Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 770
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o coeficiente autoregressivo de 1ª ordem coincide com o coeficiente de autocorrelação de 1ª ordem, mas além disso não parecem coincidir
bem, na figura da esquerda você pode ver, mas os próprios gráficos são diferentes por alguma razão.
A propósito, tentou descobrir o algoritmo ARIMA em Python e cansou-se de ver como ele é calculado saltando cerca de uma dúzia de arquivos incluídos.
Pode ser, como posso apanhar todo o algoritmo, como tudo está arranjado lá?
A propósito, eu tentei entender o algoritmo ARIMA em Python e me cansei de ver como ele calcula saltar através de uma dúzia de arquivos plug-in.
Talvez de alguma forma você possa pegar todo o algoritmo, como tudo está arranjado lá?
Eu devia ler a teoria, não sei, eu próprio não a codifiquei - disseram-me que não há lá peixe, por isso não vou mais longe :)
Outra coisa - é inútil usar um acf em gráficos não estacionários
Mas por que é inútil? Você pode ver a tendência) Para este fim só uma abertura suavizada pode fazer.
Bem, porque é inútil, você pode ver a tendência sobre ele) Apenas para este fim e suavizado atr pode ser adequado.
ou um macdac normal :)
O modelo é usado para ver se os resíduos estão relacionados com a autocorrelação, então o ruído é normal, o que significa que o modelo é construído corretamente.
Se os resíduos não estiverem relacionados com a autocorrelação, o ruído permanece, isso significa que o modelo é normal
não é muito útil como indicador
Talvez devesses ler uma teoria melhor, não sei, não fui eu que a codifiquei - disseram-me que não há lá peixes, por isso não vou entrar :)
Também já ouvi isso de ti. Só depois de rever todas as teorias e clipes, se chegou à conclusão de que um e o mesmo, como diz um verso memorizado, como os papagaios.
Mas na prática ninguém pode fazer e mostrar um algoritmo) uma opinião formada que muitos não entendem do que estão falando.
Se você quiser verificar, você deve simplesmente carregar tudo em um testador e verificar. Você vai ficar cansado enquanto calcula cada barra com R e Python, além de ter que "jogar" com parâmetros.
Eu também já ouvi isso de ti. Só depois de ver todas as teorias e vídeos, cheguei à conclusão de que uma e a mesma coisa, como um verso memorizado, eles dizem como papagaios.
Mas na prática ninguém pode fazer e mostrar um algoritmo) uma opinião formada que muitos não entendem do que estão falando.
Se você quiser verificar, você deve simplesmente carregar tudo em um testador e verificar. Mas você vai ficar cansado enquanto calcula cada barra com R e Python, além disso você terá que "jogar" com parâmetros.
Sim, mas se as pessoas me disserem que eu acredito neles... )) Eu acho que sim.
arima trabalha para a previsão de ciclos periódicos, vendas sazonais e outras coisas. O mercado tem ciclos a priori não periódicos (talvez em alguns índices em constante crescimento terá algum efeito).
A arima trabalha para prever ciclos periódicos, vendas sazonais e outros disparates. Nos ciclos de mercado são a priori não periódicos (bem, talvez em alguns índices em constante crescimento haverá algum efeito).
Mas, mais uma vez, foi isto que "as pessoas disseram"). Não acredito nisso até que eu mesmo verifique, além disso, farei algumas adições minhas, mas para isso preciso entender como tudo funciona.
A propósito, há muitos exemplos de aprendizagem de máquinas em moedas criptográficas. Porquê, porque há uma tendência a priori neles, por isso também funciona lá.
Assim que eles quebram a tendência, toda essa "aprendizagem inteligente" deixa de funcionar. Mas, provavelmente há alguma verdade na IO, devias procurar por ela....
Meu entendimento da ARIMA foi suficiente para começar com o cálculo da AIC com diferentes configurações. Para calcular a AIC, precisamos obter Log-Likelihood, se eu entendi corretamente, a função de máxima probabilidade. Mas, algo não vai bem com o R.
Não há códigos fonte sobre as vantagens? Para copiar e colar, e depois descobrir à medida que você vai avançando.
Eu me esgotei tentando descobrir sobre o meu próprio assunto, até encontrar um código fonte normal com explicações, e ele não está completamente terminado.