Da teoria à prática - página 1559
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Já lhe escrevi, ele está procurando um sentido em uma certa hipóstase , agora com um preconceito em relação a tudo que ele lembra da universidade, depois Gann, depois as Bruxas, depois o Todo-Poderoso tentando chamar à responsabilidade
Ele está procurando um graal por dois anos, não seja tão severo, daqui a cinco anos se ele sofrer um pouco mais ele vai cantar ou gritar de forma diferente.
http://www.thealgoengineer.com/2014/online_linear_regression_kalman_filter/
Há também regressão rolante e outras modificações
Não gosto do Kalman porque ele sempre assume algum conhecimento prévio sobre o sistema. No artigo é o conhecimento de que os coeficientes de acoplamento de duas citações são descritos por uma caminhada aleatória. Se nosso conhecimento é consistente com a realidade, então tudo está bem, mas se não estiver, infelizmente. Precisamos de uma abordagem socrática - "Eu sei que não sei nada")
Tanto quanto sei, não é um algoritmo particular, mas uma abordagem geral onde os coeficientes são constantemente recalculados, independentemente de haver ou não uma discrepância. Você precisa analisar cada caso caso a caso para ver se há uma perda de precisão com esta simplificação. A constância da janela pode potencialmente levar a imprecisões.
Geralmente há dois objetivos na busca de uma falha: 1) se ocorreu uma avaria e 2) em que momento ela ocorreu. A primeira pode ser resolvida de forma consistente (online), enquanto a segunda parece ser resolvida apenas a posteriori (offline). Como nossos preços são muito próximos da SB, temos que resolver nosso problema da forma mais precisa possível, ou seja, utilizar ambas as abordagens.
Quando você o encontrar com métodos estatísticos, já será tarde demais) A melhor solução é uma perda de tempo ou uma avaria.
Qualquer abordagem algorítmica para resolver problemas sob incerteza pode ser descrita como estatística (pode - não significa necessariamente deve). No entanto, isto não é normalmente referido como um mate, mas sim como uma teoria de decisão estatística.
Não gosto de Kalman, pois ele sempre assume algum conhecimento prévio do sistema. No artigo é o conhecimento de que os coeficientes de acoplamento das duas citações são descritos por caminhada aleatória. Se nosso conhecimento é consistente com a realidade, então tudo está bem, mas se não estiver, infelizmente. Precisamos de uma abordagem socrática - "Eu sei que não sei nada")
Tanto quanto sei, não é um algoritmo particular, mas uma abordagem geral onde os coeficientes são constantemente recalculados, independentemente de haver ou não uma discrepância. Você precisa analisar cada caso caso a caso para ver se há uma perda de precisão com esta simplificação. A constância da janela pode potencialmente levar a imprecisões.
Geralmente há dois objetivos na busca de uma ruptura: 1) se ocorreu uma avaria e 2) em que momento ela ocorreu. A primeira pode ser resolvida de forma consistente (online), enquanto a segunda parece ser resolvida apenas a posteriori (offline). Como temos preços muito próximos da SB, precisamos resolver nosso problema da maneira mais precisa possível, ou seja, utilizar ambas as abordagens.
Bem, uma simples regressão em movimento é executada em um gráfico, os coeficientes são escritos e recheados em um classificador. Você recebe um indicador de pausa, que pode ser verificado com novos dados.
Isto se você não quiser inventar nada, por assim dizer, de alto nível)
Você precisa de pesquisa concreta, Alexei. CUSUM, mapas Schuchart, etc., se você estiver interessado e próximo a ele.
Eu sozinho não tenho tempo para fazer tudo. E há cada vez menos esperança para os membros do fórum. Um - cita Vysotsky, o outro - filosofa e segue alguns sinais, como se isso os aproximasse do objetivo. Algum tipo de teatro do absurdo.
Estou pronto para participar das discussões de questões teóricas significativas. Não vou me envolver em nenhum projeto conjunto que envolva perda de tempo e/ou dinheiro.
Bem, basta executar a regressão deslizante em um gráfico, escrever os coeficientes e colocá-los em um classificador. O resultado é um indicador de avaria que pode ser verificado com novos dados.
Isto se você não quiser inventar nada, de um modo de alto nível).
Esta abordagem é boa para a análise exploratória de uma série. O sistema comercial final deve ser ainda mais simples)
Bem, basta executar a regressão deslizante em um gráfico, escrever os coeficientes e colocá-los em um classificador. O resultado é um indicador de quebra que pode ser verificado com novos dados.
Isto é, se você não quiser inventar nada, de alto nível, por assim dizer).
Eu já sugeri algo sobre o expoente. Há muito tempo eu venho dizendo para fazer tal análise (mas não tenho inteligência suficiente para realizá-la, pois afinal não consigo sequer traçar a mudança de preço de acordo com o expoente ).
Ou construir uma gama de preços com diferentes tendências (linear, exponencial, etc.) e depois comparar o preço real ou talvez haja outras maneiras de determinar o tipo de tendência.
Che já sugeriu algo sobre o expoente. E eu lhe disse para fazer tal análise há muito tempo (mas eu não tenho cérebro suficiente para fazê-lo, pois afinal não consigo sequer construir a mudança de preço de acordo com o expoente ).
Ou construir uma gama de preços com diferentes tendências (linear, expoente, etc.) e depois comparar o preço real ou talvez haja outras maneiras de determinar o tipo de tendência.
Não sei, eu não faço visual dr... pesquisa. Eu apenas o alimento em modelos e o olho, e o otimizo. Os melhores resultados são obtidos apenas em fichas de regressão.
Qualquer abordagem algorítmica para resolver problemas sob incerteza pode ser descrita como estatística (pode - não significa necessariamente deve). No entanto, geralmente não é referido como um mate, mas sim como uma teoria de decisão estatística.
Che já sugeriu algo sobre o expoente. Sim, e há muito tempo eu disse para fazer tal análise (mas eu não tenho cérebro suficiente para implementar, como acontece, mesmo a mudança no preço por expoente não pode construir).
ou construir uma gama de preços com diferentes tendências (linear, expoente, etc.) e depois comparar o preço real ou talvez haja outras maneiras de determinar o tipo de tendência.
Basta descobrir como calcular os coeficientes de regressão (ordem fixa) usando o método dos mínimos quadrados em uma amostra fixa. Em seguida, conte-os em uma janela deslizante de tamanho fixo - você obtém um conjunto de coeficientes-indicadores.