动量专题
动量和位置 现货白银市场分析预测的方法
就个人而言，笔者喜欢在现货白银市场中分析走势，然后预测一下行情，尽管很多时候我不会根据这些预测来入场，但日常就喜欢做这样的事。如果能够预测成功，自身的成就感是满满的，如果预测错误，也能收获一些经验，下面我们就来讨论一下现货白银市场分析预测的方法。 动量。不知道投资者会不会看市场的动量。很简单，我们就看市场有没有大阳线或者大阴线，通过对比临近的两个波段，就能找出动量谁强谁弱。比方说，有一波上涨
量化投资策略与技术学习PART6：量化选股之动量反转
动量和反转效应是市场上经常出现的一种情况。所谓动量效应就是再前一段时间强势的股票，在未来一段时间继续保持强势；反转效应就是在前一段时间弱势的股票，在未来一段时间会变强。但问题的关键是这个强势和弱势会保持多长时间和多大幅度，这是动量/反转策略需要考虑的关键问题。 动量策略就是寻找前期强势的股票，判断它将继续强势后买入持有；反转策略就是寻找前期弱势的股票，判断它将出现逆转后买入持有。 一、基本概念
#Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营#3.13.2局部极小值与鞍点批量和动量
本章介绍深度学习常见的概念，主要包括3.1局部极小值与鞍点；3.2批量和动量。 知识点讲解： 3.1局部极小值和鞍点 我们在做优化的时候，有时候会发现随着参数不断更新，函数的损失值却不再下降的现象，但这个优化结果离我们想要的理想值还差距很大。 这是什么原因呢？接下来我们就研究这个问题。 局部极小值： 我们先看数学定义：在一个多变量函数中，如果存在某个点，在该点附近的所有其他点的函数值都
深度学习-批量与动量【Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营】
实际工程中使用批量和动量可以对抗鞍点或局部最小值。 批量： 在计算梯度的时候不会用所有数据计算损失。类比我们考试复习时，一个单元一个单元的知识点输入，所有单元都输入就是一整个轮回。而这一个单元用深度学习的术语来说就是批量（batch）。遍历所有批量就是一个回合（epoch）。 使用全批量的数据来更新参数的方法叫做批量梯度下降法(BGD)，在下降的梯度上引入随机噪声，叫做随机梯度下降法（SGD）
一篇文章搞懂动量算法
动量算法是一种在机器学习领域广泛应用的优化算法,用于加速梯度下降算法的收敛速度和提高模型的性能。本文将详细介绍动量算法的定义、产生原因、原理、用途和Python demo实现。 定义 动量算法是一种在梯度下降算法基础上引入了“动量”概念的优化算法。在梯度下降算法中,模型的参数更新是通过计算当前梯度和学习率的乘积来进行的。而动量算法在此基础上引入了历史梯度的加权和,使得模型的参数更新更加平滑和稳
深度学习之动量momentum介绍
本章节将介绍深度学习中动量的相关概念和应用。 1. 动量的基本原理 动量是一种用于加速梯度下降的技术。 它通过累积过去梯度的指数加权平均来计算当前更新方向。 这样可以增强梯度下降的稳定性,加快收敛速度。 2. 动量的数学公式 动量更新公式为:v = γv - η∇L(θ) 其中v是动量累积项,γ是动量因子
Mxnet (28): 动量（Momentum）
执行随机梯度下降时，面对噪声时选择学习速率需要格外注意。如果学习速率下降的太快，就会过早停止，如果下降的太慢，就会导致无法得到足够的收敛，以至于噪音使我们不但远离最有解。 1. 收敛与发散问题 通过一个例子说明问题： f ( x ) = 0.1 x 1 2 + 2 x 2 2 . f(\mathbf{x}) = 0.1 x_1^2 + 2 x_2^2. f(x)=0.1x12+2x22
MTM（Momentum）动量指标及其发明人J. Welles Wilder的前世今生
J. Welles Wilder是谁？ 这是个熟悉的名字，在上一篇《量化指标ATR(Average True Range真实波动幅度均值)及其发明人Welles Wilder的前世今生》，其中有介绍。 这个MTM指标也是这位老哥发明的（大约在1970年代末期），还是那本书。 MTM指标 MTM（Momentum），动量，就是考察证券价格变化的速度。 现在，基本但凡是从技术分析角度
talib.MOM动量(Momentum)指标MTM、MAMTM
