⭐ Merited by fillippone (3)
Credo di avere dei risultati interessanti.
Premesso che abbiamo visto che la logistica asimmetrica e' migliore come strumento rispetto alla curva di bass, in quanto fornisce chi quadro migliori,
ho ricalcolato con l'algoritmo Levenberg-Marquard i parametri ottimali per ogni scenario della logistica asimmetrica,
e come abbiamo visto sopra ho anche ricalcolato parametri con miglior chi quadro anche per la power law.
Ecco sorprendenti (almeno per me) risultati:
1) lo scenario arulbero e' quello che ha in assoluto il miglior chi quadro, anche vs la miglior versione della power law.
Per fare una sintesi ed attenerci ai dati attuali BTC/GOLD, se non vi saranno movimenti repentini,
lo scenario arulbero e' di gran lunga il piu' probabile.
Premesso che abbiamo visto che la logistica asimmetrica e' migliore come strumento rispetto alla curva di bass, in quanto fornisce chi quadro migliori,
ho ricalcolato con l'algoritmo Levenberg-Marquard i parametri ottimali per ogni scenario della logistica asimmetrica,
e come abbiamo visto sopra ho anche ricalcolato parametri con miglior chi quadro anche per la power law.
Ecco sorprendenti (almeno per me) risultati:
1) lo scenario arulbero e' quello che ha in assoluto il miglior chi quadro, anche vs la miglior versione della power law.
Per fare una sintesi ed attenerci ai dati attuali BTC/GOLD, se non vi saranno movimenti repentini,
lo scenario arulbero e' di gran lunga il piu' probabile.
Questo fatto del chi quadro migliore per la mia previsione a me sembra invece piuttosto ragionevole,
semplicemente il mio target è il valore più vicino ai prezzi attuali, più simile ai dati di training quindi,
e poichè i parametri sono stati trovati per ottimizzare proprio il fit di questi dati,
non ci vedo nulla di strano: agli 8000 dati presenti abbiamo aggiunto un singolo 'dato' spurio (100 a + infinito) molto simile ai dati di partenza, quindi il fit su 8000 dati "+ 1" è anche il fit migliore su 8000 dati.
Negli altri scenari il dato spurio era molto distante dai dati di partenza, e diventa molto difficile integrare il nuovo dato senza rovinare il fit con i dati veri.
In sostanza io ho fatto la mia previsione decidendo che il futuro sarà molto simile al passato, mentre lo scenario di Fillippone individua un futuro nettamente migliore rispetto al passato, e il chi quadro misura riflette questa differenza.
Lo scenario di Plutosky per me risulta invece il più interessante, in quanto pur essendo lontano come valore (1100) dai dati attuali, mette in evidenza la presenza di un tratto di discesa del chi quadro tra la tua previsione e quella di Fillippone, quindi in qualche modo tra 600 e 2200 si trova un nuovo minimo locale del chi quadro che potrebbe individuare un situazione interessante.
3) per ora non ho torvato nessuno scenario in grado di battere il chi quadro dello scenario arulbero,
per puro gioco vedro' se riesco a trovarne un migliore Smiley
per puro gioco vedro' se riesco a trovarne un migliore Smiley
Hai provato 140? Il target individuato grosso modo dalla vecchia power law.
Sarebbe lungo provare a ciclare i tentativi, calcolando il chi quadro con M che varia da 100 a 2200 con passo 100?
2) la miglior versione della power law e' estremamente piu' lenta della power law che viene comunemente presentata
Tu però hai utilizzato come training anche i dati degli ultimi 1-2 anni (a differenza di Santostasi), dove il rallentamento è stato evidente, e questo potrebbe aver influito non poco; se calcoli la power law utilizzando i dati fino al 2021 scommetto che troveresti grosso modo gli stessi parametri
[/quote]
6) per ora lavoro su un setup di dati "condensato", in quanto i calcoli sono estremamente lunghi. Quando saro' sicuro
di aver eliminato tutti i possibili errori di calcolo/approssimazioni indebite ecc, ricalcoero' tutto sul setup completo dei dati,
ma non mi aspetto grossi scostamenti.
di aver eliminato tutti i possibili errori di calcolo/approssimazioni indebite ecc, ricalcoero' tutto sul setup completo dei dati,
ma non mi aspetto grossi scostamenti.
Come hai condensato questi dati? Hai preso tipo 1 dato ogni 10?