Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 3105

 
Aleksey Nikolayev #:

Já era hora de todos nós mudarmos para o lado positivo - para o matstat!)

O lado sombrio, como sempre, se opõe a ele) Sombrio no sentido de que sempre tenta reduzir tudo ao sombrio e obscuro - na versão extrema, a um certo "sentimento").

Talvez seja por isso que somos tão maus, porque não conseguimos atravessar :)
 
Aleksey Nikolayev #:

Já era hora de todos nós mudarmos para o lado positivo - para o matstat!)

O lado sombrio, como sempre, se opõe a ele) Sombrio no sentido de que sempre tenta reduzir tudo ao sombrio e obscuro - na versão extrema, a um certo "instinto").

O que o matstat tem a ver com isso?

O homem está se exercitando em filas ESTACIONÁRIAS, e estamos discutindo o clipe com toda a seriedade! Ele não tem nada a ver conosco, assim como suas hipóteses nulas.

 
Aleksey Nikolayev #:

Já era hora de todos nós mudarmos para o lado positivo - para o matstat).

ou exemplos reproduzíveis na forma de código

 
СанСаныч Фоменко #:

O que o matstat tem a ver com isso?

O vídeo é uma tentativa bem-sucedida de explicar coisas importantes para entender o matstat em um nível simples, mas significativo.

SanSanych Fomenko #:

Uma pessoa se exercita em filas ESTACIONÁRIAS, e estamos discutindo o vídeo com toda a seriedade! Ele não tem nada a ver conosco e com suas hipóteses nulas.

E "hipóteses nulas" é apenas uma terminologia básica de matemática que você precisa conhecer e entender.

 
Aleksey Nikolayev #:


O vídeo é uma tentativa bem-sucedida de explicar coisas importantes para entender o matstat em um nível simples, mas significativo.

De um ponto de vista educacional geral, é claro, mas é muito mais importante discutir apenas o que é aplicável às séries temporais financeiras.


Sebem me lembro, você estava fazendo exercícios com garchas, que geralmente também são estacionárias)

Desde quando as garchas são estacionárias?

A premissa das garchas é que a série original NÃO é estacionária; além disso, uma série temporal diferenciada NÃO é estacionária. E o garch é uma tentativa de modelar a NÃO estacionariedade da série original. Vamos dar uma olhada no rugarch, onde a função em si modela três características da série pré-diferenciada, que (características) fazem com que a série seja não-estacionária.

 
Parece (e não é um sentimento) que a deformação negativa atingiu proporções tão grandes que nenhum material é mais percebido "como é", mas segue um caminho complexo através das aderências de vitórias neuronais anteriores, e essa "verdade" enriquecida é ejetada sob pressão de volta pela abertura da boca
 
СанСаныч Фоменко #:

Desde quando os garci são estacionários?

Ele sempre foi estacionário (GARCH(p,q)), desde que a soma de todos os coeficientes p+q seja menor que um.

 
Qual é o problema de usar algum outro teste para séries não estacionárias e fazer o mesmo com ele. Isso mudará a questão?
 
Maxim Dmitrievsky #:
A sensação (e não é uma sensação) é que a deformação negativa atingiu proporções tais que nenhum material é mais percebido "como é", mas segue um caminho complexo através das aderências de vitórias neuronais anteriores, e essa "verdade" enriquecida é ejetada de volta pela boca sob pressão

É verdade) E isso mostra com uma clareza assustadora que, intelectualmente, a maioria de nós pode muito bem ser substituída pela IA)

 
Aleksey Nikolayev #:

E mostra com uma clareza assustadora que, intelectualmente, a maioria de nós pode muito bem ser substituída pela IA)

Sim, os limites já estão sendo sentidos, parece-me que esses processos não estão longe :)