הידדען מאַרקאָוו מאָדעלס גאַנג לויטן חלק 4 פון 4 אַפּדייט: עס איז געווען אַ קוק פאָרויס זשוק אין די קאָד ווען קאַלקיאַלייטינג אָוטאָפסאַמפּלעלאָנגרעטורנס און אָוטאָפסאַמפּלעשאָרטרעטורנס, דעם האט שוין קערעקטאַד און סאַדלי רידוסט די שאַרפּע פאַרהעלטעניש 3.08-0.857. דאס איז וואָס איך שטענדיק אַרויסגעבן דעם קאָד צו צושטעלן גרעסערע דורכזעיקייַט ווי אנדערע זייטלעך טייל 3 פון דעם סעריע דעמאַנסטרייטיד ווי צו באַן אַ המם אויף אַ צאַצקע מאָדעל, דעם פּאָסטן וועט פאָקוס אויף ווי צו אַקטשאַוואַלי גיין וועגן מאָדעלינג פאַקטיש לעבן דאַטע. א גאַנג ווייַטערדיק סטראַטעגיע וועט זיין דעוועלאָפּעד פֿאַר טריידינג די ד & אַמפּ; פּ 500. אין רובֿ מאַשין וויסן גריידינג פּראָבלעמס איר דאַרפֿן אַ סכום פון טריינינג דאַטן וואָס האט סאָרט לאַבעלס. וויילסט מיר האָבן די מאַרק דאַטן מיר דאַן ה האָבן קלאַס לאַבעלס, דער ערשטער אַרבעט איז טהערעפאָר צו דזשענערייט די סאָרט לאַבעלס פֿאַר די טריינינג דאַטן. מיר זענען וואַנינג צו אַנטוויקלען אַ גאַנג ווייַטערדיק סטראַטעגיע, מיר דאַרפֿן צו סעלעקטירן טיילן פון די ד & אַמפּ; פּ 500 צייַט סעריע און פירמע זיי ווי אָדער אין אַן אַרויף גאַנג אָדער אַראָפּ גאַנג (קען אויך האָבן קיין גאַנג פירמע). אין טעאָריע איר געקענט טאָן דעם דורך האַנט, אָבער דעם וואָלט זיין ניט זיין פעאַסיבלע צו טאָן איבער דער גאנצער אַלוועלט פון סטאַקס. אַנשטאָט מיר קענען שרייַבן אַ פּראָגראַם צו אויטאָמאַטיש קלאַסיפיצירן די דאַטע פֿאַר אונדז, ווי איר קלאַסיפיצירן דאַטן ווי אין אַ גאַנג דעפּענדס אויף אייער דעפֿיניציע פון גאַנג. די לאַבעלס זענען געזען אין די טשאַרט ונטער, און פּרייַז מיט גרין ונטער מיטל עס ס שוין מיטן נאָמען ווי אַ לאַנג סיגנאַל, קיין פּרייַז מיט רויט אויבן עס מיטל אַז עס האט די קורץ פירמע. אין די קאָד ביטנייַ איך טשעק צו זען אויב די קראַנט פּרייַז איז די לאָואַסט פּרייַז פֿאַר די ווייַטער 10 פּיריאַדז (בייַטעוודיק נדייַלאָאָקפאָרוואַרדלאָווהיגה), אויב עס איז דעמאָלט גיין לאַנג, אויב די בייַטעוודיק איז די העכסטן איבער די ווייַטער 10 פּיריאַדז דעמאָלט נאָענט די לאַנג. צי די פאַרקערט פֿאַר קורצע הייזלעך. עס סאַ ביסל גראָב און איך ימאַדזשאַן עס זענען באטייטיק בעסער וועגן צו קלאַסיפיצירן טרענדס, זאל זיין נוצלעך צו שטעלן אַ וואַלאַטילאַטי קאַנסטריינט אויף די טרענדס (זאָל אַלעווייַ פילטער דורך און פֿאַרבעסערן די שאַרפּע פאַרהעלטעניש). אין דערצו צו לייבאַלינג די דאַטע אַ סכום פון וועקטאָר "פֿעיִקייטן" מוזן זיין דזשענערייטאַד, די פֿעיִקייטן זאָל אַנטהאַלטן וועריאַבאַלז אַז זענען וווילטויק צו דיטעקטינג טרענדס. די שטריך וועקטאָר איך געוויינט האט די ריישיאָוז פון עפענען צו נאָענט פּרייַז, עפענען צו הויך פּרייַז, עפענען צו נידעריק פּרייַז און אַלע די ינטערמידייט קאַמבאַניישאַנז. אָפֿט עס איז דיזייראַבאַל צו מאָדעל די דינאַמיק פון די וועריאַבאַלז און שטעלן די איין צייַט טוישן אין די וועריאַבאַלז ין פון די שטריך וועקטאָר. די אויבן בילד ווייזט די ליקעליהאָאָד פון יעדער מאַרק רעזשים געגעבן די המם טריינד אויף דער זעלביקער דאַטע גאַנג. עס איז ריאַשורינג צו זען אַז די לאנג רעגימע געווארן זייער אַנלייקלי בעשאַס די קראַך פון 2008. איינער פון די ויסגעצייכנט פּראָפּערטיעס פון המם איז אַז זיי לאָזן די מאָדעלינג פון סיטואַטיאָנס אַז האָבן פאַרשידענע געדויער אָבער זענען פון די זעלבע סאָרט. לעמאָשל אַ גאַנג זאל לעצטע פֿאַר 10 טעג, און אן אנדערער גאַנג זאל לעצט פֿאַר 35 טעג, מיר קענען פאָרן ביידע פון די יגזאַמפּאַלז אין די המם און עס וועט פּרובירן און מאָדעל די געדויער חילוק ניצן די ינערלעך שטאַט יבערגאַנג פּראַבאַבילאַטיז. אָוט פון מוסטער רעזולטאטן: שאַרפּע ראַטיאָ פון 0.857