статистические характеристики четных и инечетных отсчетов одинаковы. верно, учим прелсказывать промежуточные значения. тогда и будующие на коротких интрвалах предсказывать будет. дело как раз в переобучении, обучающий и тестовый набор данных разделять необходимо. спасибо
почему нельзя? переобучение это просто подстройка модели под данные. если я модель подстрою под нечетные отсчеты она не обязательно будет оптимальной для четных. конечно выбрать отрезок , обучить, а проверять на другом отрезке это не проблема. но сигнал нестационарный, мне кажется лучще чттобы обучающая итестовая последовательность совпадали по времени
dmshar, 1 процесс коррелированный. исполбзуют разные методы, в том числе скрытые марковские цепи и нейронные сети. многие стали миллиардерами. но это конечно не просто. rusforexclub.com/articles/18-algo-trading/106-rene... это самые известные и богатые. а вообще сейчас на бирже половину операций соверщают роботы
2 выбирать отрезки для обучения это ясно. но могу ли я например каждый второй отсчет использовать для обучения, а ткстировать на других отсчетах?
если скармливать весь поток то будет переобучение и толку не будет. надо обучать сеть на одном наборе данных а тестировать на другом. это стандарт. вопрос как лучше выбрать обучающий набор
почитал эту ссылку. у меня js через socket получает инфо с сервера и и генерирует текст. похоже что он будет индексироваться. но точто одностраничные сайты вообще плохо ендексируются читал много раз. дело темное
те если у меня js генерирует ссылку то гугл ее инлексирует? а я вот читал что одно из преимуществ ssr это как раз облегчение индексации. из этого сделал вывод что при индесации js роботом выполняется не полностью