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Tudo isso é mais simplesmente chamado de fundação.
Aqui, como exemplo, é o processamento dos dados semanais de 02 a 06 de maio de 2016:
A equação resulta em Euro = 1,79847 + 0,000413*$ - 0,00039*dour - 0,83114*franc +0,422074*libra. Vemos uma coincidência completa dos preços reais e estimados EUR/USD, já que existem apenas 5 pontos de dados iniciais. Não poderia ser de outra forma, pois este procedimento é uma espécie de teste de impecabilidade de fórmulas e algoritmos. Quando a quantidade de dados for maior, cada ferramenta mostrará sua verdadeira face. Se você tentar recalcular em uma calculadora, não obterá uma correspondência, porque nem todos os números significativos são dados, que estão no intestino do computador. Acho que é compreensível. Eu mostro àqueles que duvidam que as fórmulas de cálculo e o próprio algoritmo são impecáveis. Agora, o algoritmo pode lidar com qualquer quantidade de dados e qualquer ferramenta ou fator.
Eu gostaria de encontrar um algoritmo para mudar estes coeficientes!
Se os coeficientes mudarem, então os fatores errados foram tomados e/ou a dependência é não linear.
Se os coeficientes mudarem, então os fatores errados foram tomados e/ou a dependência é não linear.
Os coeficientes mudarão de qualquer forma.
outro absurdo.
Se o modelo for adequado para um processo estacionário - os coeficientes não mudarão ou mudarão insignificantemente
Pegue uma rede neural comum, tipo MLP, insira seus 4 ou mais fatores e produza o preço, treine-o e então verifique os resultados na seção de controle. Eu treinei mais de uma camada de neurônios )) não será, na maioria dos casos, nada... mas talvez um dia você tenha sorte ) E sim, você vai ter que esperar muito tempo.
outro absurdo.
Se o modelo for adequado a um processo estacionário - os coeficientes não mudarão ou mudarão insignificantemente
Você está falando bobagens.
Você não vê a diferença entre o modelo e o processo de entrada - controle estes conceitos, então talvez você não fale bobagens como esta última.