动量指标是一个模糊概念，狭义指MTM指标(Momentum Indictor)，广义1讲是基于动量的各类指标：MTM、MAMTM、CMO、RSI… 《MTM（Momentum）动量指标及其发明人J. Welles Wilder的前世今生》 做量化，一定听说过动量指标，也大概知道RSI之类的，然而，动量指标的具体定义及背景是什么呢？ Momentum Momentom在物理学中翻译为“动
深度模型中的优化(四)、动量(momentum)和Nesterov动量
参考 动量(momentum)和Nesterov动量 - 云+社区 - 腾讯云 一、动量 虽然随机梯度下降仍然是非常受欢迎的优化方法，但其学习过程有时会很慢。动量方法旨在加速学习，特别是处理高曲率、小但一致的梯度，或是带噪声的梯度。动量算法积累了之前梯度指数级衰减的移动平均，并且继续沿该方向移动。从形式上看，动量算法引入了变量v充当速度角色------它代表参数在参数空间移动的方向和速率。
【时间序列】时间序列的线性、趋势和动量预测
Introduction 对于某些时间序列预测工具来说趋势是相关的，并且是预测公式的一部分。在这项工作中，我们将展示预测时间序列数据，并同时利用数据中的关系和趋势。 此章节的前半部分展示了通过使用线性回归拟合时间序列数据来进行预测。对于后半部分我们证明通过使用移动平均线等时间序列数据的趋势，我们可以使用动量预测来预测趋势的可能未来方向。 Linear Regression (LR) Forec
【学习日记week5】基于掩蔽的学习方法和跨模态动量对比学习方法（Masked Language Modeling Cross-modal MCL）
序言 首先先review一篇师兄最近看的CVPR23的文章，这歌内容很有意思，通过Bert进行推理来构建类Masked Language，然后对其进行学习。 ViLEM: Visual-Language Error Modeling for Image-Text Retrieval（CVPR 23） 序言 ViLEM：是指视觉语言的错误建模。这个工作是基于ITC的基础上的。 Motiva
【数学建模】【2024年】【第40届】【MCM/ICM】【C题 网球运动中的“动量”】【解题思路】
一、题目 （一） 赛题原文 2024 MCM Problem C: Momentum in Tennis In the 2023 Wimbledon Gentlemen’s final, 20-year-old Spanish rising star Carlos Alcaraz defeated 36-year-old Novak Djokovic. The loss was Djokov
2024美赛C题：网球中的动量
解析：https://mp.weixin.qq.com/s/TOPvJ-5pjgsvjvYXt6E9Fg 2023年温网男篮决赛，20岁的西班牙新星卡洛斯·阿尔卡拉斯 击败了36岁的诺瓦克·德约科维奇。这场失利是德约科维奇自2013年以来首次在温布尔登输球 并结束了大满贯历史上最伟大的球员之一的非凡表现。 这场比赛本身就是一场非凡的战斗。[1] 德约科维奇似乎注定要轻松获胜，因为他 以 6-1
2024美赛数学建模C题思路源码——网球选手的动量
这题挺有意思，没具体看比赛情况，打过比赛的人应该都知道险胜局（第二局、第五局逆转局）最影响心态的，导致第3、5局输了 模型结果需要证明这样的现象 赛题目的 赛题目的：分析网球球员的表现 问题一.球员在比赛特定时间表现力 问题分析 excel数据：每个时间段有16场比赛，同一组有5个时间段的5场比赛 为了建立球员在比赛特定时间表现力的模型，我们需要根据提供的数据选择一些关键因素来
2024美赛C题思路/代码：网球中的动量
美赛直播b站，提前关注：川川菜鸟 美赛辅导预定：美赛服务 去年美赛C题：2023美赛C题 题目翻译 背景 在2023年温布尔登男子单打决赛中，20岁的西班牙新星阿尔卡拉兹击败了36岁的诺瓦克·德约科维奇。这是德约科维奇自2013年以来在温布尔登的首次失利，也终结了这位历史上最伟大的网球运动员之一在大满贯赛事中的非凡纪录。 这场比赛本身是一场精彩的战斗。德约科维奇似乎注定要轻松获胜，因为
2024年美国大学生数学建模C题思路分析 - 网球的动量
