Wenn Ausdrücke In Stata Forex

Dieses Code-Fragment zeigt einige Technik. Es setzt voraus, dass zuvor ein lokales Makro n definiert ist. Anmerkung: Der Begriff lokale Variable ist nur ein Hodgepodge der Stata Terminologie und dein eigener Import von irgendwo anders, was eine Variable ist. In Stata Begriffe: die Tiere hier sind lokale Makros und es gibt keine Variablen in diesem Code. Anmerkung: Mata ist viel näher an der C-ähnlichen Syntax, die du gibst. Hinweis: Sie können lokale Makros nicht vermeiden, wenn Sie lokale Makros verwenden. Für die Werte geht es darum, lokale Makros zu verwenden, um das Looping zu steuern. Anmerkung: Die korrekte Schreibweise ist Stata. Die Sprache hieß STATA nur kurz im Jahr 1985. Was führt Sie dazu, diese falsche Schreibweise zu akzeptierenSupport Vector Machines für Regression Die Support Vector Methode kann auch auf den Fall der Regression angewendet werden, wobei alle Hauptmerkmale beibehalten werden, die den maximalen Margin-Algorithmus charakterisieren: a non - lineare Funktion wird von einer linearen Lernmaschine in einem kernelinduzierten Merkmalsraum erlernt, während die Kapazität des Systems durch einen Parameter gesteuert wird, der nicht von der Dimensionalität des Raumes abhängt. Cristianini und Shawe-Taylor (2000) Im SVM ist die Grundidee, die Daten x über eine nichtlineare Abbildung in einen hochdimensionalen Merkmalsraum F zuzuordnen. Und eine lineare Regression in diesem Raum zu machen (vgl. Boser et al. (1992) Vapnik (1995)). Die meisten zitierten Bibliographie CAO, Lijuan, Support-Vektor-Maschinen-Experten für Zeitreihen-Prognose Die Simulation zeigt, dass die SVM-Experten eine deutliche Verbesserung der Verallgemeinerungsleistung im Vergleich zu den einzelnen SVM-Modellen erzielen. Darüber hinaus konvergieren die SVMs-Experten auch schneller und verwenden weniger unterstützende Vektoren. Cao (2002) GAO, J. B. S. R. GUNN und C. J. HARRIS, Mittelfeld-Methode für die Unterstützung Vektor Maschine Regression Dieses Papier befasst sich mit zwei Themen. Zuerst werden wir zeigen, wie Unterstützung Vektor-Maschine (SVM) Regression Problem als die maximale a posteriori Vorhersage im Bayesian Framework gelöst werden kann. Der zweite Teil beschreibt eine Näherungsmethode, die bei der Durchführung von Berechnungen für SVMs auf der Grundlage des mittleren Feldalgorithmus nützlich ist, der ursprünglich in der statistischen Physik von ungeordneten Systemen vorgeschlagen wurde. Ein Vorteil ist, dass es die hinteren Mittelwerte für den Gaußschen Prozess umgibt, die nicht analytisch verformbar sind. Gao, Gunn und Harris (2002) GUNN, S. Stützvektormaschinen für Klassifikation und Regression. ISIS Technical Report, 1998. Zitiert von 164 HARLAND, Zac, mit Support Vector Machines zum Handel von Aluminium auf der LME. Dieses Papier beschreibt und bewertet die Verwendung von Support-Vektor-Regression, um den dreimonatigen Aluminium-Futures-Kontrakt an der London Metal Exchange im Zeitraum Juni 1987 bis November 1999 zu handeln. Die Support-Vektor-Maschine ist eine maschinelle Lernmethode für Klassifizierung und Regression und ist schnell Das Ersetzen neuronaler Netze als Werkzeug der Wahl für Vorhersage - und Mustererkennungsaufgaben, vor allem aufgrund ihrer Fähigkeit, sich gut auf unsichtbare Daten zu verallgemeinern. Der Algorithmus basiert auf Ideen, die aus der statistischen Lerntheorie abgeleitet sind und intuitiv in einem geometrischen Rahmen verstanden werden können. In dieser Arbeit verwenden wir Unterstützung Vektor-Regression zu entwickeln, eine Reihe von Trading-Submodelle, die, wenn kombiniert, in einem endgültigen Modell, das überdurchschnittliche Renditen auf aus der Probe Daten zeigt, so dass einige Beweise dafür, dass die Aluminium-Futures-Preis ist weniger als effizient. Ob diese Ineffizienzen in die Zukunft übergehen werden, ist unbekannt. Harland HONG, Dug Hun, Changha HWANG, Unterstützung Vektor Fuzzy Regression Maschinen Support Vektor Maschine (SVM) war sehr erfolgreich in Mustererkennung und Funktion Schätzprobleme. In dieser Arbeit stellen wir die Verwendung von SVM für multivariate Fuzzy lineare und nichtlineare Regressionsmodelle vor. Mit der Grundidee, die dem SVM für multivariate Fuzzy-Regressionen zugrunde liegt, gibt es rechnerische Effizienz, Lösungen zu erlangen. Hong und Hwang M220LLER, K.-R. Et al. Verwenden von Unterstützungsvektormaschinen für Zeitreihenvorhersageunterstützung Vektormaschinen werden für Zeitreihenvorhersage verwendet und im Vergleich zu radialen Basisfunktionsnetzen verglichen. Wir verwenden zwei verschiedene Kostenfunktionen für Support-Vektoren: Training mit (i) einem epsilon-unempfindlichen Verlust und (ii) Hubers robuste Verlustfunktion und diskutieren, wie man die Regularisierungsparameter in diesen Modellen auswählt. Es werden zwei Anwendungen berücksichtigt: Daten aus (a) einem verrauschten Mackey-Glass-System (normales und gleichmäßiges Rauschen) und (b) der Santa Fe Time Series Wettbewerb (Set D). In beiden Fällen zeigen Support Vector Machines eine hervorragende Leistung. Im Fall (b) verbessert der Support-Vektor-Ansatz das am besten bekannte Ergebnis auf der Benchmark von 29.Muller et al. (1998) SMOLA, Alex J. und Bernhard SCH214LKOPF, ein Tutorial zur Unterstützung der Vektorregression Smola und Scholkopf (1998). Podest, Massimiliano, Sayan MUKHERJEE und Federico GIROSI, Auf dem Geräuschmodell der Unterstützung Vektor Maschinenregression Pontil, Mukherjee und Girosi (1998) ) Zitiert von 309