Svm Stock Option

Top 3 Scorte d'argento per il 2017 le scorte d'argento molti guardano picchiati andare in 2017. Essi sono sia in prossimità di un fondo o di lotta per superare un prezzo di resistenza. La maggior parte hanno prezzi inferiori ai media mobile a 50 giorni, e questo è di solito un segno ribassista. Tuttavia, abbiamo trovato tre titoli d'argento che stanno fiorendo. Queste scorte sono attualmente in aumento e osservano come potrebbero continuare la loro tendenza al rialzo anche nel 2017. società Argento dipendono in una certa misura il rendimento dei CD bancari o buoni del Tesoro. Fino a quando tali strumenti pagano basso interesse, metalli in genere e argento, in particolare, rimarranno attraente. Diversi analisti si aspettano un aumento dei prezzi per l'argento nel 2017. (Vedi anche:. Perché oro e argento I prezzi sono divergente) Consente di guardare i nostri tre scorte d'argento superiori e le loro prospettive per il 2017. Tutte le cifre sono aggiornate al 19 gennaio 2017. Northern Dynasty Minerals Ltd. dinastia del Nord (NDM. TO) è in una tendenza al rialzo da ottobre 2016. volume di acquisto è stato maggiore di vendita del volume, il che indica che gli acquirenti sono più numerosi ed entusiasti di venditori. Il 13 gennaio, dinastia del Nord ha annunciato che stava mettendo 20,2 milioni di nuove azioni sul mercato. Di solito, questo sarebbe diluire il prezzo delle azioni, ma la domanda di questo stock è sufficiente che il prezzo effettivamente salito alto. Grandi Panther argento Ltd. Grande Panther (GPL) miniere proprietà in Messico. Anche se è un minatore d'argento, ma ha anche le miniere d'oro, piombo e zinco. L'azienda originale che è diventato Grande Panther Argento ha avuto inizio nel 1965. Questa azienda offre la stabilità sufficiente per la sua longevità. E 'stato arrampicandosi costantemente dallo scorso novembre, anche se con una grande quantità di volatilità. A partire da questa scrittura, è scambiato a 1,79 dollari per azione, in modo da piccoli cambiamenti nel prezzo delle azioni può significare un grande guadagno o la perdita percentuale. L'indicatore del volume in bilancio mostra che fino volume è stato dominante. In poche parole, più azioni stanno cambiando le mani quando si va su di quando si va verso il basso. Questa azione mette il magazzino in una tendenza al rialzo. Se si è pronti a resistere alla volatilità, ci può essere molto di più a testa per questo stock. Pan American Silver Corp. Pan American Silver (PAAS) concentra il suo sforzo in miniere in Perù, Messico, Argentina e Bolivia. Questo non è un gioco di argento puro, perché la società ha anche miniere d'oro, zinco, piombo e rame. L'azienda risale al 1979. Il grafico PAAS è il più fastidioso dei tre titoli elencati qui. Il prezzo delle azioni è sceso a metà novembre e di nuovo alla fine di dicembre. Questo appare come un doppio fondo. La formazione doppio fondo può essere la base per una crescita verso l'alto. In effetti, lo stock è in aumento al largo che doppio fondo nel 2017. Se il 50-giorni mobile croci media al di sopra della media mobile a 200 giorni, come sembra che potrebbe fare entro la fine di gennaio o febbraio questo sarebbe un segnale rialzista. La linea di fondo d'argento si può salire di prezzo nel 2017, ma questo non significa tutti i minatori d'argento sono ben gestiti o che gli investitori li stanno comprando. I tre titoli d'argento in questa lista hanno offuscato i loro coetanei di entrare in 2017. Questo dà agli investitori d'argento l'opportunità di ottenere un'esposizione all'argento con l'acquisto di uno stock che è già un vincitore. Si noti che due di questi stock, dinastia del Nord e Gran Panther, il commercio di sotto del 5 per azione. Un magazzino con questo basso prezzo può avere una maggiore volatilità di un titolo più costosi come Pan American. (Vedi anche: Volatilitys impatto sul rendimento di mercato.) Morgan Corporation è lieta di annunciare la GM-Morgan SVM programma - una partnership progettato per fornire ai clienti nei mercati della California del sud e nord-est con una selezione di chassis GM in azione e pronto a ricevere il Morgan City Max Dry Freight, mini-Mover, ProStake o Dump corpo a scelta. Morgans GM SVM Custodia di sicurezza Programma