아니요, NS가 아닙니다. 모델은 임베딩 공간의 각 지점에서 최적의 구조를 선택하여 로컬 회귀 방법을 기반으로 합니다. "과적합"은 이 방법의 특징입니다. 사실, 모델의 입력 데이터(이 경우 일부 차원의 일련의 가격 증분)에 최소한 예측 값이 있는 경우 테스트 샘플에 대한 실행이 훨씬 더 나은 결과를 보여줄 것이라고 말하는 것이 안전합니다.
저것들. 이 그림에서 단 하나의 결론이 있습니다. 시장이 매우 효율적이고 여기에서 포착할 것이 없거나 모델이 미래의 움직임과 어떤 식으로든 상관되지 않는 데이터에 대해 훈련된다는 것입니다.
저것들. 이 그림에서 단 하나의 결론이 있습니다. 시장이 매우 효율적이고 여기에서 포착할 것이 없거나 모델이 미래의 움직임과 어떤 식으로든 상관되지 않는 데이터에 대해 훈련된다는 것입니다.
세 번째 옵션은 부적절한 모델입니다. 그러나 동일한 데이터에서 다른 알고리즘에서 최상의 결과를 얻을 때만 이를 확인할 수 있습니다. 원칙적으로 증분 벡터의 길이가 충분하면(최소 10,000개 샘플) 이 경우에 대해 신경망을 구축하고 비교를 위해 결과를 버릴 수 있습니다. 그러나 이것이 바로 견적의 증분에 불과하다면 NS가 도움이 되지 않을 것입니다.
패널리스트들에게 질문이 있습니다. 시장을 곡선으로 근사하려는 당신의 바람의 근거는 무엇입니까? 과연, 우리가 어느 정도 근사법을 안다고 해서 이 비뚤어진 암말로 시장을 돌아다니며 이익을 챙깁시다? 아니면 시장이 매개변수가 눈에 보이지 않는 다항식에 들어맞고 나머지는 이러한 비밀 매개변수를 탐색하는 것뿐이라는 믿음이 있습니까? 사용된 방법이 가장 독창적인 의미에서 적합한지 어떻게 결정합니까? 아니면 비밀?
패널리스트들에게 질문이 있습니다. 시장을 곡선으로 근사하려는 당신의 바람의 근거는 무엇입니까? 과연, 우리가 어느 정도 근사법을 안다고 해서 이 비뚤어진 암말로 시장을 돌아다니며 이익을 챙깁시다? 아니면 시장이 매개변수가 눈에 보이지 않는 다항식에 들어맞고 나머지는 이러한 비밀 매개변수를 탐색하는 것뿐이라는 믿음이 있습니까? 사용된 방법이 가장 독창적인 의미에서 적합한지 어떻게 결정합니까? 아니면 비밀?
다항식을 찾는 것이 문제가 아니라 가장 중요한 것은 시장에 영향을 미치는 요인을 아는 것입니다. 다항식에 시간만 사용하면 예측할 수 없습니다.
패널리스트들에게 질문이 있습니다. 시장을 곡선으로 근사하려는 당신의 바람의 근거는 무엇입니까? 과연, 우리가 어느 정도 근사법을 안다고 해서 이 비뚤어진 암말로 시장을 돌아다니며 이익을 챙깁시다? 아니면 시장이 매개변수가 눈에 보이지 않는 다항식에 들어맞고 나머지는 이러한 비밀 매개변수를 탐색하는 것뿐이라는 믿음이 있습니까? 사용된 방법이 가장 독창적인 의미에서 적합한지 어떻게 결정합니까? 아니면 비밀?
음, 첫째, 근사는 곡선이 아니라 초표면에 의해 수행됩니다. 둘째, 당신은 우리에게 무엇을 제공합니까? 당신은 우리의 방법이 우리를 기아로 이끌 것이라는 것을 알고 있습니다. 당신의 구출을 기다립니다 :)
아니요, NS가 아닙니다. 모델은 임베딩 공간의 각 지점에서 최적의 구조를 선택하여 로컬 회귀 방법을 기반으로 합니다. "과적합"은 이 방법의 특징입니다. 사실, 모델의 입력 데이터(이 경우 일부 차원의 일련의 가격 증분)에 최소한 예측 값이 있는 경우 테스트 샘플에 대한 실행이 훨씬 더 나은 결과를 보여줄 것이라고 말하는 것이 안전합니다.
저것들. 이 그림에서 단 하나의 결론이 있습니다. 시장이 매우 효율적이고 여기에서 포착할 것이 없거나 모델이 미래의 움직임과 어떤 식으로든 상관되지 않는 데이터에 대해 훈련된다는 것입니다.
