Svm Aktienoptionen

Top 3 Silber-Aktien für 2017 Viele Silber-Aktien schauen geschlagen bis in 2017. Sie sind entweder in der Nähe eines Bodens oder kämpfen, um einen Widerstand Preis zu überwinden. Die meisten haben die Preise unterhalb ihrer 50-Tage-Umzugsdurchschnitte, und das ist in der Regel ein bärisches Zeichen. Allerdings fanden wir drei Silberbestände, die blühen. Diese Aktien steigen derzeit an und sehen aus wie sie ihre Aufwärtstrends bis 2017 fortsetzen könnten. Silberne Unternehmen sind in gewissem Maße von der Rendite auf Bank-CDs oder Treasury-Anleihen abhängig. Solange diese Instrumente nur geringe Zinsen zahlen, werden die Metalle im Allgemeinen und Silber besonders attraktiv bleiben. Mehrere Analysten erwarten im Jahr 2017 höhere Silberpreise. (Siehe auch: Warum Gold - und Silberpreise divergieren.) Schauen wir uns unsere drei Top-Silber-Aktien und ihre Aussichten für 2017 an. Alle Zahlen sind am 19. Januar 2017 aktuell. Nördliche Dynastie Minerals Ltd. Northern Dynasty (NDM. TO) ist seit Oktober 2016 in einem Aufwärtstrend. Das Kaufvolumen war größer als das Verkaufsvolumen, was darauf hindeutet, dass die Käufer zahlreicher und begeisterter sind als die Verkäufer. Am 13. Januar gab die Northern Dynasty bekannt, dass es 20,2 Millionen neue Aktien auf den Markt bringen würde. In der Regel würde dies den Aktienkurs verdünnen, aber die Nachfrage nach diesem Bestand ist hoch genug, dass der Preis tatsächlich stieg. Great Panther Silver Ltd Große Panther (GPL) Minen Immobilien in Mexiko. Obwohl es ein silberner Bergmann ist, ist es auch Gold, Blei und Zink. Die ursprüngliche Firma, die Great Panther Silver wurde, begann 1965. Diese Firma bietet Stabilität einfach für ihre Langlebigkeit. Es ist seit letztem November stetig geklettert, allerdings mit viel Flüchtigkeit. Ab diesem Schreiben handelt es sich um 1,79 pro Aktie, so dass kleine Änderungen des Aktienkurses einen großen prozentualen Gewinn oder Verlust bedeuten können. Die Balance-Lautstärkeanzeige zeigt an, dass die Lautstärke dominiert wurde. Einfach gesagt, mehr Aktien ändern sich die Hände, wenn es geht, als wenn es geht. Diese Aktion setzt den Bestand in einen Aufwärtstrend. Wenn Sie bereit sind, die Volatilität zu bewältigen, kann es viel mehr nach oben zu diesem Vorrat geben. Pan American Silver Corp. Pan American Silver (PAAS) konzentriert sich auf Minen in Peru, Mexiko, Argentinien und Bolivien. Das ist kein reines silbernes Spiel, denn das Unternehmen beherbergt auch Gold, Zink, Blei und Kupfer. Das Unternehmen stammt aus dem Jahr 1979. Die Chart auf PAAS ist die schwierigste der drei hier aufgeführten Aktien. Der Aktienkurs sank Mitte November und wieder Ende Dezember. Das sieht aus wie ein doppelter Boden. Die doppelte Bodenbildung kann die Grundlage für einen Aufwärtsanstieg sein. In der Tat ist die Aktie steigt, dass doppelte Unterseite in 2017. Wenn der 50-Tage gleitenden Durchschnitt über den 200-Tage gleitenden Durchschnitt kreuzt, wie es aussieht, wie es bis Ende Januar oder Februar tun kann, wäre dies ein zinsbullisches Signal. Die Bottom Line Silver selbst kann im Preis im Jahr 2017 steigen, aber das bedeutet nicht, dass alle Silber Bergleute