Parâmetros flutuantes de mercado - página 8
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Interessante
Interessante
Simples assim, explica bem))))
Ele explica as coisas muito simples e bem))))
Quem me dera que todos tivessem professores assim.
O que foi decepcionante: o ns está no nível de outros métodos((( E a superinteligência de computadores?
O que foi surpreendente: não removeu a tendência, não a colocou na faixa +-1, não removeu a sazonalidade.
Interessante: caber apenas a última fatia, previsão máxima não superior a 4 meses, para evitar o acúmulo de erros prever 2 passos à frente ao invés de 2 alternados 1 (novamente, se ele fosse o economista, ele teria feito o desbaste em vez disso)
Todos deveriam ter professores como esse.
O que é frustrante: ns no nível de outros métodos((( E a superinteligência de computadores?
...
Ela nunca irá emergir de uma rede neural. Ela surgirá da autoconsciência local de uma pessoa que transfere sua compreensão de si mesmo para o computador. )) Provavelmente será Ilon Musk)))
É isso que eles realmente fazem quando não há dinheiro para gastar.
Perdi alguma coisa?
É isso que eles realmente fazem quando não há dinheiro para gastar.
Perdi alguma coisa?
Quem me dera que todos tivessem professores assim.
O que foi surpreendente: não removeu a tendência, não a colocou na faixa +-1, não removeu a sazonalidade.
Interessante: cabe apenas a última peça, previsão máxima não superior a 4 meses, para evitar o acúmulo de erros prever 2 passos à frente ao invés de 2 alternados 1 (novamente, se ele fosse o economista, ele teria feito um desbaste em vez disso)
Ele fez ao nível mais alto possível de previsão suficiente. É uma série estacionária uniforme em algum tipo de média móvel linear. A série em expansão ele levou a uma série uniforme através do logaritmo. Mas como ele disse, tudo é determinado pelo modelo de reconhecimento e previsão. Talvez este último faria sem o logaritmo. Qualquer transformação em série introduz um erro na transformação inversa se houver uma SB.
Além disso, ele falou em dividir a tendência e o componente sazonal em 2 séries. Lá a série sazonal será horizontal e a série de tendências será MA. Isto se o MA não for linear, então ele deve ser definitivamente removido.
Não consigo ler em nenhum lugar quanto tempo mais uma série deve ser estudada, só de olho.
Em relação à previsão em uma etapa, o erro será maior lá também, mas será diferente, não cumulativo, mas temporário. Apenas tente descobrir o que é maior, a lógica às vezes não funciona, embora seja lógico que o erro temporal seja menor do que o acumulado em alguns passos.
Não entendeu sobre desbaste, ele só tem uma fila de 108 valores e um algoritmo de aprendizagem e previsão. Ele nem sequer se preocupou em comparar diferentes algoritmos, o que teria sido bom.
O alvo deve ser mudado, ou deve haver mais deles e algo deve ser acrescentado aos dados de entrada da série.
É isso que eles realmente fazem quando não há dinheiro para gastar.
Perdi alguma coisa?
Eu gosto da previsão)))) Os planos estão em andamento para conquistar Broughton)))) Embora seja o 20º ano e o impulso NS esteja apenas sendo explorado))))
Valeriy Yastremskiy:
Ainda não li em lugar algum quanto tempo uma série deve ser estudada além da faixa de previsão, apenas a olho nu.
Não entendo de desbaste, ele tem apenas 108 valores e um algoritmo para treinamento e previsão.
Eles se mantêm na proporção de 1 para 4.
A imho ns é muito burra e intensiva em recursos, portanto os dados precisam ser limpos/preparados com antecedência para simplificar a tarefa e reduzir o tamanho da rede. Portanto, todos os padrões obviou/linear têm que ser tratados manualmente: remover a tendência, remover a sazonalidade, levar para a faixa +-1. Ao fazer a previsão a cada 2 barras da rede, teremos que filtrar adicionalmente as flutuações intermediárias, de modo que também teremos que lidar com elas manualmente. E como tudo é manual, você não precisa de ns, bem, somente onde não está claro como fazê-lo pelos métodos tradicionais.