Pool, ti dà accesso immediato alla chassisAnd rapida inversione di tendenza e la consegna veloce, significa più tempo su strada e soldi in tasca Per ulteriori informazioni sul programma SVM GM-Morgan, contattare il rappresentante Morgan al 1-855-595 -3554. Il GM-Morgan SVM programma di uso quotidiano Innovazione Morgans garanzia Enhanced Programma 100.000 miglia o 5 anni che cosa è coperto I principali componenti strutturali degli archi del tetto del corpo, lato e post parete anteriore, rotaie superiore e inferiore, telaio posteriore e della sottostruttura corpo (traverse e il corpo-lunghe rotaie). SOLO 459.99 al momento dell'acquisto del veicolo originale 499,99 a seguito purchaseSVM veicolo originale è per lo più comunemente usato per le classificazioni binarie. Ma un ramo della SVM, SVM regressione o SVR, è in grado di adattare una funzione continua di dati. Ciò è particolarmente utile quando la variabile prevista è continua. Qui ho provato alcuni casi molto semplici utilizzando pacchetto MATLAB libsvm: 1. Caratteristica 1D, utilizzare 1 ° tempo per la formazione, 2 ° semestre per testare. Il raccordo è piuttosto buona. 2. Ancora 1D, ma a quanto pare il dato non è lineare. Quindi io uso SVR non lineare (base radiale). Il montaggio è buono. 3. Che cosa succede se abbiamo un sacco di dimensioni Qui ho cercato spazio delle caratteristiche con fino a 100 quote e calcolato la correlazione tra i valori previsti e valori effettivi. Per SVR lineare (blu), il numero di dimensioni doesn8217t influenzano la correlazione tanto. (Rosso: non lineare, blu: lineare, stessi dati per entrambi i casi) maledizione della dimensione Una proprietà di SVR mi piace è che, quando due caratteristiche sono simili (cioè altamente correlati), i loro pesi sono simili. Questo è in contrasto con 8220winner prendere all8221 proprietà del modello lineare generale (GLM). Questa struttura è desiderato in analisi di imaging cerebrale: voxel vicini sono segnali altamente correlati e si desidera loro di avere pesi simili. A proposito di prestazioni: Se caratteristiche diverse hanno diverse scale, poi la normalizzazione dei dati migliorerà la velocità di libsvm. Inoltre, il parametro di costo c influenza la velocità. La C è più grande, il più lento è libsvm. Per i dati simulati che ho usato, i parametri don8217t influenzano la precisione. La funzione di normalizzazione (copiare e salvare in normalize. m): Prova Cicogna, uno strumento di ricerca abbiamo sviluppato Stork è un applicazione avviso pubblicazione sviluppato da noi a Stanford. Come ricercatore spesso ci dimentichiamo di seguire le pubblicazioni importanti - e la sua praticamente impossibile cerchiamo molte parole chiave o nomi di ricercatori di tutti i giorni. Cicogna ci può aiutare a cercare tutti i giorni e ci avvisa quando ci sono nuovi publicationsgrants. Come Cicogna mi ha aiutato Circa l'autore: Xu Cui è un ricercatore cervello umano in Stanford University. Egli vive nella Bay Area negli Stati Uniti. Egli è anche il fondatore di Stork (smart pubblicazione avviso app), Paperbox e BizGenius. E 'nato nella provincia di Henan, Cina. Ha ricevuto l'educazione a Università di Pechino (BS), University of Tennessee (Knoxville) (MS), Baylor College of Medicine (PhD) e la Stanford University (PostDoc). Leggi di più. Ciao, un'altra domanda, quando si utilizza I8217m svmtrain, ottengo questo errore: 8220Group deve essere Vector.8221 miei dati di ingresso non è vettore. Ho 4 colonna per i dati di input. e un altro problema è che quando voglio usare un dato vettore per l'ingresso in un altro lavoro ottengo questo errore: Errore 8220. usando gt sprintf funzione non è definita per gli ingressi sparse. Errore in GT num2str a 129 t sprintf (f, x (i, :)) Errore in GT grp2idxgtuniquep a 85 b cellstr (strjust (num2str (b), 8216left8217)) Errore in GT grp2idx a 23 gn, I, G uniquep ( s) bunique nomi dei gruppi di errore in GT svmtrain a 128 g, groupString grp2idx (nomi di gruppo) Errore in GT libsvmTest a 19 modello svmtrain (Xtest, Xtrain, opzioni) 8221 I8217m in attesa di sentire da voi. Grazie per il tuo tempo, 24 maggio, 2012 alle 02:53 43 Salve, perché didn8217t si normalizzare 8220y8221 24 maggio 2012 alle 17:20 44 Hamed Buona domanda. Ho davvero don8217t so perché la gente di solito don8217t normalizzare y. Se si trova il motivo per favore fatemelo sapere. 