가능합니다.

정확히 무엇이 불가능할까요?

 
Aleksey Vyazmikin #:

정확히 무엇이 불가능할까요?

전 그냥 도와준 것뿐입니다,

 
lynxntech #:

그냥 도와준 것뿐입니다,

부정적인 경험이 있으신가요? 이곳에서는 모두가 공동의 노력을 기울이고 거의 즉시 결과를 얻을 수 있으며, 모두를 위한 지식 기반이 축적됩니다. 따라서 언제든지 참여의 결과를 가지고 떠날 수 있습니다.

 
Aleksey Vyazmikin #:

부정적인 경험이 있으신가요? 여기서 모든 사람이 공통의 대의를 수행하고 거의 즉시 결과를 얻습니다. 모든 사람을 위해 지식 기반이 축적됩니다. 즉, 참여의 결과를 가지고 언제든지 떠날 수 있습니다.

그냥 피곤해요.

1만 페이지에 달하는 문서를 읽어야 할 뿐만 아니라 깊이 파고들고 책임도 져야 하죠.

여기뿐만이 아닙니다.

 
lynxntech #:

그냥 피곤해서요.

읽는 것뿐만 아니라 탐구해야 할 필요가있는 10,000 페이지와 부담해야 할 특정 책임이 있습니다.

여기뿐만이 아닙니다.

당신의 생각의 기차가 미끄러지고 있습니다...

실수하는 것이 두렵나요?

 
Aleksey Vyazmikin #:

코드 베이스에서 유용한 정보, 즉 흥미로운 지표를 찾기 위한 노력에 동참할 것을 제안합니다.

이 작업은 시간이 많이 걸리지 만 과소 평가 된 무언가가 발견 될 가능성이 있습니다.

...

코드베이스에서 코드를 가져오는 이유는 무엇인가요? 완성된 아이디어가 지표에 게시되었을 수도 있지만 주요 아이디어의 초안만 게시되었을 가능성이 있습니다. 이 경우 계획된 작업량이 불균형적으로 많아집니다.

 
Aleksey Vyazmikin #:

아무도 제 아이디어를 좋아하지 않았나요?

모두가 자신이 다른 사람보다 똑똑하다고 생각하며 지표에 유용한 아이디어가 없을 거라고 확신하나요?

아니면 단순히 유용한 정보를 함께 얻는 데 관심이 없나요? 자신이나 다른 사람들을 위한 것이 아닌가요?

아니면 10개의 삶이 예비되어 있고 모든 것을 혼자서 관리하고 싶으신가요?

아니요, 실수로 단어를 쓰면 읽는 것이 불쾌할 뿐입니다. 그리고 값싼 NLP는 잘 먹히지 않죠.)

 
저는 힘을 합친다는 아이디어가 마음에 듭니다. 오랫동안 이 아이디어를 생각해 왔습니다....

저는 공개적으로 액세스 할 수있는 지식 기반 (Google이 도움을 줄 수 있음)을 만드는 것으로보고 있습니다. SQL, nosql 데이터베이스와 비슷하지만 더 똑똑합니다. 이 KB에서는 규칙 및 작업 또는 퍼지 엔티티로 로드할 수 있으며 입력 출력 정보에 대한 그래픽 인터페이스를 추가할 수 있습니다.....

글쎄, 확실히 동일한 지표의 열거가 아니라 더 지루한 직업을 생각하기가 어렵습니다.
 

일부 전문가는 부스트 아리마가 딥러닝 모델보다 낫다고 합니다 https://rdrr.io/cran/modeltime/man/arima_boost.html.R 코드에 지수 평활화가 포함되어 있습니다.R 코드나 파이썬에서 부스트 아리마 코드를 구현하는 방법을 아는 사람이 있나요?

일부 전문가들은 부스트 아리마가 딥러닝 모델보다 낫다고 말합니다 https://rdrr.io/cran/modeltime/man/arima_boost.html. R 코드에는 지수 평활화가 포함되어 있습니다. 부스트 아리마 코드를 R 코드나 파이썬으로 구현하는 방법을 아는 사람이 있나요?
 
nevar #:

일부 전문가는 부스트 아리마가 딥러닝 모델보다 낫다고 합니다 https://rdrr.io/cran/modeltime/man/arima_boost.html.R 코드에 지수 평활화가 포함되어 있습니다.R 코드나 파이썬에서 부스트 아리마 코드를 구현하는 방법을 아는 사람이 있나요?

일부 전문가들은 부스트 아리마가 딥러닝 모델보다 낫다고 말합니다 https://rdrr.io/cran/modeltime/man/arima_boost.html. R 코드에는 지수 평활화가 포함되어 있습니다. R 코드나 Python 코드에서 부스트된 아리마 코드를 구현하는 방법을 아는 사람이 있나요?

R에서 arima_boost 함수를 사용하는 예제에 대한 링크를 제공하고 다음과 같이 질문합니다. R 또는 Python 코드에서 Boosted Arima 코드를 구현하는 방법을 아는 사람이 있나요?

그게 어떻게 가능한가요?