华泰金工 | 持有红利底仓、适度超配成长——2024Q4行业投资建议
3)在每个交易日,计算各行业指数不同期限收益率归一化排名的均值,得到行业相对强弱指标;如右子图中行业C在5个期限下的排名是N-2/N,N-4/N,N-2/N,N-2/N,N-3/N,则该行业的相对强弱指标等于N-2.6/N;4)截面上,取相对强弱指标前5名行业,计算其相对强弱指标的均值,得到市场主线强弱指标,并对...
【东吴金工 金工专题】提升技术分析的品格
结果显示,ARCH检验在5%的显著性水平下,残差存在异方差现象。因此,进一步使用GARCH模型来处理残差中的异方差问题。GARCH模型的参数仍然通过信息准则确定,最终选择GARCH(1,1)来拟合模型残差。接下来,我们需要对GARCH拟合后的模型残差进行分析。检验结果如下:LB检验结果显示,模型残差不存在自相关性;ARCH检验结果表...
图灵奖遗忘的AI之父,GAI时代再发声:Jurgen重谈AI「创业」史
理论上,它们是等价的,但在实用计算中,没有超越有限状态自动机的优越性。大多数实际问题都很简单,只需要有限存储和计算能力即可。因此,我们专注于用循环神经网络或Transformer解决实际问题。MLST:希拉里·普特南提到过多重实现性,任何计算都可以用不同的物理系统来表示。在我看来,多重实现性的奇妙之处在于其表示和概...
数学建模必备五大模型之一 | 预测模型详解(下)
(6)残差:残差是指模型在当前迭代下的预测值与实际值之间的差异。在XGBoost中,每次迭代都会根据当前模型的残差来训练一棵新的决策树,以期能够更准确地拟合数据。02、模型理论XGBoost是"极端梯度上升"(ExtremeGradientBoosting)的简称,XGBoost算法是一类由基函数与权重进行组合形成对数据拟合效果佳的合成算法。由于...
用最小二乘法解热电偶近似误差
让我们找到这个新模型的残差平方和:这给了我们:这个方程比上面获得的先前的和值小得多。最小二乘法中涉及的计算是乏味的,通常使用电子表格或计算机程序来进行这些计算。使用Matlab寻找最佳拟合线在Matlab中绘制曲线后,我们可以从“工具”菜单(图6(a))中选择“基本拟合”选项,打开“基本拟合(BasicFitting)”...
极坐标与分域和PB-ROE研究
第五章:策略构建(www.e993.com)2024年10月23日。根据极角分域回归下的PB-ROE残差因子,构建PB-ROE策略。附录:极角算子化下的因子合成。我们从极坐标系下的低估值陷阱概率因子出发,基于该思路构建极角算子,并用于PB-ROE、PE-G等因子构建。2、应用一:离散变量连续化处理我们在前期报告《如何解决红利的估值和周期陷阱问题》中,曾基于极坐标系...
字节机器学习算法岗面经—供应链与物流面试题8道|含解析
每次训练一棵新的树来拟合前一次所有树的预测残差。主要优点是可以更好地拟合数据,提高预测精度,但训练时间较长。问题7、决策树是怎么做回归任务决策树在做回归任务时,称为回归树(RegressionTree)。其主要过程如下:划分节点:选择一个特征,并确定一个分裂点,使得划分后两部分的样本的均方误差(MeanSquared...
双重机器学习及其在经济统计中的应用|算法|高维|残差|拟合|大语言...
(3)将以上模型带入到IK中,得到残差Y和D的残差;(4)重复以上步骤K次,得到每一份数据的样本外残差;(5)将所得到的Y的残差作为被解释变量,D的残差作为解释变量进行简单的OLS回归,得到θ0的估计。可以证明,将Y和D对X回归的残差进行回归完成了Neyman正交化,从而以上步骤同时实现了Neyman正交化和交叉拟合,是比较...
人工智能行业专题报告:从RNN到ChatGPT,大模型的发展与应用
残差连接通过直接将输入信息与输出信息相加,将原始输入作为跳跃连接传递给后续层次,从而绕过了大部分的权重矩阵和激活函数。这种直接传递保持了梯度的相对大小,减少了梯度消失的风险。残差连接降低了梯度消失问题的影响,同时残差映射的拟合相比于直接映射更容易优化,训练难度更低,这就代表着能够设计层次更深、更...
秒懂!何凯明的深度残差网络PPT是这样的|ICML2016 tutorial
深度残差网络从10层到100层从100层到1000层应用Q&A|介绍部分介绍——深度残差网络(Resnet)“用于图像识别的深度残差学习”CVPR2016一个能够用来训练“非常深”的深度网络又十分简洁的框架在以下几个领域中都能实现当下最好的表现图像分类...