看一下代码:
input ENUM_TIMEFRAMES TimePeriod = PERIOD_M1; // Set the timeframe for the stochastic.
void OnInit()
{
int stochastic_output = iStochastic(_Symbol,TimePeriod,5,3,3,MODE_SMA,STO_LOWHIGH);//initialize the value for Stochastic calculator in Handle.
if(!ChartIndicatorAdd(0,(int)ChartGetInteg
我将函数作为类成员,并将自定义对象的数组作为参数:
class Stochastic { ... some class which sent into initializeStochastics method as param };
class StochasticInitializer {
public:
Properties *properties[8];
public:
StochasticInitializer(void) {
this.properties = ...
}
publi
非常简单的问题:我应该如何使用@pm.stochastic?我读过一些博客文章,声称@pm.stochastic期望日志值为负值:
@pm.stochastic(observed=True)
def loglike(value=data):
# some calculations that generate a numeric result
return -np.log(result)
我最近试过了,但结果真的很糟糕。因为我还注意到有些人使用np.log而不是-np.log,所以我尝试了一下,并且工作得更好了。什么是真正期待@pm.stochastic?我猜想,由于一个非常流行的例子,
我创建了一个enum文件,并试图导入显示下一个代码(另一个文件)的文件,但下面显示了这个错误:
File "C:/Users/1/PycharmProjects/assignment3/Program.py", line 61, in Program
NN.TrainByBackProp(100000, 0.1, GradDescType.STOCHASTIC)
NameError: name 'GradDescType' is not defined
当我像导入Myenum一样导入时,这个主机文件似乎无法识别import,这是属于enum文件。我应该纠
我正在将matlab代码转换为Python,但显然我犯了一个小错误,即结果是不一样的。下面是matlab代码:
alpha = 0.1;
beta = 0.01;
Dt = 0.001;
N = 1000;
time = 0:Dt:40;
state = zeros(length(time),N);
R = rand(length(time)-1,N);
for j = 1:N
for i = 2:length(time)
if (state(i-1,j) == 0)
if (R(i-1,j) <= alpha*Dt)
在下面的代码中,我尝试通过TreeStochastic类型扩展类型系统。
module my_mod
abstract type ScalarVariate <: Real end
abstract type ArrayVariate{N} <: DenseArray{Float64, N} end
abstract type TreeVariate <: Any end
const AbstractVariate = Union{ScalarVariate, ArrayVariate, TreeVariate}
#################### My Ty
我感兴趣的是将PyMC应用于模型平均。我的目标是估计许多线性模型和它们之间的平均估计,用它们的后验模型概率加权。我目前正在使用贝叶斯信息准则(BIC)来近似我的数据的可能性(因此,我的分析并不是完全贝叶斯的)。我已经用我自己的脚本成功地模拟了一个马尔可夫模型链,但是我想使用PyMC,因为它似乎是一个很好的工具。
到目前为止,在我的尝试中,我还没有正确地形成马尔可夫链。我并不是比其他人更常去拜访后背重量较高的模特。我将包括下面的示例代码。也请看IPython笔记本!在github上,将数学标记和代码放在一起。
import numpy as np
from pymc import stochas
我知道蟒蛇认为还有另外一个数字。但我知道怎么解决这个问题。如有任何建议,敬请见谅。
import numpy
test = numpy.array([9,1,3,4,8,7,2,5,6,5,-10,12,-15,19,-20,22,-53,45,43,43,23,-65,-23,46,44,67,79,5,-34,32,-56,-3,1,15,22,3])
N = 0
N1 = 3
while N < len(test):
LOW = numpy.amin(test[N:N1])
CLOSE = test[N1]
HIGH = numpy.amax(te
我想在松树脚本中发出警报,它可以保存发生过的事情,只有在发生时,它才会等待其他事情发生,然后发出警报。例如,如果随机rsi小于20,现在随机rsi小于50,则需要警告,并且有一根绿色蜡烛。但是当随机rsi >80和“现在随机rsi <50并且有一支绿色蜡烛”时,我不想要一个警告,我怎么做呢?我试过的条件是:
temp=false
if ( stochastic rsi <=20)
then temp=true
if temp==true and stochastic rsi is <50 and there is a green candle
考虑到以下问题:
如果输入的数据(观察序列)是一个连续变量,所以离散观测的数目是无限的,我如何使用HMM?
这样连续的数据可以使用HMM吗?如果是这样的话,是怎么做的?
例如:考虑发布的问题中的下列代码:
Q = 3; %# number of states (sun,rain,fog)
O = 2; %# number of discrete observations (umbrella, no umbrella)
%# we start with a randomly initialized model
prior_hat = normalise(rand(Q,1));
A
我有一个文本文件,它是ANSI编码,我必须将其转换为UTF8编码。
我的文本文件是这样的Stochastic programming is an area of mathematical programming that studies how to model decision problems under uncertainty. For example, although a decision might be necessary at a given point in time, essential information might not be available until a
我正在Matlab中绘制我的一些分析结果。我的操作系统是Ubuntu13.10。我试图在Matlab图的标题中添加字母“a”,但我得到的是:
这是我的代码:
function plotResults(data)
% FUNCTION plotResults(data)
ind = 1;
x = 1:length(data{1, end});
for i = 1:length(data)
if mod(i, 5) == 1
figure(ind)
plot(x, data{i, end}, 'b--')
hol