Aprendizado de máquina no trading: teoria, prática, negociação e não só - página 634
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Oh eu não sei, eu não faço esse tipo de datatanismo, talvez satanistas mais conhecedores me digam :D
Em relação à econometria. Em geral, esta disciplina apareceu comparativamente recentemente. Soube disso por volta de 2006. Enviaram-me um livro em inglês, e eu traduzi-o, mas sabem como é chato ler um livro traduzido por um tradutor em 2006. Este livro é especializado para o mercado de porta-vozes. O cara que me deu na época conseguiu um fundo bastante grande e viveu na Europa, eu acho que em Paris, mas não a questão. Fiquei surpreso com o fato de ter digitado no Google e ter recebido muitos links, mas apenas um em russo. Não queremos aceitar esta disciplina em princípio ????
V.P. Nosko
Econometria
está na minha biblioteca.
V.P. Nosko
Econometria
está na minha biblioteca.
Não... esse foi só para aumentar o stock, vou tentar encontrá-lo agora.....
Não... que foi especificamente para o aumento do stock, vou tentar encontrá-lo agora.....
Homem, a econometria é uma ciência, não várias).
Não consigo carregá-lo, não se ajusta ao formato. Acho que pode ser baixado de qualquer maneira.....
Análise das Séries Temporais Financeiras 2005
Não consigo carregá-lo, não se ajusta ao formato. Acho que pode ser baixado de qualquer maneira.....
Análise das Séries Temporais Financeiras 2005
http://www.lcs.poli.usp.br/~ablima/livros/Análise%20de%20financeiros%20série%20série%20Tsay.pdf
...?
univercidade do tsay
Mesmo neste antigo livro de 10 anos existem modelos que ainda não foram usados aqui e é pouco provável que venham a ser usados :D de que progresso podemos falar... é preciso criar um instituto de pesquisa e fazer conferências
Eu sugiro a Austrália
Eu selecionei apenas aqueles inputs que têm entropia negativa e entropia quase zero. A aprendizagem começou a chegar aos mesmos parâmetros do modelo com uma consistência invejável.
Surpreendentemente, em algum momento, quando se acrescenta um valor, a entropia torna-se abruptamente negativa. O que poderia ser devido a????
Se assumirmos que o valor positivo é uma medida de incerteza, enquanto o valor negativo é uma medida de ordem, então selecionamos leituras da rede com valor de entropia mínimo, mas acredito que um índice muito grande na zona negativa também não é bom. É por isso que existem aqui duas variantes, ou para escolher uma rede com a entropia mais baixa, ou aquela, cuja entropia está mais próxima de zero....
Estou à espera de comentários sobre este post e, o mais importante, de uma explicação do porquê. Teorias de hipotese, etc. Eu agradecia. Obrigado!!!!
Michael, absolutamente duvidoso, mesmo assim teimoso, avança para o seu objectivo. :))))
Mais uma vez - a não-entropia é uma medida de ordenação, uma medida decomplexidade da estrutura.
Se você quer saber tudo sobre o futuro em um determinado momento, ou seja, para prever, você tem que reduzir o processo para um Markoviano. Faça o não-entropia --> 0.
Se você não consegue reduzir o processo não Markoviano para Markoviano por pseudo-estados, basta observar o valor da entropia nEG e trabalhar apenas quando ela --> 0. Assim que ela começa a aumentar, você pára de fazer previsões, porque você está enfrentando uma estrutura muito complexa com "memória".
Mais uma vez, uma pergunta. Existem oito modelos NS. Ao sinal de corrente, as entropia das saídas NS são as seguintes
5,875787568 -5,702601649 5,066989592 9,377441857 7,41065367 1,401022575 4,579082852 5,119647925
Qual delas queres? O vermelho? Porque tem entropia negativa ou o azul? Está mais perto de zero. Vou dizer que estes dois modelos olham em direcções diferentes, mas sabemos que o tempo dirá quem estava certo.... No final, um deles vai ganhar. Quem está a pensar nisso?
Michael, absolutamente duvidoso, está se movendo teimosamente em direção ao seu objetivo. :))))
Mais uma vez, a não-entropia é uma medida de ordenação, uma medida decomplexidade da estrutura.
Se você quiser saber tudo sobre o futuro em um determinado momento, ou seja, para prever, você tem que reduzir o processo para um Markoviano. Faça com que os não-entrípicos --> 0.
Se você não consegue reduzir o processo não Markoviano para o Markoviano introduzindo pseudo-estados, você só tem que observar o valor da nagentropia e trabalhar somente quando ela --> 0. Assim que ela começa a aumentar, você pára de fazer previsões, porque você atingiu uma estrutura muito complexa com "memória".
Com a sua ajuda, vamos entender :-) Isto é, se eu entendi corretamente, você precisa selecionar aqueles inputs, que estão próximos de zero de um lado e do outro. Certo?