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我们之前所说的卓尔金历法arrow-up-right,解决的是二维空间中的分类问题,
使用的方法是逻辑回归LR,使用的激活函数是sigmoid函数
二维空间,指的是 MVRV的60日均线,S2F月预测价格/价格的60日均线, 这两个变量,经过规整化,90%概率分布于(-1,1)后,构成的空间,
喂进去的训练数据是,经过数学处理,90%概率分布于(-1,2)的,基于(60天后的涨跌幅分布)的训练数据。
模型的预计输出结果是,(-1,2)的仓位控制策略模型,
这个模型被称为:卓尔金历法arrow-up-right,或,二向箔。
问题已经被Excel解决,但是不具有扩展性。
我们现在这个问题属于三维空间中的,分类问题,
三维空间,指的是 MVRV的60日均线,S2F月预测价格/价格的60日均线,NVT的60日均线,这三个变量,经过规整化,90%概率分布于(-1,1)后,构成的空间,
这个模型被称为:宇宙魔方arrow-up-right(Tesseract)
问题的模型已经建立了,解决起来就只是时间问题了。
Anacondaarrow-up-right (Jupyter Notebook,Jupyter Lab,Numpy,Pandas,SciPy,TensorFlow,Keras)还有matplotlib,差点忘了
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