11 Giugno 2012 alle 03:15 45 Voglio sapere come installare libsvm in MATLAB. Si prega di dare la procedure passo-passo come io sono principiante. 25 giugno 2012 a 10:37 46 Ciao, ho testato il pacchetto SVM per la regressione, utilizzando MATLAB 7.10 (R2010a) prima c'è un messaggio di errore relativo normalizzare, ho usato cancellato x normalizzare (x) e sostituito x mapstd (x ), tuttavia c'è sempre un messaggio di errore relativo. funzione non definita o un metodo 8217svmtrain8217 per argomenti di input di tipo 8216double8217 perché. è possibile dare un esempio da seguire, perché la regressione InputOutput scopo, naturalmente grazie 25 giugno 2012 alle 10:45 47 Tar Tar, ha fatto si aggiunge libsvm in MATLAB percorso 30 Giugno 2012 alle 02:15 48 Ciao, hanno percorso aggiunto in mATLAB, come: addpath (8217c: matlablibsvm8217), ma c'è sempre il messaggio di errore rror in GT TestSvr a 26 ticmodel svmtrain (y (1: N2), x (1: N2,:), - s 4 - t 2 - n num2str (II2) num2str - c (1)) toc perché. 17 luglio 2012 alle 00:26 49 io sono nuovo al supporto vettore di regressione e l'utilizzo di SVR per la previsione della sales8230can me l'algoritmo di SVR in libsvm8230 che fornisci. 1 agosto 2012 alle 05:34 50 Ciao, voglio usare libsvm su Windows. ho scaricato dal sito web, estratto di esso. ora che cosa fare dopo non ricevo favore, potreste scoprire passo dopo passo. anche se è semplice domanda, ma io sono nuovo a questo. 24 Settembre 2012 alle 01:25 51 Hi, nella regressione SVM, quando vogliamo dimostrare formula, abbiamo alfa e alfa, in libsvm dove posso trovare il valore di questi alfa 5 ottobre 2012 alle 15:22 52 Il tuo Libsvm tutorial è molto utile, Grazie per la stessa. Sto usando MATLAB. Ho 4 colonne amp 55 righe di dati (numeri reali) come la scala per questo amplificatore di dati come convertire i dati in formato libsvm amp salvare in formato libsvm, anche possiamo dare il file testing. txt in separato da virgole o tab separati di file. please fatemi sapere il vostro suggerimento per effettuare le seguenti operazioni ridimensionamento Coverting a libsvm dati format. how per normalizzare o scalare i dati a-1,1 in mATLAB. Sto usando kernel RBF la precisione è molto bassa, ho usato MATLAB. Guardando avanti per la risposta 5 ottobre 2012 alle 15:32 53 Syeda ho aggiornato questo post e ha aggiunto la funzione normalizzare lì. 31 ott 2012 alle 10:39 54 Salve voglio usare il codice per trovare stima d'uscita se training set è composto da (x, y) x è l'ingresso e l'uscita y è il e il set di prova è costituito da (x8217, y8217) . Dato x8217 dobbiamo stimare y8217. Gentilmente mi aiuti. 5 Novembre 2012 a 11:03 55 Navneet Sentitevi liberi di utilizzare il codice. 12 nov 2012 a 21:58 56 Ho dati, come di seguito: Grado Età (Giorni) Servizio Sesso Nazionalità (Giorni) F olandese CC.02 10679 789 F sudafricano CC.03 9313 1263 M brasiliano FD.06 17150 1443 F cinese CC.02 8190 152 M Trinidad CC.02 9196 722 F filippino CC.03 10418 2010 F filippino CC.03 9628 1082 F francese CC.04 10556 1950 12 novembre 2012 a 22:07 57 ho dati, come di seguito: con Service come vettore di uscita, la dimensione totale del campione di essere 4500 Sesso Nazionalità Età grado (giorni) Servicedays) F olandese CC.02 10679 789 F sudafricano CC.03 9313 1263 M brasiliano FD.06 17150 1443 F cinese CC.02 8190 152 M Trinidad CC .02 9196 722 F filippino CC.03 10418 2010 F filippino CC.03 9628 1082 F francese CC.04 10556 1950 Essendo un nuovo essere a SVM, ti prego, aiutami a 8211preparing i dati, come vettore di input non è in formato numerico dei dati 8211scaling 8211choosing C, gamma 8211predicting è il codice utilizzato di cui sopra può essere utilizzato per risolvere 14 novembre 2012 alle 11:50 58 per i dati categoriali, è possibile convertire in valori numerici. Ad esempio, a tre categorie attributo come può essere rappresentato come (0,0,1), (0,1,0), e (1,0,0). Scala: linearmente scalabile a tra -1 e 1 o 0 a 1 È possibile utilizzare il codice di cui sopra Maggiori informazioni: csie. ntu. edu. tw 17 Novembre 2012 a 13:17 59 Xu Cui Grazie Xu Chi, nei miei dati, se ho 100 nazionalità quindi devo rappresentare a 100 attributo categoria categoria