forecasting

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    특정 투자 수단을 거래하기위한 자동화 된 전략에는 여러 가지 변형이 있습니다. 이러한 각 유사 콘텐츠에 대해 이전 데이터에 대한 교차 유효성 검사 백 테스트가 있습니다. 최고의 성능 테스트를 선택해야합니다. 일일 거래, 순 위치 크기 등의 측면에서 테스트 간에는 상당한 차이가 있습니다. 이로 인해 서로를 비교하기가 어려워집니다. 테스트의 성격은 다차원 근접

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    글쎄, 내가 찾는 것을 검색하는 방법을 모른다. Google은 수 많은 결과를 제공하지만 내 기준과 일치하는 항목은 없습니다. 그래서 저는 여기에 묻습니다 : 숫자를 생성하고, 예측 가능하며, 무작위로 보이고, '시드'를 기반으로하는 알려진 코드 조각이 있습니까 (제 경우에는 유닉스 타임 스탬프입니다) 및 지정된 범위 사이에? 저는 코딩중인 게임의 스크립트

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    현재 주가 예측을 위해 pybrain을 사용하여 신경망을 만들려고합니다. 지금까지 네트워크를 바이너리 출력으로 만 사용했습니다. 그 네트워크 sigmoid 내부 레이어 충분했지만 나는 이것이 가격 예측에 대한 올바른 접근 방법이라고 생각하지 않습니다. 문제는 내가 그런 완전히 선형 네트워크를 만들 때 항상 RuntimeWarning 같은 오류를 얻을입니다

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    저는 현재 역사적인 기유 유래의 미래 기유 가격을 예측하기위한 애완 동물 프로젝트를 진행하고 있습니다. 데이터는 매주 있지만 가격이 누락 된 기간이 있습니다. 완전한 데이터로 시계열을 모델링하는 데 다소 괜찮 으면 좋겠지 만 불규칙적 인 경우에는 배운 모델이 적용되지 않을 수 있습니다. 일반적인 방법으로 xts 클래스를 사용하고 ARIMA 모델을 계속 진행

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    R CRAN ftsa 패키지에서 error() 함수를 사용하려고합니다. 내가 옵션 giveall을 설정 = TRUE, 가능한 모든 방법에 대한 결과가 반환되도록, R 출력은 : 나는 오차 함수 도움말 사이트에서 제공하는 예제를 시도 Error en length(insampletrue) : insampletrue' is lost , error(foreca

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    외부 회귀 변수를 사용하여 아리마 모델을 생성 중입니다. 내가 n의 관측치를 가지고 있다고 가정 해 봅시다. forecast 패키지의 predict.Arima 기능은 단지 n + 1 관찰에 대한 예측을합니다. 는 난이 특정 값 주어진 N 관측 값을 예측하기 위해 필요한, 즉 외부 회귀 변수의 값을 변경해도 N 값 (시리즈의 마지막 값)에 대한 예측을 할 필

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    자바에서 R을 처음 사용했습니다. 나는 Java에서 R의 auto.Arima 함수를 사용하여 12 개 기간 동안 내 데이터를 예측합니다. 예측 결과의 기간은 10 기간입니다. 12 개 기간 동안 어떻게 할 수 있습니까? 또한 예측 결과를 배열에 저장하려고합니다. 이것은 내 코드이며 실행을 멈출 수 없으며 오류 메시지가 나타납니다. 결과를 저장하려면 어떻게해

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    내 목표는 드리프트 예측 기능을 사용하여 임의의 도보에서 드리프트 계수를 나열하는 것입니다 (아래). 구체적으로, 첫 해의 드리프트 모델로 무작위 도보부터 시작하여 드리프트 계수를 수집하고, 마지막으로 누적 적으로 누적 적으로 계수를 기록하려고합니다. 매번 계수를 반복적으로 또는 각각의 추가 연도를 의미하여 기록합니다 (목록에 기록하십시오. 적당한). 분명

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    실제 데이터와 예측 데이터를 나타 내기 위해 실선에서 점선으로 바뀌는 선형 차트를 플롯 할 것입니다. XYLineAndShapeRenderer 또는 다른 것과 같은 클래스를 확장해야하는지 잘 모르겠습니다. 아니면이를 구현하는 편리한 방법이 있을까요? 다음은 Excel을 사용하여 데모 그래프를 작성한 것입니다. 나는 그래프의 회색 선에 대해 이야기하고있다.

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    저는 시장 시계열 데이터의 예측을위한 유전 알고리즘을 실험하는 데 매우 흥미가 있습니다. 나는 내 자신의 기본적인 소프트웨어를 만들었지 만, 그것은 어수선하고 비효율적이다. 누군가 이런 종류의 무료/오픈 소스 라이브러리를 추천 할 수 있습니까?