gut verwaltet werden oder dass Investoren sie kaufen. Die drei Silberaktien auf dieser Liste haben ihre Altersgenossen in 2017 überholt. Dies gibt den Silberinvestoren die Möglichkeit, sich mit Silber zu versorgen, indem sie eine Aktie kaufen, die bereits ein Gewinner ist. Beachten Sie, dass zwei dieser Aktien, Northern Dynasty und Great Panther, unter 5 pro Aktie handeln. Eine Aktie mit diesem niedrigen Preis kann eine größere Volatilität haben als ein höherer Preis wie Pan American. (Siehe auch: Volatilität Auswirkungen auf Marktrückkehr.) Morgan Corporation freut sich, das GM-Morgan SVM Programm bekannt zu geben - eine Partnerschaft, die entworfen ist, um Kunden in den südlichen Kalifornien - und Nordostmärkten mit einer Auswahl von GM-Chassis auf Lager zu liefern und bereit zu erhalten, das zu empfangen Morgan City Max Trockenfracht, Mini-Mover, ProStake oder Dump Körper Ihrer Wahl. Morgans GM SVM Bailment Pool Programm, gibt Ihnen sofortigen Zugriff auf Ihr ChassisAnd Quick Turnaround und schnelle Lieferung, bedeutet mehr Fahrzeit und Geld in der Tasche Für weitere Informationen über die GM-Morgan SVM-Programm, wenden Sie sich an Ihren Morgan Vertreter bei 1-855-595 -3554 Das GM-Morgan SVM Programm Everyday Innovation Morgans Enhanced Warranty Programm 100.000 Meilen oder 5 Jahre Was ist abgedeckt Die wichtigsten Strukturkomponenten der Karosserie Dachbögen, Seiten - und Vorderwandpfosten, Ober - und Unterschienen, Heckrahmen und Karosserieunterbau (Querglieder Und Körper Langschienen). NUR 459,99 zum Zeitpunkt des ursprünglichen Fahrzeugs Kauf 499,99 nach dem ursprünglichen Fahrzeug buySVM ist meist häufig für binäre Klassifikationen verwendet. Aber ein Zweig der SVM, SVM Regression oder SVR, ist in der Lage, eine kontinuierliche Funktion auf Daten passen. Dies ist besonders nützlich, wenn die vorhergesagte Variable kontinuierlich ist. Hier habe ich versucht, einige sehr einfache Fälle mit libsvm matlab Paket: 1. Feature 1D, verwenden 1. Hälfte zu trainieren, 2. Hälfte zu testen. Die Anpassung ist ziemlich gut. 2. Noch 1D, aber anscheinend sind die Daten nichtlinear. Also benutze ich nichtlineare SVR (radiale Basis). Die Anpassung ist gut. 3. Was, wenn wir viele Dimensionen haben, habe ich mit Platz für bis zu 100 Dimensionen versucht und die Korrelation zwischen den vorhergesagten Werten und den tatsächlichen Werten berechnet. Für lineare SVR (blau) beeinflusst die Anzahl der Dimensionen die Korrelation viel. (Rot: nichtlinear, blau: linear, gleiche Daten für beide Fälle) Fluch der Dimension Eine Eigenschaft von SVR, die ich mag, ist, dass, wenn zwei Merkmale ähnlich sind (d. h. hoch korreliert), ihre Gewichte ähnlich sind. Dies ist im Gegensatz zu 8220winner nehmen all8221 Eigentum der allgemeinen linearen Modell (GLM). Diese Eigenschaft ist in der Gehirn-Imaging-Analyse erwünscht: Nachbar-Voxel haben hoch korrelierte Signale und wollen, dass sie ähnliche Gewichte haben. Über die Leistung: Wenn verschiedene Merkmale unterschiedliche Skalen haben, dann wird die Normalisierung der Daten die Geschwindigkeit von libsvm verbessern. Auch der Kostenparameter c wirkt sich auch auf die Geschwindigkeit aus. Das größere c ist, das