Алгоритм COMBI является базовым методом группового учета аргументов (МГУА). Он работает с выборкой данных, деленной на обучающую и тестовую части. Обучающая подвыборка оценивает коэффициенты полинома, а тестовая выбирает оптимальную модель.
Ключевое отличие COMBI от многослойных итеративных алгоритмов (MIA) в сетевой структуре: один слой, количество узлов соответствует количеству входов. Каждый узел представляет собой модель-кандидат. COMBI оценивает все возможные комбинации переменных, обеспечивает линейную структуру модели.
Реализация COMBI на языке MQL5 основана на классе GmdhModel. Комбинаторный селективный алгоритм (MULTI) улучшает эффективность COMBI за счет многоуровневых процессов. MULTI выбирает лучшие модели на каждом уровне, добавляет переменные, избегая полного поиска.
Применение алгоритмов МГУА, например, для прогнозирования цен, демонстрирует их потенциал в финансов...
Читать далее...
Ключевое отличие COMBI от многослойных итеративных алгоритмов (MIA) в сетевой структуре: один слой, количество узлов соответствует количеству входов. Каждый узел представляет собой модель-кандидат. COMBI оценивает все возможные комбинации переменных, обеспечивает линейную структуру модели.
Реализация COMBI на языке MQL5 основана на классе GmdhModel. Комбинаторный селективный алгоритм (MULTI) улучшает эффективность COMBI за счет многоуровневых процессов. MULTI выбирает лучшие модели на каждом уровне, добавляет переменные, избегая полного поиска.
Применение алгоритмов МГУА, например, для прогнозирования цен, демонстрирует их потенциал в финансов...
Читать далее...