Phân tích chuyên sâu về AI trading, phân tích thị trường và tương lai của DeFi.
Browse collections →Nothing found. Try a different query.
Mạng lưới thần kinh Hamilton được chứng minh là ổn định - nhưng sự ổn định sẽ vô giá trị nếu số lượng được bảo toàn không tồn tại. Học một H vô hướng thông qua autograd, tích hợp đối xứng và kiểm tra độ sai lệch để quyết định xem một cặp tài chính (q, p) có hợp quy hay không.
Mối quan hệ nhân quả Granger đối với giá tiền điện tử được thực hiện theo hai cách – lợi nhuận chênh lệch và Toda-Yamamoto ở các cấp độ – với việc triển khai Wald chính xác, ma trận nhân quả được hiệu chỉnh theo N hiệu quả và kiểm tra độ ổn định luân phiên để xem liệu độ trễ có thể giao dịch được hay không.
Thiết kế hạt nhân cho chuỗi thời gian tài chính - Độ nhám của mẹ, thành phần định kỳ cục bộ, hỗn hợp quang phổ - và khả năng cận biên như một bộ điều chỉnh không cần bộ xác nhận. Cộng với danh sách trung thực về những gì vẫn phải được đo lường trước khi có thể giao dịch được.
Việc học của toán tử ánh xạ toàn bộ không gian chức năng chứ không phải điểm - cách Toán tử thần kinh Fourier tham số hóa toán tử giải pháp PDE trong không gian tần số, thứ gì mua để định giá tùy chọn và tuyên bố nào của nó vẫn cần đo lường trên phần cứng thực.
Flash Chú ý làm cho bối cảnh giao dịch gồm 23.400 bước không bị tính toán - xếp lớp, softmax trực tuyến và giới hạn IO là N^2 d^2 / M. Liệu bối cảnh dài hơn đó có làm cho mô hình tốt hơn hay không là một câu hỏi riêng biệt và nó phải được đo lường chứ không phải được khẳng định.
Ba điều về các nhóm giao dịch mà blog này chưa đề cập đến: tại sao thuật ngữ hiệp phương sai - không phải số lượng mô hình - lại chiếm ưu thế trong lỗi tổng hợp, cách xếp chồng hoạt động như một lớp kết hợp tín hiệu với các siêu tính năng ngoài màn hình và liệu doanh thu có thực sự giảm chi phí thực hiện hay không.
Mọi mô hình trên blog này cho đến nay trả lời 'cái gì dự báo cái gì'. Double ML trả lời 'cái gì gây ra cái gì' — với một sai số chuẩn mà bạn có thể bảo vệ. Mô hình từng phần tuyến tính, trực giao Neyman, cross-fitting đã được làm sạch trên dữ liệu sổ lệnh và một account trung thực về tại sao khoảng tin cậy DML hợp lệ sống sót chính xác qua một câu hỏi đã được chỉ định trước.