langsame libsvm ist. Für die simulierten Daten, die ich verwendet habe, beeinflussen die Parameter don8217t die Genauigkeit. Die Normalisierungsfunktion (kopieren und speichern sie in normalize. m): Versuchen Sie Stork, ein Forschungsinstrument, das wir entwickelt haben Stork ist eine Publikationsalarm-App, die von uns bei Stanford entwickelt wurde. Als Forscher vergessen wir oft, wichtige Publikationen zu verfolgen - und es ist praktisch unmöglich, viele Keywords oder Forschernamen jeden Tag zu durchsuchen. Stork kann uns helfen, jeden Tag zu suchen und benachrichtigt uns, wenn es neue Publikationen gibt. Wie Stork mir geholfen Über den Autor: Xu Cui ist ein menschlicher Gehirnforscher in der Stanford University. Er lebt in der Bay Area in den USA. Er ist auch der Gründer von Stork (smart Publikation Alert App), PaperBox und BizGenius. Er wurde in der Provinz Henan, China geboren. Er erhielt Ausbildung in der Pekinger Universität (BS), Universität von Tennessee (Knoxville) (MS), Baylor College of Medicine (PhD) und Stanford University (PostDoc). Weiterlesen. Hallo, eine andere Frage, wenn I8217m mit svmtrain, bekomme ich diesen Fehler: 8220Group muss Vector.8221 Meine Eingabedaten sind nicht Vektor. Ich habe 4 Spalte für Eingabedaten. Und ein anderes Problem ist, dass, wenn ich eine Vektordaten für die Eingabe in einem anderen Job verwenden möchte, bekomme ich diesen Fehler: 8220. Fehler mit gt sprintf Funktion ist nicht für spärliche Eingänge definiert. Error in gt num2str bei 129 t sprintf (f, x (i, :)) Fehler bei gt grp2idxgtuniquep bei 85 b cellstr (strjust (num2str (b), 8216left8217)) Fehler in gt grp2idx bei 23 gn, i, g uniquep ( S) bunique gruppennamen Fehler in gt svmtrain bei 128 g, groupString grp2idx (gruppennamen) Fehler in gt libsvmTest bei 19 Modell svmtrain (Xtest, Xtrain, Optionen) 8221 I8217m freut sich darauf, von Ihnen zu hören. Vielen Dank für Ihre Zeit, Mai 24th, 2012 at 02:53 43 Hallo, warum didn8217t Sie normalisieren 8220y8221 24. Mai 2012 um 17:20 44 Hamed Good Frage. Ich weiß wirklich, warum Leute normalerweise nicht normalisieren. Wenn du den Grund findest, lass es mich wissen. 11. Juni 2012 um 03:15 45 Ich möchte wissen, wie man libsvm in Matlab installiert. Bitte geben Sie die Schritt für Schritt Verfahren, wie ich Anfänger bin. Ich habe Ihr SVM-Paket auf Regression getestet, mit Matlab 7.10 (R2010a) zuerst gibt es eine Fehlermeldung über normalisieren, ich habe gelöscht x normalisieren (x) und ersetzt x mapstd (x ), Aber es gibt immer Fehlermeldung über. Undefinierte Funktion oder Methode 8217svmtrain8217 für Eingabeargumente vom Typ 8216double8217 warum. Ist möglich, ein Beispiel zu geben, um es zu folgen, für Regression inputoutput Zweck, natürlich danke 25. Juni 2012 um 10:45 47 Tar Tar, hast du libsvm in Matlab Pfad hinzugefügt 30. Juni 2012 um 02:15 48 Hallo, ich Haben einen Pfad in Matlab hinzugefügt, wie: addpath (8217c: matlablibsvm8217), aber es gibt immer Fehlermeldung rror in gt testsvr bei 26 ticmodel svmtrain (y (1: N2), x (1: N2,:), - s 4 - T 2 - n num2str (ii2) - c num2str (1)) toc warum 17. Juli 2012 um 00:26 49 Ich bin neu in der Unterstützung Vektor Regression und mit SVR für die Vorhersage der sales8230kann können Sie mir die Algorithmus von SVR in libsvm8230. 