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Freitag, 10. Dezember 2010, 18:28
wenn Du die Formeln nicht verstehst, was willst Du dann mit den "Dingern" machen?
ich stehe ja immer auf dem Standpunkt:
kann nix versteh, kann nix benutze.
Sonst kommt am Ende sowas raus:
http://www.youtube.com/watch?v=CV7xWePagR8
Freitag, 10. Dezember 2010, 19:15
vereinfacht betrachtet geht das so:
1. wir lassen mal 3 gerade sein und sagen es gilt GD(2*n)=gd(gd(n))
2. GD(n) hat ein Timelag von n Perioden (boah echt wirklich ?)
3. gd(2*n) hat ein Timelag von 2*n Perioden (gilt natürlich nur für die S Version)
4. jetzt tricksen wir nochmal und sagen: Unterschied underlying zu gd(n) ist deswegen gleich Differenz GD(n) zu GD(gd(n))
Dann kommt raus
gd(n)-underlying=gd(gd(n))-gd(n)
umgestellt nach
Zitat
underlying=2*gd(n)-gd(gd(n))
schon ist der Input geglättet.
Edit: halbwegs lag frei
kann versteh, kann benutze
Dieser Beitrag wurde bereits 4 mal editiert, zuletzt von »Lenzelott« (10. Dezember 2010, 19:55)
Freitag, 10. Dezember 2010, 22:24
Den wird auch sicher hier keiner finden.
Im out of sample Zeitraum wir die Kapitalkurve sicherlich einbrechen. Aber vom vorverarbeiten
der Inputs sind Wavelets sicher geeignet.
Wollte nur mal Deine Meinung als Experte einholen.
Trotzdem nochmals vielen dank nochmal für den Tip mit dem Bügeleisen
.Gruß
Alex
Freitag, 10. Dezember 2010, 22:48
@Udo,
bei der Verwendung von Wavelets für NN sehe ich das Problem der Stabilität auf ähnliche Weise. Mein Gedanke ist Wavelets als Vorverarbeitung für SVM zu verwenden.
Allgemein möchte ich darauf hinweisen, dass das Problem mit dem in die Zukunft schauen nicht notwendigerweise ein Wavelet imanentes Problem ist. Der von mir umgesetzte Algorithmus hat dieses Problem. Aber, ich kenne mich nicht genügend gut aus, um zu sagen, ob es geeignetere Algorithmen gibt.
Gruß
Martin
Ich halt´s da mit Martin.
Entweder ich implementiere das selber und verstehe was passiert oder ich lass die Finger weg.
Aber das hab ich ja oben schon mal geschrieben.
Die KK sieht sehr verdächtig nach einem ähnlichen Problem aus, wie Martin es hatte.
Datenfeed Simulation machen und vergleichen.
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