여기에 오류가 있습니다. h가 설정되지 않은 경우 공식 h=pow(4./3./n,0.2)로 계산됩니다. 입력 매개변수 p_h로 주어지면 h = p_h입니다. Matlab에서 입력 수를 측정하는 변수를 nargin이라고 합니다. nargin<3인 경우 to는 함수가 호출될 때 처음 두 개의 입력인 x와 y만 지정됨을 의미합니다. 이 경우 공식을 사용하여 h를 계산합니다.
여기에 오류가 있습니다. h가 설정되지 않은 경우 공식 h=pow(4./3./n,0.2)로 계산됩니다. 입력 매개변수 p_h로 주어지면 h = p_h입니다. Matlab에서 입력 수를 측정하는 변수를 nargin이라고 합니다. nargin<3인 경우 to는 함수가 호출될 때 처음 두 개의 입력인 x와 y만 지정됨을 의미합니다. 이 경우 공식을 사용하여 h를 계산합니다.
우리는 뉴욕 증권 거래소의 일일 주식 수익률의 계층적 속성과 다분할성의 교차 상관 관계 사이의 깊은 상호 작용에 대한 증거를 보고합니다.
저로서는 이 글을 이해하기 어렵지만 어쨌든 감사합니다.
나는 시장 가격의 양수 및 음수 분산 분포에 대해 생각했습니다. 이것은 한 번 여기에서 논의되었으며 결론은 부정적인 편차가 긍정적인 편차보다 더 강하다는 것입니다. 한 줄의 회귀를 두 줄의 회귀로 바꾸려고 합니다. 하나는 양수 입력 값이고 다른 하나는 음수 입력 값입니다. 무슨 일이 일어나는지 볼게요.
나는 시장 가격의 양수 및 음수 분산 분포에 대해 생각했습니다. 이것은 한 번 여기에서 논의되었으며 결론은 부정적인 편차가 긍정적인 편차보다 더 강하다는 것입니다. 한 줄의 회귀를 두 줄의 회귀로 바꾸려고 합니다. 하나는 양수 입력 값이고 다른 하나는 음수 입력 값입니다. 무슨 일이 일어나는지 볼게요.
모델에는 두 가지 유형이 있습니다.
회귀 - 예측 값. 예를 들어, 값이 1.2000인 견적이 있고 1.2500을 예측했습니다.
분류 - 정성적 특성이 예측됩니다. 예를 들어, 성장할 것인가 아니면 떨어질 것인가, 즉 성장, 하락의 두 가지 값을 취하는 명목(범주형, 이진) 값입니다. 세 가지 값이 가능합니다: long-flat-short. 그러나 두 가지 값이 더 좋습니다.
분류를 위해 무작위 트리의 숲은 매우 일반적입니다 - randomForest. 소수의 차원을 가진 많은 변수가 있는 소스 데이터에 매우 적합합니다. 일반적으로 50-100회 측정이면 충분합니다. 그리고 수만 개의 변수가 있을 수 있습니다.
Rattle은 계산을 추정하는 데 매우 편리합니다. Matlab에 대해 언급했으므로 Rattle은 하루 일과이며 회귀 및 분류 모두에 대해 두 가지 유형의 6가지 모델을 사용할 수 있게 되었습니다. 거기에서 상관 관계를 보고, 일부 변수를 버리고, 결과를 평가할 수도 있습니다. ..... 변수에 대한 흥미로운 정보를 많이 얻을 수 있습니다. 그런데 변수의 중요성을 평가합니다.
Rattle에 시간을 할애하십시오. 특히 무대와 목표에 대해 후회하지 않을 것입니다. 무슨 일이 일어나는지 지켜보십시오.
Статья посвящена вопросам использования при торговле в MetaTrader индикатора открытого интереса (Open Interest), публикуемого CFTC. В ней подробно описан предлагаемый проект, показано как загружать необходимую информацию. С помощью торгового робота, входящего в проект, исследуется эффективность концепции изложенной в статье, делаются итоговые выводы, высказываются конструктивные предложения.
C-4 : 이 데이터를 분류자에 추가하고 싶지 않습니다. "메타 COT 프로젝트 - MetaTrader 4 터미널에서 CFTC 보고서 분석을 위한 새로운 지평". 그들이 얼마나 강력한 예측 변수인지 보는 것은 흥미로울 것입니다.
