Moving Average Normalisierung

Ich habe diese tägliche Zeitreihe der beobachteten Preise: P1, P2. Pn. Ich möchte mit returns arbeiten: 0. P2-P1. Pn - P. Mir wurde gesagt, den ersten Term (P1-P0 P1-) zu entfernen, indem wir ihn auf 0 setzen. Es scheint, dass diese 0 sehr verschieden von anderen Termini ist und keine gute Lösung ist. (Ich glaube sogar, es ist keine Lösung überhaupt). Hier sind die Lösung, die ich in Betracht gezogen: 0, da es keine Rückkehr am ersten Tag, um mit der Zeitreihe nichts zu sein, nur einfach das Entfernen des Problems, was denkst du über dieses Problem Dies blieb über ein ähnliches Problem, durchschnittlich. Es gibt ähnliche fehlende Begriffe am Beginn der Zeitreihe. Wenn ich einen p - gleitenden Durchschnitt mache, nehme ich normalerweise den letzten p - Wert vor meinem Datum ein. Ich habe das gleiche Problem als vorher: am Anfang der Zeitreihe gibt es nicht genug Daten, um eine Summe mit p Begriffen zu machen. Gibt es einen Trick, um dieses Problem zu adressieren. Würde es etwas ändern, um die p-Werte nach meinem Datum zu nehmen. Die (p-1) 2-Werte vor und nach meinem Datum. Es ändert nicht den allgemeinen Begriff meines gleitenden Durchschnitts, sondern nur die Werte am Anfang und am Ende meiner Zeitreihe. Spielt es eine Rolle. How. I war das Lesen der Batch-Normalisierung (BN) Papier (1) und didnt verstehen, die Notwendigkeit, gleitende Durchschnitte verwenden, um die Genauigkeit des Modells zu verfolgen und auch wenn ich akzeptiert, dass es die richtige Sache zu tun war, verstehe ich nicht, was sie Genau das tun. Nach meinem Verständnis (was ich falsch liege) erwähnt das Papier, dass es die Bevölkerungsstatistik und nicht die Mini-Batch-Statistik verwendet, sobald das Modell das Training beendet hat. Nach einiger Diskussion über unvoreingenommene Schätzungen (das tangential zu mir scheint und nicht verstehen, warum es darüber spricht) gehen sie und sagen: Mit bewegenden Durchschnitten statt, verfolgen wir die Genauigkeit des Modells, wie es trainiert. Das ist der Teil, der mich verwirrt. Warum tun sie bewegte Durchschnitte, um die Genauigkeit des Modells und über welche Datenmenge Schätzung, was die Leute tun, um die Verallgemeinerung ihres Modells zu schätzen, verfolgen sie nur die Validierung Fehler ihres Modells (und möglicherweise frühzeitig stoppen ihre Gradienten Abstieg zu regulieren) . Allerdings scheint es, dass die Batch-Normalisierung etwas völlig anderes macht. Kann jemand klären, was und warum er etwas anderes tut 1. Ioffe S. und Szegedy C. (2015), Batch-Normalisierung: Beschleunigung des Deep Network Training durch Verringerung der internen Kovariate-Verschiebung, Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning. Lille, Frankreich, 2015. Journal of Machine Learning Research: WampCP Volume 37 Ich glaube, seine reden über die Verwendung von gleitenden Durchschnitt, um die Trainingsgenauigkeit zu schätzen, wie es trainiert, die für andere Mini-Batch-basiert verwendet werden kann Ausbildung, nicht unbedingt für BN. Für neuronale Netze, die den Trainingsfehler kennen, kann helfen, zu bestimmen, wann man die Lernrate stoppt oder verlangsamt. Da sie Mini-Batch-Training verwenden, wäre es ineffizient, die Trainingsgenauigkeit über das gesamte Trainingsset nach jeder Iteration zu berechnen, wobei der gleitende Durchschnitt über die Mini-Chargen stattdessen eine gute Annäherung sein kann. Update In der Tat für