作者查詢 / JohnGalt
作者 JohnGalt 在 PTT [ Stock ] 看板的留言(推文), 共96則
限定看板:Stock
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62F→: 我宣布作文大賽開始04/26 10:11
40F噓: 8704/03 15:48
88F推: 想弱弱問會不會是處分楠梓店有問題或錢無法回台灣?03/13 14:52
97F推: 對啊 認真看不懂03/13 15:40
27F→: 過個3年再來看中國有多少錢可燒02/28 14:57
61F→: 戰爭風險近期是下降才對02/15 14:02
5F推: 2023/10/23 從2940點拉到3070左右, 也才4.4%有夠廢02/06 17:55
8F→: 基本面不變之前, 出手護盤就是給外資提款而已02/06 17:56
13F→: 再更前一次救市是2015年6月底, 從出手觸底跌了45%02/06 18:03
36F推: 之後如果台幣升值價差就縮小了12/20 19:42
9F推: 穩賺利息是沒問題的, 價差要看到時候降息幅度是否12/16 23:57
10F→: 超出目前市場預期12/16 23:57
11F→: 換句話說, 如果目前市場已經price in 4碼降幅12/16 23:59
12F→: 明年要降更多才會有價差12/16 23:59
14F→: 至於市場已經price in多少, 明年預期會降多少12/17 00:00
16F→: 就見仁見智了12/17 00:00
192F推: 要切分訓練集和測試集是因為要tune超參數,這種AR08/16 07:04
193F→: 模型又沒超參數08/16 07:04
194F→: 而且時間序列資料就是前後有相關,要做頂多就roll08/16 07:07
195F→: ing window吧,結果應該也差不多08/16 07:07
196F推: 166筆資料要切訓練集也蠻搞笑的,是不是會用鐵槌以08/16 07:13
197F→: 後看所有東西都變釘子?08/16 07:13
205F推: 你不用廢話那麼多,資料原po也給了,示範一下你要08/16 09:43
206F→: 怎麼分割資料跑AR model08/16 09:43
211F推: 我當然知道怎麼切,你怎麼瞎弄也要結果真的顯著不08/16 09:58
212F→: 同才有意義08/16 09:58
216F推: 當全世界只有你知道ML?08/16 10:00
221F→: 你根本就搞錯重點,這又不是在比預測準度。讓你拿08/16 10:03
222F→: 前100筆跑個相同模型好了,然後呢?你解釋會不一樣08/16 10:03
223F→: 嗎?08/16 10:03
224F→: 要探討因果的問題不在他沒分割資料好嗎?你再怎麼08/16 10:04
225F→: 割也割不出因果關係08/16 10:04
227F推: 簡單說2021的諾貝爾經濟學獎就是頒給做因果分析的08/16 10:19
228F→: ,如果切資料能切出因果分析,真的不要廢話,直接08/16 10:19
229F→: 發一篇論文教大家怎麼做研究就好08/16 10:19
230F→: 因果推論問題的本質是我們既無法做實驗也只能觀察08/16 10:24
231F→: 到樣本一次,我看不出切分資料要怎麼解決這個問題08/16 10:24
232F推: 原po做的不是真正意義上的因果沒錯,但這是股板又08/16 10:30
233F→: 不是發論文,弄個初步結果講個合理的故事就差不多08/16 10:30
234F→: 了08/16 10:30
242F推: 你要質疑因果推論ok,但你提的方案也不能解決這問08/16 11:22
243F→: 題啊08/16 11:22
244F推: 而且回歸原本股市跟房價的問題,至少能看出相較股08/16 11:32
245F→: 市,其他總體因素更與房價相關08/16 11:32
246F推: 你真的覺得把資料切一切會很到不同結論嗎??08/16 11:35
257F→: 你應該是沒分清楚預測跟因果推論的差異在哪08/16 13:40
258F→: 你提的只是怎麼改善樣本外預測能力的方法08/16 13:41
259F→: 比方說拿室外撐傘人數比率來預測有沒有下雨一定很準08/16 13:53
260F→: 但不代表撐傘會造成下雨08/16 13:53
261F→: 那些訓練驗證大家都知道好嗎, 你要質疑因果性也不是08/16 13:54
262F→: 拿這個來質疑08/16 13:54
96F→: 殷董快把這間收了然後處分資產分股東08/16 07:22