기사를 보았지만 어떤 데이터인지 이해하지 못했습니다. 나는 기꺼이 새로운 데이터를 시도하겠지만, 정확히 무엇을 어디서 얻을 수 있는지 알려주세요. 데이터는 최소한 1980년 이전(이상적으로는 1960년 이후) 이전에 존재해야 합니다. 내 시스템 예측의 MSD는 이야기의 시작을 오른쪽으로 이동하면 감소하고, 훈련 이력의 시작이 1980년 이후로 이동하면 무작위 예측보다 예측이 나빠집니다. 이는 2000년 이후 테스트 기간 동안 가장 좋은 예측 변수가 선택되는 기준으로 과거 예측 수가 감소했기 때문일 가능성이 큽니다. 나는 이미 S&P 500에 대한 풋/콜 비율을 펌핑하고 있지만 이 데이터는 1995년부터 시작하고 시스템은 1960년부터 학습을 시작하기 때문에 내 시스템에서 삭제됩니다. 1860년 이후에 시작되는 모든 데이터는 자동으로 삭제됩니다.
gpwr : 기사를 보았지만 어떤 데이터인지 이해하지 못했습니다. 나는 기꺼이 새로운 데이터를 시도하겠지만, 정확히 무엇을 어디서 얻을 수 있는지 알려주세요. 데이터는 최소한 1980년 이전(이상적으로는 1960년 이후) 이전에 존재해야 합니다. 내 시스템 예측의 MSD는 이야기의 시작을 오른쪽으로 이동하면 감소하고, 훈련 이력의 시작이 1980년 이후로 이동하면 무작위 예측보다 예측이 나빠집니다. 이는 2000년 이후 테스트 기간 동안 가장 좋은 예측 변수가 선택되는 기준으로 과거 예측 수가 감소했기 때문일 가능성이 큽니다. 나는 이미 S&P 500에 대한 풋/콜 비율을 펌핑하고 있지만 이 데이터는 1995년부터 시작하고 시스템은 1960년부터 학습을 시작하기 때문에 내 시스템에서 삭제됩니다. 1860년 이후에 시작되는 모든 데이터는 자동으로 삭제됩니다.
불행히도 1960년의 깊이에 대한 요구 사항은 매우 엄격합니다. 지금 출판되기 시작한 형태의 COT는 80년대 후반(좋은 옛 80년대)에 수집되기 시작했습니다.
학습하는 데 기록이 덜 필요한 모델을 빌드해 보세요. COT는 일주일에 한 번 게시되며 풋/콜 비율은 일반적으로 매일 말에 확인할 수 있습니다. 저것들. 이러한 데이터에 대한 총 측정 수는 월별 보고서보다 더 많을 수 있습니다.
Disaggregated Futures Only Reports: The complete Disaggregated Commitments of Traders Futures Only reports file from September 2009 is included by year. Disaggregated Futures-and-Options Combined Reports: The complete Disaggregated Commitments of Traders Futures-and-Options Combined reports file from September 2009 is included by year...
Z.Y. 나는 당신이 퀀트 거래에 능숙하다는 것을 알았습니다. 당신은 베르누이 변환을 다루는 데 도움이 되지 않을 것입니다. 작업은 간단 하며 다음 분기에 설명되어 있습니다. 정확한 공식을 찾을 수 없습니다. 이 주제와 관련이 없지만 현지 korefe가 도움이 될 수 있다고 생각합니다.
mql에서는 이런 식입니다.
if (h< 3 ) { h= pow ( 4 ./ 3 ./n, 0.2 ); }
여기에 오류가 있습니다. h가 설정되지 않은 경우 공식 h= pow ( 4 ./ 3 ./n, 0.2 )로 계산됩니다. 입력 매개변수 p_h로 주어지면 h = p_h입니다. Matlab에서 입력 수를 측정하는 변수를 nargin이라고 합니다. nargin<3인 경우 to는 함수가 호출될 때 처음 두 개의 입력인 x와 y만 지정됨을 의미합니다. 이 경우 공식을 사용하여 h를 계산합니다.
if (h< 3 ) { h= pow ( 4 ./ 3 ./n, 0.2 ); }
여기에 오류가 있습니다. h가 설정되지 않은 경우 공식 h= pow ( 4 ./ 3 ./n, 0.2 )로 계산됩니다. 입력 매개변수 p_h로 주어지면 h = p_h입니다. Matlab에서 입력 수를 측정하는 변수를 nargin이라고 합니다. nargin<3인 경우 to는 함수가 호출될 때 처음 두 개의 입력인 x와 y만 지정됨을 의미합니다. 이 경우 공식을 사용하여 h를 계산합니다.
나는 기사 를 우연히 발견했고 주제에 그런 것 같았습니다. 첨부 파일.
여기 문구가 있습니다
우리는 뉴욕 증권 거래소의 일일 주식 수익률의 계층적 속성과 다분할성의 교차 상관 관계 사이의 깊은 상호 작용에 대한 증거를 보고합니다.
기사 를 보고 화제가 되었던 것 같습니다. 첨부 파일.
여기 문구가 있습니다
우리는 뉴욕 증권 거래소의 일일 주식 수익률의 계층적 속성과 다분할성의 교차 상관 관계 사이의 깊은 상호 작용에 대한 증거를 보고합니다.
저로서는 이 글을 이해하기 어렵지만 어쨌든 감사합니다.
