Поток ордеров FX как предиктор Эрнест Чан Поток ордеров — это подписанный размер сделки, и давно известно, что он предсказывает будущие изменения цен. (См. Lyons, 2001 или Chan, 2017 .) Проблема, однако, заключается в том, что получить такие данные, будь то исторические или живые, часто довольно сложно или дорого. Особенно это касается операций с иностранной валютой, которые осуществляются внебиржевым путем. Осознавая потенциальную прибыльность таких данных, большинство..

Прогнозируйте фиксированную цену в Сингапуре с помощью машинного обучения Сингапур пятый год подряд признается одной из самых дорогих стран по версии журнала The Economist Intelligence Unit. В одном из самых дорогих городов мира проживание составляет очень большую часть расходов. Чтобы предоставить доступное жилье для населения в целом в Сингапуре, правительство Сингапура предлагает несколько вариантов государственного жилья в Сингапуре, более известных как HDB Flat . Для этого..

Реальная демонстрация различных типов переменных машинного обучения «Мы верим в Бога. Все остальные должны предоставить данные »- У. Эдвардс Деминг Введение Понимание типов переменных очень важно в процессе машинного обучения для эффективного проведения и настройки процедур обработки данных. Я часто видел некоторую путаницу в понимании базового значения некоторых из этих фиксированных статистических терминологий. В этой статье я кратко объясню значение каждого типа переменной..