Moving Average Wolfram Alpha

How-To Geek Wie-Geek Sie können von Wolfram Alpha gehört haben. Die eine rechnerische Wissensmaschine ist. Das macht es klingt ein bisschen beängstigend, aber es ist ein großes Werkzeug, sobald Sie Ihren Kopf um ihn wickeln können. Äpfel Siri verwendet Wolfram Alpha für 25 seiner Recherchen. Sie können diese Magie nutzen und setzen Wolfram Alpha für Sie arbeiten 8212 das leere Suchfeld auf seiner Homepage hält endlose Möglichkeiten. Vergleiche Geben Sie zwei Begriffe mit einem vs zwischen ihnen und youll erhalten einen Vergleich. Zum Beispiel könnten Sie vergleichen Websites, um die Unterschiede im Verkehr zwischen ihnen zu sehen. Sie können Städte, Bücher, Lebensmittel vergleichen und fast alles, was Sie sich vorstellen können. Nutrition Information Geben Sie eine Art von Nahrung und Wolfram Alpha wird Ihnen mit seiner Ernährung Informationen. Sie don8217t müssen bei einem 8212 geben mehrere Arten von Lebensmitteln zu stoppen und Wolfram Alpha wird sie für Sie zu vergleichen. Komplizierte Mathematik Wolfram Alpha ist ideal für die Art der Mathematik, die Googles Taschenrechner und die meisten anderen Taschenrechner Webseiten wird ersticken. Es bietet sogar Grafiken. Wo bin ich fragen, wo Sie sind und Wolfram wird Ihre IP-Adresse verwenden, um Sie aufzuspüren. Sie können auch eine IP-Adresse in das Feld eingeben und Wolfram wird diese IP-Adresse nachverfolgen und Ihnen sagen, wo es ist. Tage bis etwas will wissen, wie viele Tage bis zu Ihrem Geburtstag, Lieblings-Urlaub oder ein anderes Datum übrig sind Nur für die Tage bis zu einem bestimmten Datum fragen. Generieren Sie ein Passwort Wolfram Alpha kann kommen mit einem zufälligen Passwort und schätzen, wie lange es dauern wird, um zu knacken. Sie können sogar zwicken die Regeln verwendet, um das Passwort zu generieren. Bin ich betrunken Sie haben getrunken Wolfram Alpha kann schätzen, ob Sie legal nach Hause fahren können. Fragen Sie es, wenn you8217re betrunken und you8217ll erhalten ein Formular für mehr Informationen. Geben Sie die Informationen und Wolfram wird schätzen, ob Sie nach Hause fahren, ein Taxi oder warten. Sie können sogar die kleine Grafik zu sehen, wenn youll innerhalb der gesetzlichen Blut-Alkohol-Grenze zu konsultieren. Wie häufig ist Ihr Name Geben Sie einen Namen und Sie können sehen, wie häufig es ist, mit einem Diagramm, das zeigt, wie beliebt der Name im Laufe der Zeit wurde. Geben Sie mehrere Namen und Wolfram wird vergleichen, wie häufig sie sind. Body Mass Index Typ Body Mass Index und Wolfram präsentieren Ihnen ein anderes Formular. Nachdem Sie Ihr Gewicht und Höhe, Wolfram Alpha berechnet Ihr BMI und sagen Ihnen, ob youre im normalen Bereich. Word Trivia Wollen Sie Wörter finden, die mit einem bestimmten Buchstaben beginnen, enden mit einer bestimmten Kombination von Buchstaben 8212 oder beiden Fragen Sie Wolfram Alpha einfach auf Englisch. Dies ist nur Kratzer an der Oberfläche, was Wolfram Alpha tun kann. Schließen Sie alles an, das Sie neugierig sind und sehen Sie, was geschieht. Haben Sie einen Favoriten für Wolfram Alpha Hinterlassen Sie einen Kommentar und lassen Sie es uns wissen. LADYFITZGERALD Wolfram ist hier nicht schuld. Wenn Sie fragen, BMI, seine gehen, um Ihnen BMI. Der Grund Sie aren8217t mit der BMI-Formel zufrieden ist, weil Sie don8217t wie die Zahl der BMI-Formel gibt Ihnen. Klingt wie Sie sind selbstbewusst, weil die allgemein akzeptierte BMI-Formel ist Ihnen sagen, dass you8217re Fett. Mathe sagt Ihnen, dass Sie Fett. Wissenschaft sagt Ihnen, dass Sie Fett. You8217re nur einen kurzen schenkligen Fett (-: BMI ist fehlerhaft becuase es nur berücksichtigt Ihre Höhe, Gewicht und und Sex Wusstest du fast jedes schweres Gewicht Boxer als fettleibig eingestuft wird es so sein wie ich würde Sie fragen, wie viele Liter meine. Getränkeflasche enthält und Sie nur die height8230 sagen, ohne andere Parameter seine unmöglich zu wissen. plus-Fitness, Gesundheit und Gewicht nicht direkt miteinander verbunden. ich kenne viele 8220skinny8221 Menschen, die kaum 1 km und 8220overweight8221 Menschen, die in Marathons konkurrieren laufen konnte. BMI a mangelhaftes