# 1 赛题 问题C：网球的动量 在2023年温布尔登绅士队的决赛中，20岁的西班牙新星卡洛斯·阿尔卡拉兹击败了36岁的诺瓦克·德约科维奇。这是德约科维奇自2013年以来首次在温布尔登公开赛失利，并结束了他在大满贯赛事中历史上最伟大的球员之一的非凡表现。 这场比赛本身就是一场非凡的战斗。[1]德约科维奇似乎注定要轻松获胜，他以6-1控制了第一盘（7场比赛赢6场）。然而，第二盘比赛很紧张，最终阿
2024美赛数学建模问题C题思路模型分析——网球运动的动量
在 2023 年温布尔登网球公开赛男子组决赛中，20 岁的西班牙新星卡洛斯-阿尔卡拉斯击败了 36 岁的诺瓦克-德约科维奇。这是德约科维奇自 2013 年以来首次在温布尔登输掉比赛，同时也结束了这位大满贯历史上最伟大球员的辉煌战绩。 [1]德约科维奇似乎注定要轻松获胜，因为他在第一盘以 6-1 的比分占据优势（7 局比赛中赢了 6 局）。然而，第二盘比赛却十分紧张，最终阿尔卡雷斯在决胜盘中以 7
2024美赛MCM 问题 C 网球运动的动量（Momentum in Tennis）
2024 MCM Problem C: Momentum in Tennis In the 2023 Wimbledon Gentlemen’s final, 20-year-old Spanish rising star Carlos Alcaraz defeated 36-year-old Novak Djokovic. The loss was Djokovic’s first at W
A股动量策略有效性验证
动量是Fama-French五因子模型中的因子之一，根据Fama和French的结论，历史获益这比损失者表现更好，亦即动量策略是有效的。本文旨在验证其在A股中的有效性，以帮助更好地选股。 选股范围：中证800及中证1000成分股（简称“CI1800”） 时间范围：2018/01/01-2019/12/09 数据来源：网易财经（收盘价/除权） 1.数据总览：2018/2019CI18
pytorch学习笔记 (visdom可视化、正则化、动量、学习率衰减、BN)
一、visdom可视化工具 安装： pip install visdom 启动： 命令行直接运行visdom 打开WEB： 在浏览器使用http://localhost:8097打开visdom界面 二、使用visdom # 导入Visdom类from visdom import Visdom# 定义一个env叫Mnist的board，如果不指定，则默认归于mainviz
【深度学习系列】——梯度下降算法的可视化解释（动量，AdaGrad，RMSProp，Adam）！
这是深度学习系列的第二篇文章，欢迎关注原创公众号 【计算机视觉联盟】，第一时间阅读我的原创！回复 【西瓜书手推笔记】 还可获取我的机器学习纯手推笔记！ 直达笔记地址：机器学习手推笔记（GitHub地址） 深度学习系列 【深度学习系列】——深度学习简介 笔记预览 在这篇文章中，由于有大量的资源可以解释梯度下降，因此，我想在视觉上引导您了解每种方法的工作原理。借助我构
【深度学习系列】——梯度下降算法的可视化解释（动量，AdaGrad，RMSProp，Adam）！
这是深度学习系列的第二篇文章，欢迎关注原创公众号 【计算机视觉联盟】，第一时间阅读我的原创！回复 【西瓜书手推笔记】 还可获取我的机器学习纯手推笔记！ 直达笔记地址：机器学习手推笔记（GitHub地址） 深度学习系列 【深度学习系列】——深度学习简介 笔记预览 在这篇文章中，由于有大量的资源可以解释梯度下降，因此，我想在视觉上引导您了解每种方法的工作原理。借助我构
NLP论文阅读记录 - | 文本生成的动量校准
文章目录 前言0、论文摘要一、Introduction1.1目标问题1.2相关的尝试1.3本文贡献 二.相关工作三.本文方法3.1 神经文本生成3.2 动量校准 四 实验效果4.1数据集4.2 对比模型4.3实施细节4.4评估指标4.5 实验结果4.6 消融实验 五 总结 前言 Momentum Calibration for Text Generation（2212）
adam优化器和动量
原始的SGD 加上动量（惯性，每一次更新根据前面所有结果，使结果更快收敛） AdaGrad 与SGD的核心区别在于计算更新步长时，增加了分母：梯度平方累积和的平方根。此项能够累积各个参数 的历史梯度平方，频繁更新的梯度，则累积的分母项逐渐偏大，那么更新的步长(stepsize)相对就会变小，而稀疏的梯度，则导致累积的分母项中对应值比较小，那么更新的步长则相对比较大。 A