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Tesseract

卓尔金升级6——分类网络

{% hint style="info" %}

使用工具

TensorFlow | TensorBoard | TensorBoard.dev | Google Colab****

https://playground.tensorflow.org/****

数据来源

MVRV | S2F | NVT {% endhint %}

TensorFlow | TensorBoard

https://playground.tensorflow.org/

22 款神经网络的设计和可视化工具

Mac版Excel如何添加数据分析功能？

机器学习-回归问题(Regression)

标准化、归一化、正规化

一文读懂机器学习分类算法（附图文详解）

Q&A: 机器学习与金融行业

卓尔金历法

我们之前所说的卓尔金历法，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，S2F月预测价格/价格， 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（50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，或，二向箔。

问题已经被Excel解决，但是不具有扩展性。

宇宙魔方

我们现在这个问题属于三维空间中的，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

三维空间，指的是 MVRV，S2F月预测价格/价格，NVT的90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，

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（50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：宇宙魔方（Tesseract）

问题的模型已经建立了，解决起来就只是时间问题了。
考虑使用TensorFlow | TensorBoard解决此问题。

规整化算法

第一步：去指数转线性，y = LN(x/x的几何平均数)，
第二步：Logistic 模式 ，y = 1/(1+e^(-x))
第三步：z-score 标准化，y=(x-μ)/σ

只要经过这三步处理，不管之前是怎样分布的数据，都会转化为标准正态分布。