BN theres eine weitere Verwendung der gleitenden Durchschnitt ist es, die Bevölkerung Mittelwert und Varianz, wie es trainiert schätzen. Dies beeinflusst jedoch nicht den Trainingsprozess, die Populationsmittel und die Varianz werden nur zur Testzeit verwendet. Dies ist nur ein Trick, der uns rettet, aus der Berechnung der Bevölkerung Mittelwert und Varianz Schicht für Schicht. Beantwortet Jun 21 16 um 3: 52Normalized Ertrag Was sind normalisierte Erträge Normalisierte Gewinne werden angepasst, um die Auswirkungen von Saisonalität, Einnahmen und Ausgaben, die ungewöhnliche oder einmalige Einflüsse zu entfernen sind. Normalisierte Erträge helfen Unternehmern, Finanzanalysten und andere Stakeholder verstehen ein Unternehmen wahren Ergebnis aus seinem normalen Betrieb. Ein Beispiel für diese Normalisierung wäre, einen Grundstückverkauf aus einem Firmenabschluss zu entfernen, in dem ein großer Kapitalgewinn realisiert wurde. BREAKING DOWN Normalisierte Erträge Die normalisierten Gewinne entsprechen einem Unternehmensergebnis, das die Einflüsse aus Einmalaufwendungen oder Gewinnen weglässt. Darüber hinaus kann ein normalisiertes Ergebnis als Einkommen der Unternehmen betrachtet werden, das saisonale oder zyklische Verkaufszyklen berücksichtigt. Normalisierte Erträge sind die genaueste Bewertung eines Unternehmens zutreffende finanzielle Gesundheit und Leistung. Viele Unternehmen verursachen einmalige Aufwendungen wie große Anwaltsgebühren oder verdienen einmalige Gewinne wie den Verkauf von Altgeräten. In beiden Fällen, obwohl die Kosten und Erlöse realisiert werden und den kurzfristigen Cashflow des Unternehmens beeinflussen, sind sie kein Hinweis auf die langfristige Unternehmensentwicklung. Um die Firma zu analysieren, müssen diese Effekte entfernt werden. Beispiele für normalisierte Erträge Die häufigste Form der Ertragsnormierung erfolgt, wenn Kosten oder Erlöse entfernt oder Verkaufszyklen geglättet werden müssen. Bei der Normalisierung großer, einmaliger Kosten oder Erträge gibt es zwei Arten von Normalisierungsanpassungen. Wenn zum Beispiel ein Unternehmen, das eine Flotte von LKWs besitzt, beschließt, die abschreibenden Vermögenswerte zu verkaufen und neue zu kaufen, werden sowohl die Erträge als auch die Aufwendungen aus dem Verkauf entfernt, um das Ergebnis zu normalisieren. Ein Buchhalter oder Analytiker würde dies tun, indem Sie die Unternehmens-Gewinn-und Verlustrechnung und das Entfernen des Geldes aus dem sonstigen Ergebnis. Es würde dann die Betriebskosten oder Fremdfinanzierung für den Kauf der neuen Lkws zu entfernen. Ein weiteres Szenario, in dem Aufwendungen entfernt werden, um eine Unternehmensgewinne zu normalisieren, ist im Falle einer Akquisition oder Kauf. Wenn dies geschieht, werden die Gehälter, Löhne und andere Ausgaben an Eigentümer und Offiziere der Gesellschaft bezahlt, da sie nicht Teil der neuen Organisation werden. Das andere gemeinsame Szenario betrifft die Normalisierung der Erträge für Unternehmen mit zyklischen Verkaufszyklen oder Saisonalität. Bei solchen Situationen werden die Gewinne mit einem gleitenden Durchschnitt über mehrere Perioden angepasst. Die einfachste Form davon ist ein arithmetisches Mittel. Wenn zum Beispiel ein Unternehmen 100 im Januar, 150 im Februar und 200 im März verdient und einen zweimonatigen gleitenden Durchschnitt verwendet, wäre sein normalisiertes Einkommen 125 für Februar und 175 für März.