System, das Sie gibt auch Menschen, die falsche Informationen Wolfram Alpha anschließen können Wörter jedoch mit Reimen, es scheiterte völlig die Tatsache herausgreifen, dass 8220giraffe8221 Reime mit 8220carafe.8221 es doesn8217t Streichhölzer haben für 8220orange.8221 hat es viele Begegnungen für 8220love8221 und 8220you.8221 ich denke, you8217re verwirrend BMI mit den allgemeineren Begriff 8220body composition8221. BMI selbst ist sehr spezifisch in Abhängigkeit von Größe und Gewicht definiert (BMI kg Höhe in meters2). Eine Berechnung, die auf anderen Messungen beruht, kann ein viel besseres Bild der Gesamtkörperzusammensetzung liefern, ist aber nicht mehr ein Maß für einen BMI. Wenn Sie sagen, 8221medizinische Profis sind weg von BMIs von nur Höhe und Gewicht abgeleitet, 8221, was tatsächlich passiert ist, dass medizinische Fachleute sind weg von der Verwendung von BMI selbst auf andere Methoden der Messung der Körperzusammensetzung. Auf separaten Hinweis, ich genieße WA für die Übung im Zusammenhang mit Berechnungen verwenden, bietet es alles von geschätzten Kalorienverbrauch, zu den geschätzten Sauerstoffverbrauch: wolframalphainputi27y2Fomale2C175lbs2C52710222Crunning10milesin1hour30minutes Technisch ist, Body-Mass-Index ist ein Maß für die durchschnittliche Dichte des Körpers. Done richtig, es erfordert, dass Sie in einen Tank mit Wasser tauchen und so viel Luft wie möglich aus den Lungen, so dass die Messung der Lautstärke Ihres Körpers zu beseitigen erlaubt. Da Fett ist leichter als Muskel oder Knochen, der höhere Anteil an Fett haben Sie, desto mehr Volumen wird Ihr Körper für das gleiche Gewicht (Masse) zu besetzen. Die vereinfachende Berechnung mit der Höhe (als Proxy für das Volumen) nimmt eine durchschnittliche Bau - und Knochendichte und ist 8220close genug8221 für die meisten Zwecke. Wenn Ihr Verhältnis Torso-zu-Extremität ungewöhnlich ist, wird es fehlerhaft sein. Mit Bremssätteln zu messen, wie viel Haut kann 8220pinched8221 in bestimmten Orten ist genauer als die einfache Berechnung, aber nicht ganz so gut wie die 8220dunk tank8221. Aber it8217s viel einfacher zu perform. Machine Learning Trading Systems SPDR SampP 500 ETF (SPY) ist eine der häufigsten gehandelten ETF-Produkte auf dem Markt, mit rund 200 Milliarden in Vermögenswerten und durchschnittlichen Umsatz von knapp 200M Aktien täglich. Die Wahrscheinlichkeit, in der Lage zu sein, ein geldwertendes Handelssystem unter Verwendung öffentlich verfügbarer Informationen zu entwickeln, scheint scheinbar gering zu sein. Um uns eine Kampfchance zu geben, werden wir uns auf einen Versuch konzentrieren, die Übernachtbewegung in SPY vorhersagen zu können, wobei Daten der vorherigen Tagessitzung verwendet werden. Zusätzlich zu den Openhighlow - und Close-Preisen der Tagessitzung haben wir eine Reihe weiterer plausibler Variablen ausgewählt, um den Merkmalsvektor aufzubauen, den wir in unserem maschinellen Lernmodell einsetzen werden: Das Tagesvolumen Der vorhergehende Tag8217s Schlusskurs Die 200 - Tag, 50-Tage - und 10-Tage-Bewegungsdurchschnitts des Schlusskurses Die 252 Tage hohen und niedrigen Preise der SPY-Serie Wir werden versuchen, ein Modell aufzubauen, das die Übernachtrendite in der ETF, dh O (t1) C (t) C (t) In dieser Übung verwenden wir täglich Daten vom Beginn der SPY-Serie bis zum Ende des Jahres 2014, um das Modell zu bauen, das wir dann auf Out-of-Sample-Daten von Jan 2015- Aug 2016. In einem Hochfrequenzkontext würde eine beträchtliche Zeitspanne ausgewertet, gereinigt und normalisiert werden. Hier haben wir weit weniger Probleme. Typischerweise wurden die Eingabedaten standardisiert, um den Einfluss von Variablen auszugleichen, die auf Skalen von sehr unterschiedlichen Größenordnungen gemessen werden können. Aber in diesem Beispiel werden alle Eingangsgrößen, mit Ausnahme des Volumens, auf der gleichen Skala gemessen, und daher ist eine Normierung wohl nicht notwendig. Zuerst werden die In-Probe-Daten geladen und verwendet, um einen Trainingssatz von Regeln zu erstellen, die den Merkmalsvektor auf die Variable von Interesse abbilden, die Overnight-Rückkehr: In Mathematica 10 Wolfram führte