1. August 2012 um 05:34 50 Hallo, ich möchte libsvm auf Windows verwenden. Ich habe es von der Website heruntergeladen, extrahiert. Nun, was als nächstes zu tun ist, komme ich nicht, bitte könntest du es Schritt für Schritt erforschen. Obwohl es eine einfache Frage ist, aber ich bin neu dafür. September 24th, 2012 at 01:25 51 Hallo, in svm Regression, wenn wir wollen, um die Formel zu beweisen, haben wir alfa und alfa-, in libsvm wo kann ich Wert dieser alfa finden 5. Oktober 2012 um 15:22 52 Ihr Libsvm Tutorial ist sehr nützlich, Vielen Dank für das gleiche. Ich benutze Matlab. Ich habe 4 Spalten amp 55 Zeilen Daten (reale Zahlen) wie die Skalierung für diese Daten amp wie man die Daten in libsvm Format verwandeln imp speichern im libsvm-Format, können wir auch die testing. txt-Datei in Komma getrennt oder Tab separierte Datei. Bitte lassen Sie mich wissen, Ihren Vorschlag, um die folgenden Skalierung Coverting zu libsvm Datenformat. how zu normalisieren oder skalieren Sie die Daten zu-1,1 in Matlab. Ich benutze RBF Kernel die Genauigkeit ist sehr niedrig, ich habe Matlab verwendet. Ich freue mich auf Ihre Antwort 5. Oktober 2012 um 15:32 53 Syeda Ich habe diesen Beitrag aktualisiert und hinzugefügt normalisieren Funktion gibt. 31. Oktober 2012 um 10:39 54 Hallo ich möchte deinen Code verwenden, um Schätzungsausgabe zu finden, wenn Trainings-Set besteht aus (x, y) x ist die Eingabe und y ist die Ausgabe und der Test-Set besteht aus (x8217, y8217) . Bei x8217 müssen wir y8217 abschätzen. Bitte helfen Sie mir. 5. November 2012 um 11:03 Uhr 55 Navneet Fühlen Sie sich frei, den Code zu benutzen. 12. November 2012 um 21:58 56 Ich habe Daten als unten: GENDER Nationalität Grade Age (Tage) Service (Tage) F Niederländisch CC.02 10679 789 F South African CC.03 9313 1263 M Brasilianer FD.06 17150 1443 F Chinesisch CC.02 8190 152 M Trinidadian CC.02 9196 722 F Filipino CC.03 10418 2010 F Filipino CC.03 9628 1082 F Französisch CC.04 10556 1950 12. November 2012 um 22:07 57 Ich habe Daten wie unten: mit Service Als Ausgangsvektor, Gesamtmustergröße 4500 GENDER Nationalität Grade Age (Tage) Servicedays) F Niederländisch CC.02 10679 789 F South African CC.03 9313 1263 M Brasilianer FD.06 17150 1443 F Chinesisch CC.02 8190 152 M Trinidadian CC .02 9196 722 F Filipino CC.03 10418 2010 F Filipino CC.03 9628 1082 F Französisch CC.04 10556 1950 Ein neues Wesen zu SVM, bitte helfen Sie mir in 8211vorbereitung der Daten, da der Input-Vektor nicht im numerischen Format 8211scaling Daten ist 8211choose C, gamma 8211predicting ist der oben verwendete Code kann für die Lösung verwendet werden 14. November 2012 um 11:50 58 Für kategoriale Daten können Sie sie in numerische Werte umwandeln. Zum Beispiel kann ein Attribut mit drei Kategorien wie zB (0,0,1), (0,1,0) und (1,0,0) dargestellt werden. Skala: linear skalieren auf Bereich -1 bis 1 oder 0 bis 1 Sie können den Code oben verwenden Mehr Info: csie. ntu. edu. tw 17. November 2012 um 13:17 59 Xu Cui Danke Xu Chi, In Meine Daten, Wenn ich 100 Nationalitäten habe, dann muss ich in 100 Kategorie Kategorie Attribut zu vertreten