하지만 우리는 진정한 몽상가로서 후자를 믿고 계속 바라보아야 합니다 :)
저것들. 이 그림에서 단 하나의 결론이 있습니다. 시장이 매우 효율적이고 여기에서 포착할 것이 없거나 모델이 미래의 움직임과 어떤 식으로든 상관되지 않는 데이터에 대해 훈련된다는 것입니다.
세 번째 옵션은 부적절한 모델입니다. 그러나 동일한 데이터에서 다른 알고리즘에서 최상의 결과를 얻을 때만 이를 확인할 수 있습니다. 원칙적으로 증분 벡터의 길이가 충분하면(최소 10,000개 샘플) 이 경우에 대해 신경망을 구축하고 비교를 위해 결과를 버릴 수 있습니다. 그러나 이것이 바로 견적의 증분에 불과하다면 NS가 도움이 되지 않을 것입니다.
세 번째 옵션은 부적절한 모델입니다.
우수한 마무리.
패널리스트들에게 질문이 있습니다. 시장을 곡선으로 근사하려는 당신의 바람의 근거는 무엇입니까? 과연, 우리가 어느 정도 근사법을 안다고 해서 이 비뚤어진 암말로 시장을 돌아다니며 이익을 챙깁시다? 아니면 시장이 매개변수가 눈에 보이지 않는 다항식에 들어맞고 나머지는 이러한 비밀 매개변수를 탐색하는 것뿐이라는 믿음이 있습니까? 사용된 방법이 가장 독창적인 의미에서 적합한지 어떻게 결정합니까? 아니면 비밀?
우수한 마무리.
패널리스트들에게 질문이 있습니다. 시장을 곡선으로 근사하려는 당신의 바람의 근거는 무엇입니까? 과연, 우리가 어느 정도 근사법을 안다고 해서 이 비뚤어진 암말로 시장을 돌아다니며 이익을 챙깁시다? 아니면 시장이 매개변수가 눈에 보이지 않는 다항식에 들어맞고 나머지는 이러한 비밀 매개변수를 탐색하는 것뿐이라는 믿음이 있습니까? 사용된 방법이 가장 독창적인 의미에서 적합한지 어떻게 결정합니까? 아니면 비밀?
다항식을 찾는 것이 문제가 아니라 가장 중요한 것은 시장에 영향을 미치는 요인을 아는 것입니다. 다항식에 시간만 사용하면 예측할 수 없습니다.
패널리스트들에게 질문이 있습니다. 시장을 곡선으로 근사하려는 당신의 바람의 근거는 무엇입니까? 과연, 우리가 어느 정도 근사법을 안다고 해서 이 비뚤어진 암말로 시장을 돌아다니며 이익을 챙깁시다? 아니면 시장이 매개변수가 눈에 보이지 않는 다항식에 들어맞고 나머지는 이러한 비밀 매개변수를 탐색하는 것뿐이라는 믿음이 있습니까? 사용된 방법이 가장 독창적인 의미에서 적합한지 어떻게 결정합니까? 아니면 비밀?
음, 첫째, 근사는 곡선이 아니라 초표면에 의해 수행됩니다. 둘째, 당신은 우리에게 무엇을 제공합니까? 당신은 우리의 방법이 우리를 기아로 이끌 것이라는 것을 알고 있습니다. 당신의 구출을 기다립니다 :)
음, 첫째, 근사는 곡선이 아니라 초표면에 의해 수행됩니다. 둘째, 당신은 우리에게 무엇을 제공합니까? 당신은 우리의 방법이 우리를 기아로 이끌 것이라는 것을 알고 있습니다. 당신의 구출을 기다립니다 :)
제 생각에는 근사치가 이동 평균보다 추세를 결정하는 더 좋은 방법입니다. 적어도 이러한 이유로 모델을 검색할 수 있습니다.
다항식을 찾는 것이 문제가 아니라 가장 중요한 것은 시장 에 영향을 미치는 요인 을 아는 것입니다. 다항식에 시간만 사용하면 예측할 수 없습니다.
시장에 영향을 미치는 요인을 모른다고 가정하면 어떻게 될까요?
시간 - 왜 사용합니까? 예를 들어, 다항식은 거래되는 상품 국가의 휴일을 "알고 있습니까?" 부활절, 둘째 날, 유럽 전체가 잠들고 변동성이 최소에 가깝습니다. 하루 종일 조용하므로 다항식에서 이를 고려해야 합니다(음력 달력).