小时级别多少步训练ARCH模型比较合适
时间: 2023-08-03 13:26:00 浏览: 44
训练ARCH模型的步数应该根据具体情况而定,通常需要进行一些试验来找到最优的步数。一般来说,训练步数的选择取决于以下几个因素:
1. 数据集的大小;
2. 模型的复杂度;
3. 计算资源的限制。
一般来说,如果数据集比较大,模型比较复杂,那么训练步数可能需要更多。如果计算资源比较有限,那么训练步数可能需要更少。在实践中,可以尝试不同的训练步数,比较模型的性能来找到最优的步数。
相关问题
如果对外汇进行小时级别预测,好像每次ARCH模型都需要训练,对吗
对的,如果你想对外汇进行小时级别的预测,那么每次预测前都需要使用最新的历史数据来重新训练ARCH模型,以得到更加适合当前市场情况的模型。因为外汇市场的波动性是时刻在变化的,如果不及时更新模型,那么模型的预测结果可能会失去准确性。当然,如果你觉得每次训练模型太麻烦,也可以考虑使用其他更加高级的模型,比如基于深度学习的神经网络模型,这些模型可以自动学习和调整模型参数,更加适合处理复杂的时间序列数据。
我只是训练ARCH模型,不需要保存预测结果吧?
是的,如果你只是训练 ARCH 模型,不需要保存预测结果,可以将代码修改为以下形式:
```
batch_size = 32 # 每个批次的大小
n_batches = len(X_test) // batch_size # 总批次数
# 遍历每个批次进行训练
for i in range(n_batches):
# 获取当前批次的数据
X_batch = X_test[i*batch_size:(i+1)*batch_size]
y_batch = y_test[i*batch_size:(i+1)*batch_size]
# 使用 LSTM+attention 模型对当前批次数据进行预测
y_pred = model_lstm.predict(X_batch)
# 计算 LSTM+attention 模型的预测误差
residuals = y_batch - y_pred
# 使用 ARCH(1) 模型对残差序列进行建模
model_arch = arch_model(residuals, mean='Zero', vol='ARCH', p=1)
res = model_arch.fit()
# 预测 ARCH 模型的方差
forecast_var = res.forecast(horizon=len(y_batch))
```
以上代码将测试数据集分成多个批次进行训练,不保存预测结果。