eine Reihe von maschinellen Lernalgorithmen ein, die Regression und nächste Nachbarn beinhalten , Neuronale Netze und zufällige Wälder zusammen mit der Funktionalität zur Bewertung und Auswahl der leistungsfähigsten maschinellen Lerntechnik. Diese Einrichtungen machen es sehr direkt zu einem Klassierer oder Vorhersage Modell mit maschinellen Lernalgorithmen, wie diese Handschrifterkennung Beispiel zu erstellen: Wir erstellen ein prädiktives Modell auf dem SPY Trainingset, so dass Mathematica die beste Maschine Lernalgorithmus wählen: Es gibt eine Reihe von Optionen für die Predict-Funktion, die verwendet werden, um die Feature-Auswahl, Algorithmus-Typ, Performance-Typ und Ziel zu kontrollieren, anstatt einfach die Vorgaben akzeptieren, wie wir hier getan haben: Nach dem Bau unserer Maschine Lernmodell, laden wir die Out - Beispieldaten von Jan 2015 bis August 2016 und erstellen Sie ein Testset: Als nächstes erstellen wir ein PredictionMeasurement-Objekt mit dem Nearest Neighbor-Modell. Die für die weitere Analyse verwendet werden können: Es gibt nicht viel Dispersion in den Modellprognosen, die alle einen positiven Wert haben. Eine gemeinsame Technik in solchen Fällen ist es, den Mittelwert von jeder der Prognosen zu subtrahieren (und wir können sie auch durch Division durch die Standardabweichung standardisieren). Das Scatterplot der tatsächlichen gegen die prognostizierten Übernachtungsrenditen in SPY sieht nun wie folgt aus: Es gibt noch immer einen offensichtlichen Mangel an Dispersion in den Prognosewerten im Vergleich zu den tatsächlichen Übernachtungsrenditen, die wir durch Standardisierung korrigieren konnten. Auf jeden Fall scheint es eine kleine, nichtlineare Beziehung zwischen den Prognose - und Istwerten, die einige Hoffnung, dass das Modell kann sich als nützlich erweisen. Von der Prognose bis zum Handel Es gibt verschiedene Methoden, ein Prognosemodell im Rahmen der Schaffung eines Handelssystems einzusetzen. Die einfachste Route, die wir hier nehmen werden, besteht darin, ein Schwellwertgatter anzuwenden und die gefilterten Prognosen direkt in ein Handelssignal umzuwandeln. Aber auch andere Ansätze sind möglich, zB: Kombinieren der Prognosen aus mehreren Modellen zur Bildung eines Prognosesembles Verwendung der Prognosen als Eingaben in ein genetisches Programmiermodell Fördern der Prognosen in die Eingabeschicht eines neuronalen Netzmodells, das speziell zur Generierung von Handelssignalen entwickelt wurde Als Prognosen In diesem Beispiel erstellen wir ein Handelsmodell, indem wir einen einfachen Filter auf die Prognosen anwenden und nur diejenigen Werte auswählen, die einen bestimmten Schwellenwert überschreiten. Dies ist ein Standardtrick, der verwendet wird, um das Signal im Modell vom Hintergrundrauschen zu isolieren. Wir werden nur die positiven Signale akzeptieren, die den Schwellenwert übersteigen und so ein langfristiges Handelssystem schaffen. D. h. wir ignorieren Prognosen, die unter den Schwellenwert fallen. Wir kaufen SPY am Schluß, wenn die Prognose die Schwelle überschreitet und jede beliebige Longposition am nächsten Tag aufhört. Diese Strategie führt zu folgenden Pro-forma-Ergebnissen: Schlussfolgerung Das System hat einige sehr attraktive Merkmale, einschließlich einer Win-Rate von über 66 und einer CAGR von über 10 für die Out-of-Sample-Periode. Offensichtlich handelt es sich hierbei um ein sehr einfaches Beispiel: Wir würden in den Handelsprovisionen faktorisieren und die Rutschgefahr in den Post - und Pre-Market-Perioden aufnehmen und beenden, was natürlich die Performance negativ beeinflusst. Andererseits haben wir kaum angefangen, die Oberfläche in Bezug auf die Variablen zu zerkratzen, die für den Einschluss in den Merkmalsvektor betrachtet werden könnten, und die die Erklärungskraft des Modells erhöhen können. Mit anderen Worten, in Wirklichkeit ist dies nur der Beginn eines langen und anstrengenden Forschungsprozesses. Nichtsdestoweniger sollte dieses einfache Beispiel ausreichen, um dem Leser einen Vorgeschmack darauf zu geben, was bei der Konstruktion eines prädiktiven Handelsmodells mit maschinellen Lernalgorithmen involviert ist.