나는 시장 가격의 양수 및 음수 분산 분포에 대해 생각했습니다. 이것은 한 번 여기에서 논의되었으며 결론은 부정적인 편차가 긍정적인 편차보다 더 강하다는 것입니다. 한 줄의 회귀를 두 줄의 회귀로 바꾸려고 합니다. 하나는 양수 입력 값이고 다른 하나는 음수 입력 값입니다. 무슨 일이 일어나는지 볼게요.
제가 이 글을 이해하기 어렵지만 어쨌든 감사합니다.
나는 시장 가격의 양수 및 음수 분산 분포에 대해 생각했습니다. 이것은 한 번 여기에서 논의되었으며 결론은 부정적인 편차가 긍정적인 편차보다 더 강하다는 것입니다. 한 줄의 회귀를 두 줄의 회귀로 바꾸려고 합니다. 하나는 양수 입력 값이고 다른 하나는 음수 입력 값입니다. 무슨 일이 일어나는지 볼게요.
모델에는 두 가지 유형이 있습니다.
분류를 위해 무작위 트리의 숲은 매우 일반적입니다 - randomForest. 소수의 차원을 가진 많은 변수가 있는 소스 데이터에 매우 적합합니다. 일반적으로 50-100회 측정이면 충분합니다. 그리고 수만 개의 변수가 있을 수 있습니다.
Rattle은 계산을 추정하는 데 매우 편리합니다. Matlab에 대해 언급했으므로 Rattle은 하루 일과이며 회귀 및 분류 모두에 대해 두 가지 유형의 6가지 모델을 사용할 수 있게 되었습니다. 거기에서 상관 관계를 보고, 일부 변수를 버리고, 결과를 평가할 수도 있습니다. ..... 변수에 대한 흥미로운 정보를 많이 얻을 수 있습니다. 그런데 변수의 중요성을 평가합니다.
Rattle에 시간을 할애하십시오. 특히 무대와 목표에 대해 후회하지 않을 것입니다. 무슨 일이 일어나는지 지켜보십시오.
이 데이터를 분류자에 추가하고 싶지 않습니다. "메타 COT 프로젝트 - MetaTrader 4 터미널에서 CFTC 보고서 분석을 위한 새로운 지평". 그들이 얼마나 강력한 예측 변수인지 보는 것은 흥미로울 것입니다.
기사를 보았지만 어떤 데이터인지 이해하지 못했습니다. 나는 기꺼이 새로운 데이터를 시도하겠지만, 정확히 무엇을 어디서 얻을 수 있는지 알려주세요. 데이터는 최소한 1980년 이전(이상적으로는 1960년 이후) 이전에 존재해야 합니다. 내 시스템 예측의 MSD는 이야기의 시작을 오른쪽으로 이동하면 감소하고, 훈련 이력의 시작이 1980년 이후로 이동하면 무작위 예측보다 예측이 나빠집니다. 이는 2000년 이후 테스트 기간 동안 가장 좋은 예측 변수가 선택되는 기준으로 과거 예측 수가 감소했기 때문일 가능성이 큽니다. 나는 이미 S&P 500에 대한 풋/콜 비율을 펌핑하고 있지만 이 데이터는 1995년부터 시작하고 시스템은 1960년부터 학습을 시작하기 때문에 내 시스템에서 삭제됩니다. 1860년 이후에 시작되는 모든 데이터는 자동으로 삭제됩니다.
불행히도 1960년의 깊이에 대한 요구 사항은 매우 엄격합니다. 지금 출판되기 시작한 형태의 COT는 80년대 후반(좋은 옛 80년대)에 수집되기 시작했습니다.
학습하는 데 기록이 덜 필요한 모델을 빌드해 보세요. COT는 일주일에 한 번 게시되며 풋/콜 비율은 일반적으로 매일 말에 확인할 수 있습니다. 저것들. 이러한 데이터에 대한 총 측정 수는 월별 보고서보다 더 많을 수 있습니다.
데이터가 있는 경우 http://www.cftc.gov/MarketReports/CommitmentsofTraders/HistoricalCompressed/index.htm 에 있습니다.
2010년 5월에 로봇의 오류로 인한 붕괴(모두가 이 견해가 있음)와 유로가 1000(!) 포인트 이상 폭락, 또는 1월 프랑의 행동으로 인한 붕괴를 어떻게 예측할 수 있습니까?
충돌, 갑자기 발생하기 때문에 충돌입니다! :)
알고리즘의 운용으로 인한 크래시(Crash)는 알고리즘 오류로 드물게 발생하며 상황과 알고리즘 자체를 분석하여 해결할 수 있다.
그러나 충돌은 매일 발생하므로 평형 상태에서 코스의 급격한 변화는 충돌의 관점에서 고려할 수 있습니다.
이러한 붕괴는 군중의 행동으로 인해 발생하며 선구자가 있습니다. 모두가 실제로 그들을 찾고 있습니다.