stochastic

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このstochastik機能は、私はそのような機能を発見した著書「財政のためのClojure」で

をどのように機能するかを説明： (defn stochastic-k [last-price low-price high-price] (let [hlrange (- high-price low-price) hlmidpoint (/ hlrange 2) numerator (if (> last-price hlmidpoint) (

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分布から行列を作成し、行が1

まで追加どこがn COLSのマトリックスを作成する方法を思っていた、各列は、私が理想的に欲しい0:0.01:1 はと ndgridの形仕方の分布でいる場合 [x1,x2,x3...,xn] = ndgrid(0:0.01:1,0:0.01:1.....m times) 私の制約は、行は、私が唯一の1 まで追加上記グリッドからそれらの行のインデックスを続けるだろうで1件まで追加しかし、あなたは、

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確率行列正規化への整数行列

行列が整数値であるとします。確率的行列（行列の各行の和を1にする）を作成します。ランダム行列を作成し、各行のカウントの合計を計算し、行の各要素を行の合計に分けます。 dt = pd.DataFrame(np.random.randint(0,10000,size=10000).reshape(100,100)) dt['sum_row'] = dt.sum(axis=1) for col_n

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トレンドが確率的であるか確定的であるかをテストする方法R

データに確率的または決定論的傾向があるかどうかを理解しようとすると、いくつかの困難があります。 Rで理解しているように、adf.testを使用する必要がありますが、どのように結果を解釈する必要がありますか？ adf.testがヌル仮説を受け入れれば、単位根があることを意味します。後で関数diff（）を使用して、adf.testの結果を再度チェックします。差分をとった後にadf.testが帰無仮

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theano - 多くの同じ機能を持つ方法

入力は可変サイズの配列です。 train_modelでは、一度に1つのサンプルしか処理できません。私はバッチの要素の目的の合計を累積し、正則化と勾配降下を適用したいと思います。現在、これは各要素xiの更新が行われるトレーニング段階です。バッチ内の要素の数に対してtrain_model（xi）の結果を取得して更新を行うにはどうすればよいですか？

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Pythonコード：幾何ブラウン運動 - 何が問題なの？

私はPythonにはまだまだ慣れていませんが、大学の論文では、いくつかのモデルを適用する必要があります。私は添付したコードで数日を過ごしましたが、私は本当に助けができません。何が間違っていますか、ドリフトを伴う標準的なブラウン運動のようなランダムなプロセスを作りません。 muやsigma（予想されるリターンやドリフト、ボラティリティ）のような私のパラメータは、ノイズプロセスの傾きだけを変える傾向が